Python Community | Chat

📞 bpytop (https://github.com/aristocratos/bpytop) — это современный инструмент для мониторинга ресурсов, который работает на Linux, macOS и FreeBSD. 💡 Он показывает информацию о загрузке процессора, использовании памяти, дисках, сетевых подключениях и запущенных процессах в удобном и привлекательном интерфейсе. Написанный на Python, bpytop предлагает гибкие возможности настройки и простоту использования, включая полную поддержку управления с помощью мыши. 🌟 Этот инструмент отличается быстрым откликом, интуитивно понятным управлением и визуализацией системных данных в реальном времени. Пользователи могут настраивать интерфейс, выбирая цветовые схемы, управлять процессами прямо из меню, отслеживать сетевые подключения и даже работать с несколькими устройствами одновременно. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github (https://github.com/aristocratos/bpytop) @Python_Community_ru

🖥 MicroPie (https://github.com/patx/micropie) — это очень маленький веб-фреймворк на Python, созданный для разработки веб-приложений с минимальными усилиями. 🌟 Он поддерживает асинхронные веб-приложения благодаря реализации спецификации ASGI и обеспечивает высокую производительность и гибкость. Среди основных возможностей MicroPie — автоматическое сопоставление URL с функциями, управление сессиями с помощью cookies, поддержка шаблонов через Jinja2 (при установленной библиотеке), а также минимальные зависимости, что упрощает процесс разработки и развертывания приложений. 🔐 Лицензия: BSD-3-Clause 🖥 Github (https://github.com/patx/micropie) @Python_Community_ru

⭐️ Python 1.0.0 был представлен 31 год назад. @Python_Community_ru

⚡️ Surprise Создание эффективной рекомендательной системы с нуля может потребовать значительного времени и объема программного кода. Surprise облегчает этот процесс, позволяя разрабатывать рекомендательные системы с минимальным количеством кода, предоставляя встроенные алгоритмы, готовые наборы данных и средства для оценки модели. ▪ Github (https://github.com/NicolasHug/Surprise) ▪ Пример (https://codecut.ai/how-to-build-a-recommendation-engine-using-surprise-in-python/) @Python_Community_ru

🖥 httpdbg (https://github.com/cle-b/httpdbg) — это инструмент с открытым исходным кодом, который предназначен для отладки HTTP(S)-запросов в Python-программах. 🌟 Он дает возможность разработчикам перехватывать и анализировать HTTP(S)-запросы, которые их приложения отправляют, без необходимости изменять исходный код. Для использования инструмента достаточно запустить программу с помощью команды pyhttpdbg вместо стандартного python, после чего перехваченные запросы можно просматривать через веб-интерфейс по адресу http://localhost:4909. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github (https://github.com/cle-b/httpdbg) @Python_Community_ru

🖥 python-benedict (https://github.com/fabiocaccamo/python-benedict?tab=readme-ov-file) — это расширение стандартного словаря Python, которое предлагает дополнительные функции для удобной работы с данными. 💡 Основные особенности включают возможность доступа к значениям по списку ключей (keylist), доступ к вложенным данным с помощью разделителей (keypath) и доступ к элементам словаря через атрибуты (keyattr). Кроме того, библиотека предоставляет встроенные методы для чтения и записи данных в различных форматах, таких как JSON, YAML, XML, CSV, INI, TOML, HTML, Base64, а также для работы с файлами Excel и строками запросов. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github (https://github.com/fabiocaccamo/python-benedict?tab=readme-ov-file) @Python_Community_ru

🖥 NiceGUI (https://github.com/zauberzeug/nicegui) — это удобный фреймворк на Python, который позволяет создавать веб-интерфейсы, отображающиеся в вашем браузере. 🌟 С его помощью можно легко создавать такие элементы, как кнопки, диалоги, разметка Markdown, 3D-сцены, графики и многое другое. NiceGUI идеально подходит для разработки небольших веб-приложений, информационных панелей, проектов в области робототехники, решений для умного дома и других схожих задач. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github (https://github.com/zauberzeug/nicegui) @Python_Community_ru

🖥 CodeCapy (https://github.com/scrapybara/codecapy) — это бот, который автоматически тестирует код в пулл-реквестах на GitHub. 🌟 Он находит новые пулл-реквесты, создает UI-тесты на естественном языке на основе внесенных изменений, выполняет эти тесты в изолированных средах Scrapybara и публикует результаты в комментариях к пулл-реквестам. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github (https://github.com/scrapybara/codecapy) @Python_Community_ru

🖥 LLM Functions (https://github.com/sigoden/llm-functions?tab=readme-ov-file) — это проект с открытым исходным кодом, который упрощает разработку инструментов и агентов, основанных на больших языковых моделях, с использованием таких языков программирования, как Bash, JavaScript и Python. 🌟 Он позволяет разработчикам легко интегрировать LLM с собственным кодом, что открывает широкие возможности для выполнения системных команд, обработки данных, работы с API и многого другого. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github (https://github.com/sigoden/llm-functions) @Python_Community_ru

🖥 Mail0 (https://github.com/nizzyabi/Mail0) — это проект с открытым исходным кодом, который нацелен на создание альтернативы Gmail. Он позволяет пользователям управлять своей электронной почтой, не полагаясь на крупных провайдеров. 🌟 Проект предоставляет возможность самостоятельно хостить почтовый сервер, интегрироваться с внешними сервисами (такими как Gmail и Outlook) и обеспечивает конфиденциальность, так как данные находятся под полным контролем пользователя. Основное внимание уделяется прозрачности, приватности и гибкости настройки. 🖥 Github (https://github.com/nizzyabi/Mail0) @Python_Community_ru

🖥 Shellingham (https://github.com/sarugaku/shellingham) — это библиотека на Python, предназначенная для определения оболочки, в которой работает текущий процесс Python. Она предлагает функцию detect_shell(), которая возвращает кортеж с именем оболочки (в нижнем регистре) и путем к исполняемому файлу этой оболочки. 🌟 Пример использования: import shellingham shell_name, shell_path = shellingham.detect_shell() print(f"Shell: {shell_name}, Path: {shell_path}") Лицензия: ISC ▪Github (https://github.com/sarugaku/shellingham) @Python_Community_ru

🖥 Arq — это библиотека для Python, которая предоставляет возможность асинхронного выполнения фоновых задач и удаленного вызова процедур с использованием asyncio и Redis. Она помогает разработчикам просто создавать и управлять очередями заданий, обеспечивая при этом высокую производительность и возможность масштабирования. 🖥 Github @Python_Community_ru

⭐️ SkyReels V1: Модель видео, ориентированная на человека Новая китайская модель SkyReels V1 предназначена для создания видео с акцентом на человека в кадре. • Дообучение на большом наборе данных: Модель была дообучена на HunyuanVideo, который включает 10 миллионов высококачественных фрагментов из фильмов и телешоу. • Продвинутая анимация лиц: SkyReels V1 поддерживает 33 различных выражения лиц и 400 естественных движений, что обеспечивает реалистичную передачу эмоций и мимики. • Кинематографическое освещение и эстетика: Модель сосредоточена на создании качественного визуального ряда, что делает её результаты похожими на профессиональное кино. • Открытость и доступность: Исходный код I2V доступен на GitHub, а сама модель опубликована на Huggingface. • Github: https://github.com/SkyworkAI/SkyReels-V1 • HF: https://huggingface.co/collections/Skywork/skyreels-v1-67b34676ff65b4ec02d16307 • Demo: https://www.skyreels.ai/home @Python_Community_ru

🖥 PyQuery — это библиотека на Python, которая позволяет работать с HTML и XML документами, используя синтаксис, похожий на jQuery! 🌟 Она предлагает удобный интерфейс для выбора элементов с помощью CSS-селекторов и их дальнейшей обработки. PyQuery основана на lxml, что обеспечивает быструю и эффективную работу с XML и HTML. 🖥 Github @Python_Community_ru

🖥 ScrapeServ (https://github.com/goodreasonai/ScrapeServ) — это API, который принимает URL-адрес и возвращает файл с данными веб-сайта и его скриншотами 🌟 Он создан для работы в Docker-контейнере и использует браузерные технологии для обработки JavaScript на страницах. Среди функций ScrapeServ — прокрутка страниц с созданием скриншотов различных разделов, автоматическая обработка перенаправлений и корректная работа с ссылками для загрузки файлов. Задачи обрабатываются в очереди с настраиваемым распределением памяти, что обеспечивает эффективное использование ресурсов 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github (https://github.com/goodreasonai/ScrapeServ) @Python_Community_ru

🖥 Swifter (https://github.com/jmcarpenter2/swifter) — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая предназначена для улучшения применения функций к объектам DataFrame и Series в pandas. 🌟 Она автоматически выбирает самый эффективный способ выполнения операции, будь то векторизация, параллельная обработка с помощью Dask или обычный метод apply. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github (https://github.com/jmcarpenter2/swifter) @Python_Community_ru