🟢 Аннотация типов клеток: библиотека помогает метить клетки по данным транскриптомики.
🟢 Выявление взаимодействий ниш: определение, какие типы клеток близко соседствуют и как они влияют друг на друга.
🟢 Ковариационный анализ: нахождение взаимозависимостей между наборами генов у взаимодействующих клеток.
🟢 Интеграция с популярными библиотеками: зависит от scanpy, pandas, numpy, pygraphviz и др.

pip install nico-sc-sp

🟢 Поддержка Python 3.6+; активно обновляется.
🟢 Настройки можно брать из разных источников: args, config-файла, env-переменных, при этом приоритет определяется удобно (args > env > config > дефолт).
🟢 Поддержка конфигов в форматах ini и yaml — не нужно вручную парсить файлы.
🟢 Полная совместимость с argparse, так что можно заменить import argparse на import ConfigArgParse без больших правок.

pip install ConfigArgParse

🟢 Корректная работа с часовыми поясами и датами — проблемы с DST, смещениями и форматами решаются из коробки.
🟢 Удобный API: легко создавать, преобразовывать, форматировать даты и интервалы, рассчитывать разницу, выполнять сложные операции.
🟢 Подходит как для простых скриптов, так и для крупных проектов: веб-сервисов, задач с планировщиками, логирования, обработки данных, таймингов и расписаний.

pip install pendulum

from reconic import Reconic

r = Reconic(network="192.168.1.0/24")
hosts = r.discover()
r.scan_ports(hosts, ports=[22,80,443])
r.save("netmap.json")

🟢 Обнаруживает живые устройства в указанной подсети
🟢 Выполняет порт-сканирование для заданного списка портов (по умолчанию часто используемых)
🟢 Составляет структурированный результат (например, JSON или CSV)
🟢 Позволяет быстро получить “карту” сети и вести инвентаризацию устройств
🟢 Упрощает стартовую фазу автоматизации безопасности или сетевого аудита

🟠 Автоматическая генерация фичей — создаёт множество потенциально полезных комбинаций и трансформаций признаков, освобождая от ручного труда.
🟠 Отбор значимых признаков — применяет L1-регуляризацию, чтобы оставить только те, что действительно влияют на модель.
🟠 Понятность и прозрачность — результат пригоден для линейных моделей, которые легко интерпретировать и объяснить.

pip install autofeat

🟢 Минималистичный и понятный API — удобно встраивать в скрипты.
🟢 Использует валидацию через pydantic, что делает её пригодной для сценариев, где важна надёжность входных данных.
🟢 Может быть полезна, если пишешь инструменты для анализа, проверки входов, фильтрации — быстрая проверка без большого стека.

pip install interesting

🟢 Позволяет сканировать сеть, делать пакетные манипуляции, отправлять собственные пакеты и анализировать ответы — можно реализовать сниффер, сканер портов, traceroute, анализ сетевого трафика.
🟢 Можно использовать для пентестинга, отладки сетевых сервисов, анализа уязвимостей, тестирования, автоматизации сетевых проверок.
🟢 Работает на разных ОС, достаточно прав (например, root/administrator) для доступа к сетевому интерфейсу.

pip install scapy

import requests
import argparse

def get_ip_info(ip):
    url = f"https://ipinfo.io/{ip}/json"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        for k, v in data.items():
            print(f"{k}: {v}")
    else:
        print("Ошибка запроса")

if name == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="IPinfo Lookup Script")
    parser.add_argument("ip", help="IP или домен для проверки")
    args = parser.parse_args()
    get_ip_info(args.ip)

🟠 Отправляет запрос к ipinfo.io
🟠 Получает базовые данные о местоположении, ASN и провайдере
🟠 Красиво выводит результат в консоль