🔥 Полезные библиотеки Python

✅ msgspec

📌 msgspec — высокопроизводительная библиотека для сериализации данных и валидации структур, которая работает быстрее стандартного json и даже быстрее популярных альтернатив. Она даёт быстрые модели данных (как Pydantic, но легче и шустрее) и сверхбыструю сериализацию в JSON, MessagePack и другие форматы.

📌 Особенности библиотеки:

🟢 Очень высокая скорость — одна из самых быстрых реализаций JSON/MessagePack в экосистеме Python
🟢 Поддержка структур данных через аннотации типов (dataclasses, TypedDict, модели msgspec)
🟢 Валидация входящих данных
🟢 Подходит для высоконагруженных сервисов, API и микросервисов
🟢 Минимальная зависимость от сторонних модулей, ультра-лёгкий рантайм

⚙️ Установка:

pip install msgspec

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

✅ yandex_music_to_nuclear — python-скрипт для экспорта плейлистов Яндекс.Музыки в формат, удобный для других музыкальных плееров

📱 Python 3.x

📌 Скрипт позволяет экспортировать свои плейлисты из Яндекс.Музыки в JSON и CSV, которые затем можно импортировать в сторонние плееры (например, Nuclear Player). Работает с токеном Яндекс.Музыки, чтобы получить доступ ко всем плейлистам, включая приватные. Поддерживает работу по списку ссылок или через HTML-файлы плейлистов — удобно, если нет токена.

📌 Фичи:

🟢 Можно быстро получить плейлисты из закрытой музыкальной платформы и использовать их в другом приложении.
🟢 Можно хранить свои треки в формате CSV/JSON для анализа или бэкапа.
🟢 Отличный пример полезного сценария автоматизации, работающего с сетевыми API.

🔗 Репозиторий GitHub

#скрипты

🖥 Python_Scripts

🖥 Goedel-Prover — нейросеть, придвигающая формальные доказательства к автоматике

📌 Goedel-Prover — это открытая LLM-модель, предназначенная для автоматического вывода полных формальных доказательств в среде Lean 4. Благодаря сочетанию обучения формализации задач и итеративного режима обучения, она достигает выдающихся результатов на математических бенчмарках.

📌 Модель работает по схеме «statement formalizer + prover iterations». Сначала естественноязыковые математические задачи переводятся в формальный язык Lean 4, затем серия проверов дообучаются друг на друга — каждый следующий решает те те задачи, которые не удалось предыдущему. На benchmark miniF2F Goedel-Prover достигает 57.6% Pass@32, опережая предыдущие модели (DeepSeek-Prover-V1.5) на ~7.6%.

ℹ️ Интересный поворот — в августе 2025 вышла версия Goedel-Prover-V2, с новыми методами: scaffolded data synthesis, verifier-guided self-correction, объединение чекпоинтов (model averaging). В ней используются стратегии самокоррекции: модель сначала генерирует кандидата, затем проверяет его через компилятор Lean и вносит правки. В публичном доступе есть модель Goedel-Prover-V2-32B на Hugging Face.

🔗 Попробовать: Goedel-Prover

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ Featuretools

📌 Featuretools — библиотека для автоматизированного создания признаков (feature engineering) в задачах машинного обучения. Она берёт таблицы данных (включая связанные/реляционные), анализирует связи между ними и автоматически генерирует новые признаки на основе правил и трансформаций. Это особенно полезно, когда нужны мощные признаки для моделей, но ручное проектирование слишком долгое или сложное.

📌 Особенности библиотеки:

🟢 Автоматическое создание признаков: генерирует сотни/тысячи новых признаков из сырых данных без ручного кодинга.
🟢 Поддержка реляционных и временных данных: можно работать с несколькими таблицами и использовать их отношения при генерации признаков.
🟢 Интеграция в ML-пайплайны: легко использовать с pandas и стандартными ML-инструментами.
🟢 Лёгкая установка и использование — есть примеры кода и документация.

⚙️ Установка:

pip install featuretools

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊

Каналы с IT мероприятиями

Подписывайся,
чтобы не пропустить 👨‍💻

1. IT мероприятия для стажеров и студентов
2. IT мероприятия по РФ
3. IT мероприятия и хакатоны
4. Бесплатные IT мероприятия
5. IT мероприятия онлайн
6. IT мероприятия Москва
7. IT мероприятия Санкт-Петербург

✅ PDF Encryption Script — Python‑скрипт для защиты PDF паролем и шифрования файла.

📱 Python  3.x

📌 Скрипт позволяет зашифровать PDF‑файл с помощью числового пароля — при попытке открыть файл потребуется ввести пароль. Работает на Python и использует библиотеку PyPDF2 для обработки PDF‑структуры. Есть простая оболочка запуска: клонируешь репозиторий, устанавливаешь зависимости и запускаешь файл .py, вводя имя PDF и пароль.

📌 Фичи:

🟢 Возможность быстро защитить конфиденциальный документ перед пересылкой или хранением.
🟢 Минималистичный CLI‑инструмент — подходит для автоматизации через другие скрипты или CRON‑задачи.
🟢 Можно расширить поддержку шифрования, добавить графический интерфейс или работу с папками.

🔗 Репозиторий GitHub

#скрипты

🖥 Python_Scripts

📱 Держите 6 хороших каналов по искусственному интеллекту и программированию для любого уровня!

Выбирай направление:

📱 Нейросети — @neuro_prompt

🤖 AI-инструменты — @ai_prompt

📱 Python — @python_prompt

🤔 InfoSec & Хакинг — @infosec_prompt

👩‍💻 IT Новости — @it_news

😄 IT Мемы — @it_memes

Промпты, обучение, шпаргалки и полезные ресурсы на каждую тему!

✅ sync-gists — скрипт из репозитория “osteele/scripts”, написанный на Python и Bash, который автоматически синхронизирует локальные файлы-скрипты/заметки с GitHub Gists.

📱 Python 3.8+
💾 Модули: os, subprocess, возможно requests или gh для Gist API, плюс Bash для хука. (детали — на странице проекта)

📌 sync-gists — помогает держать репозитории заметок/скриптов в актуальном виде: когда ты правишь локальные файлы, скрипт автоматически или по команде пушит изменения в соответствующие GitHub Gists. Удобно, если используешь Gist как резервное хранилище быстро-доступного кода или заметок.

🔧 Код и использование (примерная логика):

#!/usr/bin/env bash
# bash wrapper + python

LOCAL_DIR="$HOME/gists"
GIST_API_TOKEN="your_token_here"

for file in "$LOCAL_DIR"/*; do
    # получить соответствующий gist ID из маппинга
    gist_id=$(basename "$file" .py)
    # проверка, есть ли изменения
    git diff --quiet "$file" || \
    curl -X POST -H "Authorization: token $GIST_API_TOKEN" \
         -d "{\"files\": {\"$(basename "$file")\":{\"content\":\"$(sed 's/\"/\\\"/g' "$file")\"}}}" \
         "https://api.github.com/gists/$gist_id"
done

*(Это адаптированный фрагмент, не точный код из репо, но отражает основную идею.)

#скрипты

🖥 Python_Scripts