👩‍💻 traitlets — библиотека Python, которая используется для создания конфигурационных объектов с поддержкой типов и значений!

🌟 Она предоставляет удобные способы управления аттрибутами объектов, их типами и значениями, включая события и обработку ошибок. Эта библиотека широко используется в проектах, связанных с IPython, Jupyter и другими инструментами для научных вычислений.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@pythonl

👩‍💻 CuPy — библиотека Python для вычислений с использованием GPU, полностью совместимая с NumPy и SciPy!

🌟 CuPy позволяет переносить существующий код на базе NumPy/Scipy для работы с платформами NVIDIA CUDA или AMD ROCm, минимизируя изменения в приложении.

🌟 CuPy поддерживает как высокоуровневые операции над массивами, так и низкоуровневые возможности, такие как вызовы CUDA API, использование потоков и интеграция с программами на C/C++.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl

🖥 Интерпретатор Python, написанный на Python в 500 строк кода

Byterun - это интерпретатор Python. Работая над Byterun, автор обнаружил, что фундаментальная структура интерпретатора Python легко укладывается в ограничение на размер в 500 строк. В этой статье рассмотрена структура интерпретатора и дан контекст для его дальнейшего изучения.

 Цель не в том, чтобы объяснить все, что нужно знать об интерпретаторах, - как и во многих других интересных областях программирования и информатики, - вы можете посвятить годы глубокому пониманию этой темы.

Byterun был написан Недом Батчелдером, опираясь на работу Пола Шварца. Его структура похожа на основную реализацию Python, CPython, поэтому понимание Byterun поможет вам понять интерпретаторы в целом и интерпретатор CPython в частности. (Если вы не знаете, какой Python вы используете, то, скорее всего, это CPython). 

Статья: https://aosabook.org/en/500L/a-python-interpreter-written-in-python.html
Github: https://github.com/nedbat/byterun

@pythonl

👩‍💻 starlette-admin — фреймворк для создания административных интерфейсов в приложениях на Starlette и FastAPI!

🌟 Он позволяет легко генерировать интерфейсы для работы с данными, поддерживает различные ORM (например, SQLAlchemy, SQLModel, MongoEngine) и включает функции для CRUD-операций, фильтрации, экспорта данных, а также аутентификацию и авторизацию.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl

👩‍💻 Flask-Rebar — интеграция для создания REST API с использованием Flask, Marshmallow и Swagger!

🌟 Он облегчает создание и валидацию запросов и ответов через Marshmallow-схемы и автоматически генерирует документацию OpenAPI (Swagger UI).

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl

🖥 Автоматическая генерация капчи с Python

@pythonl

👩‍💻 fastapi-mvc — инструмент для повышения производительности разработчиков, создающих API на основе FastAPI!

🌟 Он позволяет быстро генерировать проекты с использованием архитектурного паттерна MVC, включая все необходимые компоненты, такие как WSGI + ASGI серверы, Sphinx-документация, полное покрытие тестами и интеграцию с Kubernetes.

🌟 Инструмент автоматически создает структуры проектов, Makefile, конфигурации GitHub Actions, Helm Charts, Dockerfile и поддерживает управление зависимостями через Poetry. Также он включает возможность обновлять уже сгенерированные проекты до новых версий шаблонов и предоставляет виртуализированную среду разработки с использованием Vagrant.

🖥 Github

@pythonl

🖥 Githubkit

Когда вы вызываете API GitHub вы вручную обрабатываете HTTP-запросы, токены и JSON-ответы, чтозанимает много времени и чреватым ошибками.

githubkit, библиотека Python, предлагает чистый, типизированный интерфейс для взаимодействия с API GitHub.

pip install githubkit
# or, use poetry
poetry add githubkit
# or, use pdm
pdm add githubkit
# or, use uv
uv add githubkit

Пример:

from githubkit import Response
from githubkit.versions.latest.models import FullRepository

resp: Response[FullRepository] = github.rest.repos.get("owner", "repo")
repo: FullRepository = resp.parsed_data
print(repo.full_name)

▪ Github
▪ Документация

@pythonl

👩‍💻 python-sortedcontainers — библиотека коллекций Python, которые поддерживают автоматическую сортировку: SortedList, SortedDict и SortedSet!

🌟 Эти структуры данных реализованы на чистом Python, но обеспечивают производительность, сравнимую с библиотеками на C. Библиотека выделяется простотой использования, отсутствием необходимости компиляции и эффективностью операций, таких как вставка, удаление и поиск, которые выполняются быстрее линейного времени.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@pythonl

👩‍💻 python-mss — модуль для создания снимков экрана (скриншотов) на нескольких платформах, таких как Windows, macOS и Linux!

🌟 Модуль реализован на чистом Python с использованием ctypes, что делает его лёгким, быстрым и не зависящим от внешних библиотек. MSS поддерживает захват скриншотов с отдельных мониторов или всех мониторов одновременно, а также интеграцию с библиотеками, такими как Pillow, Numpy и OpenCV, для последующей обработки изображений.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl

🔥 Лучший бесплатный софт на все случаи жизни — энтузиасты объединили всё в одном месте.

Здесь вы найдете практически всё: редакторы видео и фото, музыкальные программы, игры, инструменты для работы с данными и многое другое. К каждому приложению прилагается подробное описание и перечень поддерживаемых операционных систем.

Все можно скачать с GitHub — вот ссылка. Не забудьте сохранить!

🖥 Github

@pythonl

👩‍💻 fastapi-injectable — расширение для FastAPI, которое улучшает систему внедрения зависимостей, делая её доступной за пределами HTTP-маршрутов!

🌟 Это особенно полезно для случаев, когда нужно использовать зависимости в контекстах, таких как фоновые задачи, команды CLI, или другие сценарии, не связанные с обработкой HTTP-запросов. Библиотека предоставляет возможность применения декоратора Depends для внедрения зависимостей в различных частях приложения, что упрощает повторное использование кода и делает архитектуру более гибкой.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl

👩‍💻 Эта статья подробно рассматривает внутреннее устройство декоратора @.dataclass в языке Python!

🌟 Автор воссоздаёт упрощённую версию этого декоратора. В статье рассматриваются такие аспекты, как использование атрибута __annotations__ для получения метаданных о полях класса и функции exec() для динамического создания методов, включая __init__, __setattr__, __delattr__ и __repr__.

🔗 Ссылка: *клик*

@pythonl

🖥 Cookiecutter — это кроссплатформенный инструмент командной строки для быстрого создания проектов на основе шаблонов!

🌟 Он используется для генерации проектов в различных языках программирования, включая Python, C и другие, упрощая настройку стандартных структур каталогов и файлов.

💡 Cookiecutter позволяет создавать проекты, используя как удалённые шаблоны (например, из GitHub), так и локальные, без необходимости знаний Python. Инструмент поддерживает пользовательские параметры, расширяемость, работу с любым форматом файлов, а также интеграцию с pipx для удобной установки.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@pythonl

🖥 MoneyPrinterV2 — это инструмент для автоматизации процессов заработка в интернете, ориентированный на маркетинг и взаимодействие с различными платформами!

🌟 Проект переписан с нуля, чтобы добавить новые функции и модульность, что позволяет адаптировать его под конкретные задачи. Среди ключевых возможностей — автоматическое управление Twitter-ботами, публикация контента в YouTube Shorts и использование аффилиативного маркетинга через платформы, такие как Amazon.

🔐 Лицензия: AGPL-3.0

🖥 Github

@pythonl

🖥 Magic Wormhole — это библиотека и утилита командной строки для безопасной передачи файлов, папок или текста между компьютерами!

🌟 Процесс передачи организован с использованием уникальных "wormhole-кодов", которые легко произносимы и вводятся вручную или через автодополнение. Эти коды одноразовые, что обеспечивает высокий уровень безопасности.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl

🖥 Python - лучший!

@pythonl

📹 yt-dlp — это мощный инструмент командной строки для загрузки видео и аудио с множества платформ, включая YouTube, Twitch, Vimeo и другие!

💡 Это форк популярного youtube-dl, созданный для устранения недостатков оригинала и добавления новых возможностей. yt-dlp поддерживает гибкий выбор форматов видео и аудио, работу с DASH/HLSe потоками, обработку субтитров, обход возрастных ограничений и защиту от DRM. Благодаря большому количеству опций, он позволяет пользователям настроить загрузку под свои нужды.

🔐 Лицензия: Unlicense

🖥 Github

@pythonl