⌨️ Newspaper4k — Идеальный инструмент для разработчиков, исследователей и аналитиков, которым необходимо эффективно собирать и обрабатывать новостной контент.

🔫 Геймеры думают быстрее? Учёные подтверждают!

Новое исследование показало: мозг любителей экшен-игр работает заметно быстрее, чем у тех, кто в игры почти не играет. Участники должны были определить направление движения точек на экране — и геймеры не только справлялись быстрее, но и показывали повышенную активность в зоне мозга, отвечающей за реакцию и пространственное восприятие.

Активнее всего работала дорсальная зрительная система — именно она помогает быстро принимать решения и ориентироваться в пространстве.

🫶 Отправляем маме и продолжаем катку — это тренировка мозга, а не просто игрушки! 😎

👨‍💻 Автоматизируем отправку писем с вложениями на Python — профессионально и с логами!

Как автоматизировать процесс рассылки писем по электронной почте. Будет полезно абсолютно каждому, кто когда-либо сталкивался с необходимостью отправлять информацию или рекламные сообщения большому количеству получателей.

📩 Готовый скрипт, который:
✔️ Создаёт письмо с HTML-телом и вложением.
✔️ Отправляет его через SMTP.
✔️ Сохраняет в папку "Отправленные".
✔️ Показывает логи в консоли и сохраняет их в файл.
✔️ Оборачивает всё в функции с обработкой ошибок.

Код:

import os
import time
import imaplib
import smtplib
import logging
from typing import Optional
from email.mime.text import MIMEText
from email.header import Header
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.base import MIMEBase
from email import encoders
from email.utils import formatdate

# Логгирование
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s — %(levelname)s — %(message)s",
    handlers=[
        logging.FileHandler("email_sender.log"),
        logging.StreamHandler()
    ]
)

def create_email(
    from_addr: str,
    to_addr: str,
    subject: str,
    body: str,
    attachment_path: Optional[str] = None
) -> MIMEMultipart:
    logging.info("Создание письма...")
    msg = MIMEMultipart()
    msg["From"] = from_addr
    msg["To"] = to_addr
    msg["Subject"] = Header(subject, 'utf-8')
    msg["Date"] = formatdate(localtime=True)
    msg.attach(MIMEText(body, 'html', 'utf-8'))

    if attachment_path and os.path.exists(attachment_path):
        try:
            part = MIMEBase('application', "octet-stream")
            with open(attachment_path, "rb") as file:
                part.set_payload(file.read())
            encoders.encode_base64(part)
            part.add_header(
                'Content-Disposition',
                f'attachment; filename="{os.path.basename(attachment_path)}"'
            )
            msg.attach(part)
            logging.info(f"Файл прикреплен: {attachment_path}")
        except Exception as e:
            logging.error(f"Ошибка при прикреплении файла: {e}")
    else:
        logging.warning("Файл не найден или не указан — письмо будет без вложения.")
    
    return msg

def send_email(
    smtp_server: str,
    smtp_port: int,
    from_addr: str,
    from_pass: str,
    to_addr: str,
    message: MIMEMultipart
) -> None:
    try:
        with smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port) as smtp:
            smtp.starttls()
            smtp.login(from_addr, from_pass)
            smtp.sendmail(from_addr, to_addr, message.as_string())
            logging.info(f"Письмо отправлено на {to_addr}")
    except Exception as e:
        logging.error(f"Ошибка отправки письма: {e}")

def save_to_sent(
    imap_server: str,
    imap_port: int,
    from_addr: str,
    from_pass: str,
    message: MIMEMultipart
) -> None:
    try:
        with imaplib.IMAP4(imap_server, imap_port) as imap:
            imap.login(from_addr, from_pass)
            imap.select('Sent')
            imap.append('Sent', None, imaplib.Time2Internaldate(time.time()), message.as_bytes())
            logging.info("Письмо сохранено в 'Sent'")
    except Exception as e:
        logging.error(f"Ошибка сохранения письма: {e}")

if __name__ == "__main__":
    FROM_EMAIL = "[email protected]"
    FROM_PASSWORD = "*"
    SMTP_SERVER = "*.mail.ru"
    SMTP_PORT = 25
    IMAP_PORT = 143
    TO_EMAIL = "[email protected]"
    SUBJECT = "Тема сообщения"
    BODY = "Текст сообщения"
    ATTACHMENT_PATH = "сертификат.pdf"

    try:
        email_msg = create_email(FROM_EMAIL, TO_EMAIL, SUBJECT, BODY, ATTACHMENT_PATH)
        send_email(SMTP_SERVER, SMTP_PORT, FROM_EMAIL, FROM_PASSWORD, TO_EMAIL, email_msg)
        save_to_sent(SMTP_SERVER, IMAP_PORT, FROM_EMAIL, FROM_PASSWORD, email_msg)
    except Exception as e:
        logging.critical(f"Критическая ошибка: {e}")

📩 Загружай свои письма и забудь про ручную рутину!

📂 Сохрани себе или шарь тому, кто занимается рассылками и документооборотом.

#python #soft #code

✍️ Шпаргалка по Pandas с примерами кода. От индексации до обработки дат и данных временных рядов — это руководство поможет вам перейти от начального к среднему уровню с практическими примерами.

🔍 Индексаторы (Loc и iLoc): узнайте, как использовать loc и iloc для нарезки данных.
🎯 Фильтрация/маскировка: узнайте, как фильтровать данные в зависимости от условий.
🔧 Обновление значений столбцов и строк: узнайте, как изменять данные в определенных столбцах или строках.
👨‍💼 Обновление строк с помощью (.apply, .map, .applymap и .replace): узнайте, как применять функции к строкам или столбцам и как использовать замену для обновления значений.
🔍 IF, Elseif (Элиф), Else в Pandas: узнайте, как использовать условные операторы в Pandas для управления данными.
📈 Сортировка в Pandas: узнайте, как сортировать данные на основе одного или нескольких столбцов и как использовать nlargest и nsmalest для получения наибольшего или наименьшего значения.
👥 Группировка и агрегирование в Pandas: узнайте, как группировать данные по одному или нескольким столбцам и агрегировать данные с помощью различных функций.
📊 Обработка нулевых значений: узнайте, как идентифицировать нулевые значения, удалять нулевые значения и заменять нулевые значения определенным значением.
📅 Работа с датами и данными временных рядов: узнайте, как преобразовывать столбцы в дату и время, выполнять основные операции, фильтровать по датам и удалять временные метки.

📂 Сохраняем, пригодится! 👍

#doc #pandas #python #cheatsheet

😎 Дропнули 4й сезон. Почти 4 года прошло, пздц, недавно вспоминал про него, думал в прошлом году смотрел...

Кто не смотрел — рекомендую. Хорошего просмотра ✌️

🔥 Firebase Studio: бесплатно создавайте AI-приложения прямо в браузере!

Google анонсировал облачную платформу для быстрой разработки и развертывания полноценных AI-приложений без необходимости установки дополнительного ПО.

Теперь можно:
💬 Публиковать приложения в один клик: развертывайте проекты с помощью Firebase App Hosting, Cloud Run или других решений.
💬 Использовать всех популярных языков и фреймворков: включая Python, Go, Java, .NET, Node.js, Next.js, React, Angular, Vue.js, Android и Flutter.
💬 Прототипировать приложения с помощью естественного языка и изображений: опишите идею, добавьте изображения или эскизы, и Firebase Studio сгенерирует рабочий прототип.
💬 Интегрировать с Firebase и Google Cloud: легко подключайте такие сервисы, как Firebase Authentication, Cloud Firestore и Vertex AI.
💬 Работать совместно в реальном времени: делитесь проектами и настраивайте рабочие пространства для командной работы.
💬 БЕСПЛАТНО!

👨‍💻 Firebase Studio упрощает процесс разработки AI-приложений, делая его доступным как для новичков, так и для опытных разработчиков.

Сохраняем и пробуем ТУТ 👍

#nn #soft

😂 Никто не любит JS

♻️ YoutubeGO — мощный и простой в использовании инструмент для загрузки видео и аудио с YouTube и других платформ, поддерживающих HTTP-потоки.

С его помощью вы легко сохраните любимый контент для офлайн-просмотра

Ключевые возможности:
🖱 Поддержка множества платформ: Загружайте контент с YouTube, Vimeo и других сервисов.
🖱 Скачивание плейлистов: Сохраняйте целые плейлисты одним кликом.
🖱 Разнообразие форматов: Загружайте видео в MP4 и аудио в MP3 с автоматической конверсией.
🖱 Высокое разрешение: Поддержка до 8K, включая 4K, 2K, 1080p и другие.
🖱 Пакетная обработка: Управляйте очередью загрузок, приостанавливайте и возобновляйте их по необходимости.
🖱 Извлечение аудио: Получайте аудиодорожки из видеофайлов (требуется FFmpeg).
🖱 Управление профилем: Сохраняйте имя, аватар, пути загрузки и ссылки на соцсети.
🖱 Drag & Drop интерфейс: Просто перетаскивайте ссылки для добавления в очередь загрузки.
🖱 Темная и светлая темы: Выбирайте комфортный режим отображения.
🖱 Планировщик загрузок: Настраивайте загрузки на определенное время.
🖱 Кроссплатформенность: Полная поддержка Linux, macOS и Windows.

⚙️ Установка:
1. Клонируйте репозиторий:

   git clone https://github.com/Efeckc17/YoutubeGO.git
   cd YoutubeGO
   

2. Убедитесь, что установлен Python 3.7+:

   python --version
   

3. Установите зависимости:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Установите FFmpeg для обработки аудио и видео:

- macOS:

     brew install ffmpeg
     

- Linux (Debian/Ubuntu):

     sudo apt install ffmpeg
     

- Linux (Arch-based):

     sudo pacman -S ffmpeg
     

- Windows (через winget):

     winget install FFmpeg
     

👨‍💻 Использование:

python main.py

YoutubeGO — надежный помощник для сохранения контента в высоком качестве и удобном формате.

5️⃣ GitHub/Инструкция

🔗 Готовый скрипт в архиве

#python #soft #code

🙂 Я: Каждый день гуглю как пишутся слова.
🤓 Он: «14 летний чувак написал нейросеть для диагностики сердца...»

Школьник из США запилил приложение CircadiaV, которое определяет болезни сердца с точностью 96%. Никаких датчиков, ЭКГ и белых халатов — просто записываешь 7 секунд биения сердца на микрофон смартфона, и ИИ выдаёт диагноз. 🫶

Приложение протестировали на 15 700 пациентах в США и Индии. Результат? Точнее многих врачей. Даже Обама с Байденом написали ему спасибо.

😎 А ты ещё думаешь, стоит ли пробовать Python...

📊 img2table — Полезный инструмент, который помогает автоматизировать извлечение таблиц из сканированных документов или изображений.

📄 Основные возможности:
🟢 Распознавание таблиц на изображениях и в PDF-файлах, включая поддержку сложных структур с объединёнными ячейкам.
🟢 Интеграция с различными OCR-сервисами, такими как Tesseract, PaddleOCR, EasyOCR, Google Vision, AWS Textract и Azure Cognitive Service.
🟢 Возможность экспорта извлечённых таблиц в формат Excel или Pandas DataFrame, сохраняя оригинальную структур.
🟢 Поддержка различных форматов изображений: JPEG, PNG, TIFF и други.

⚙️ Установка:

pip install img2table

Для использования с определённым OCR-сервисом:

pip install img2table[tesseract]  # или [paddle], [easyocr], [gcp], [aws], [azure]

Пример использования:

from img2table.document import Image
from img2table.ocr import TesseractOCR

# Инициализация OCR
ocr = TesseractOCR()

# Загрузка изображения
img = Image("путь_к_изображению.jpg")

# Извлечение таблиц
tables = img.extract_tables(ocr=ocr)

# Получение первой таблицы в виде DataFrame
df = tables[0].df

Благодаря использованию OpenCV, img2table эффективно работает на CPU, не требуя мощных вычислительных ресурсв.

5️⃣ GitHub/Инструкция

👇 Готовый скрипт в архиве

#python #soft #code

📊 img2table — Полезный инструмент, который помогает автоматизировать извлечение таблиц из сканированных документов или изображений.

😱 Круче сетапа ты еще не видел

🐳 Шпаргалка по командам Docker

docker exec -it test1 bash — Войти в контейнер контейнер test1.
docker container start test1 — Запустить контейнер test1
docker ps — показывает список запущенных контейнеров.

Некоторые из полезных флагов:
-a / --all — список всех контейнеров (по умолчанию показывает только запущенные);
-q / --quiet — перечислить только id контейнеров (полезно, когда вам нужны все контейнеры).

docker pull — большинство образов создаётся на основе базового образа из Docker Hub. Docker Hub содержит множество готовых образов, которые можно использовать вместо того, чтобы создавать и настраивать свой собственный. Чтобы скачать определённый образ или набор образов (репозиторий), используйте команду docker pull.
docker build — эта команда собирает образ Docker из Dockerfile и «контекста». Контекст сборки — это набор файлов, расположенных по определённому пути или URL. Используйте флаг -t, чтобы задать имя образа. Например, команда docker build -t my_container . соберёт образ, используя текущую директорию, на что указывает точка в конце.
docker run — запускает контейнер, на основе указанного образа. Эту команду можно дополнять другими, например, docker run my_image -it bash запустит контейнер, а затем запустит в нём bash.
docker logs — эта команда используется для просмотра логов указанного контейнера. Можно использовать флаг --follow, чтобы следить за логами работающей программы: docker logs --follow my_container.
docker volume ls — показывает список томов, которые являются предпочитаемым механизмом для сохранения данных, генерируемых и используемых контейнерами Docker.
docker rm — удаляет один и более контейнеров, например, docker rm my_container.
docker rmi — удаляет один и более образов, например, docker rmi my_image.
docker stop — останавливает один и более контейнеров. Команда docker stop my_container остановит один контейнер, а docker stop $(docker ps -a -q) — все запущенные. Более грубый способ — использовать docker kill my_container, который не пытается сначала аккуратно завершить процесс.
docker kill — принудительно убить контейнер.

Можно комбинировать эти команды. Например, для очистки всех контейнеров и образов:
docker kill $(docker ps -q) — Останавливаем все запущенные контейнеры .
docker rm $(docker ps -a -q) — Удаляем все остановленные контейнеры.
docker rmi $(docker images -q) — Удаляем все образы.

📂 Сохраняй, пригодится!

#docker #cheatsheet #doc