# Модули # Pip, описание модулей **Альтернативные зеркала** Возможны случаи, когда это потребуется. ``` pip install -i Например pip install fastapi -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ```

Адрес репозитория	Тип
https://pypi.org/simple	Основной репозиторий
[https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple](https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple)	Вроде очень стабильный репозиторий
[https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple](https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple)	Европейский вариант

Настройка pip без необходимости указания сервера

Файл %APPDATA%\pip\pip.ini Если директории нет - создать.

``` [global] index-url = https://pip.ya.ru/simple trusted-host = pip.ya.ru ``` **Хранение конфигурации** **Configparser** стандартная библиотека для чтения и записи .ini файлов. [Инструкция 1](https://sky.pro/media/kak-rabotat-s-modulem-configparser-v-python/) **Jsonschema** модуль для проверки соответствия json существующей схеме. [Документация](https://python-jsonschema.readthedocs.io/en/stable/index.html) **Libsettings** модуль на основе [jsonschema](http://bobrobotirk.ru/books/python/page/jsonschema "jsonschema") для чтения конфигурации из json файла и проверки конфигурации на соответствие схеме. [Gitverse проекта](https://gitverse.ru/bobrobot/libsettings) ```python import logging from libsettings import Jsettings logging.basicConfig(level=logging.ERROR, filename='error.log', format="%(levelname)s %(message)s") mysettings = Jsettings(settingsfname='mysettings.json', schemafname='myschema.json') mysettings.load_settings() ``` # jsonschema Используется для валидации json схемы. По умолчанию дополнительно указанные ключи (не существующие в схеме, но присутствующие в документе) не проверяются. **Установка** ```bash pip install jsonschema ``` **Базовое использование** ```python from jsonschema import validate validate(instance=json_to_check, schema=schema) ``` **Исключения** jsonschema.exceptions.ValidationError - если документ не соответствует структуре jsonschema.exceptions.SchemaError - если сама схема некорректна **Пример схемы:** ```json schema = { "type": "object", "properties": { "name": {"type": "string"}, "age": {"type": "number"}, }, "required": ["name"], } ``` Данная схема определяет json объект с 2 свойствами: name и age. Обязательное свойство name. **Ключевые слова** Для некоторых типов используются дополнительные ключевые слова.

Ключевое слово	Описание
type	Тип. Для корня часто object. string - строка number - число object - объект array - список
$defs	Вложенный шаблон для случая, когда шаблон элемента встречается в нескольких местах.
$ref	Подстановка вложенного шаблона.
$schema	Ссылка на шаблон шаблона. При обновлении версии библиотеки будет использоваться новый шаблон шаблона, что может привести к проблемам. Желательно указывать.

**Дополнительные ключевые слова для типов.** **Тип array**

Ключевое слово	Описание
items	Тип элементов списка. ```json "scores": { "type": "array", "items": {"type": "number"}, } ```
minItems	Минимальное количество элементов

**Тип object**

Ключевое слово	Описание
required	Список обязательных ключей. ```json "required": ["name"] ```
properties	Определяет ключи объекта и их тип. ```json "properties": { "name": {"type": "string"} }, ```
additionalProperties	Если True, то дополнительно указанные ключи приводят к исключению.

**Локальные вложенные шаблоны.** Для определения используется переменная $defs, для использования - $ref. ```json schema = { "type": "object", "properties": { "address": {"$ref": "#/$defs/address"}, }, "$defs": { "address": { "type": "object", "properties": { "street": {"type": "string"}, } }, }, } ``` # Pydantic 2 **Описание** Библиотека валидации (проверка на соответствие типов) и трансформации (автоматическое приведение к нужным типам и форматам) данных. Модели наследуются от класса BaseModel. Модель описывает набор полей, представляющих структуру данных и условия валидации. **Установка** ```bash pip install pydantic ``` **Типизация:** - Простая: указание типа, например, name: str. - Объект Field(): дополнительные параметры, например, значения по умолчанию, ограничения и т.д. Внутри класса можно комбинировать способы типизации. ```python from pydantic import BaseModel, Field class User(BaseModel): name: str email: str = Field(..., alias='email_address') ``` **Валидация:** - Минимальная валидация: встроенные типы Python (например, str, int). - Валидаторы: например EmailStr для проверки email-адресов. Требуется установка дополнительных зависимостей: pydantic\[email\] или pydantic\[all\]. - @field\_validator — добавляет логику валидации поля. Вызывается при создании или изменении модели. ```python from pydantic import BaseModel, field_validator class User(BaseModel): age: int @field_validator('age') def check_age(cls, value): if value < 18: raise ValueError('Возраст должен быть больше 18 лет') return value ``` - @computed\_field — вычисляемое поле на основе данных в модели. Его можно использовать для автоматической генерации значений, а также для валидации. ```python from pydantic import BaseModel, computed_field class User(BaseModel): name: str surname: str @computed_field def full_name(self) -> str: return f"{self.name} {self.surname}" ``` - @model\_validator - валидация всей модели. Работает со всей моделью (а не с отдельными полями), может изменять данные перед валидацией (mode='before') или после (mode='after'), полезен для комплексных проверок, где одно поле зависит от другого, может возвращать новую версию модели (если нужно модифицировать данные). ```python @model_validator(mode='before') def validate_before(cls, data: dict): if 'username' not in data: data['username'] = "guest_" + str(data.get('id', 0)) return data ``` ```python @model_validator(mode='after') def validate_after(self): if self.age < 18 and self.is_premium: raise ValueError("Minors cannot have premium accounts!") return self ``` При проверке before передается класс, при after - объект. Можно делать два валидатора: before для подстановки вычисляемых значений и after для финальной проверки **Интеграция с SQLAlchemy:** Для настройки используется параметр ConfigDict с флагом from\_attributes=True. ```python from datetime import date from pydantic import BaseModel, ConfigDict class User(BaseModel): id: int name: str = 'John Doe' birthday_date: date config = ConfigDict(from_attributes=True) ``` Для создания модели Pydantic из объекта ORM используется метод from\_orm. ```python user = User.from_orm(orm_instance) ``` **Ссылки:** [Основа для текста](https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/851642/) # Pyinstaller Установка: ``` python -m pip install pyinstaller ``` Использование ``` pyinstaller [параметры] script.py ``` Параметры

Параметр	Описание
--onefile	собирает всё в один .exe файл
--windowed	скрывает консоль (если у вас GUI-приложение). Если нужна консоль, уберите этот флаг.
--icon=ваша\_иконка.ico	иконка
--name "МояПрограмма"	имя программы
--dest <путь\_к\_директории>	директория, в которую будет собираться exe файл

# Telegram При взаимодействии с ботом нужен идентификатор. **Свой идентификатор** - В Telegram напиши боту @userinfobot - Он ответит твоим `user_id` (число). Это и есть твой `chat_id`. **Для групп или каналов** - Добавь бота в группу/канал. - Напиши любое сообщение. - В браузере открой: https://api.telegram.org/bot<YOUR\_BOT\_TOKEN>/getUpdates - В JSON-ответе найди `chat":{"id": ... }` — это и есть `CHAT_ID`. Для супергрупп он будет вида `-1001234567890`. # Bitcoinlib Библиотека для работы с кошельками. Операции, связанные с кошельком: - + Создание нового кошелька - Экспорт данных о созданном кошельке - Импорт существующего кошелька - + Информация о кошельке - Транзакция **Создание кошелька.** Создается хранилище данных в ~/.bitcoinlib Затем можно проводить операции. ```python def create_wallet(): # Создаем новый testnet кошелек wallet = Wallet.create( name='my_testnet_wallet', network='testnet' ) print(f"Адрес: {wallet.get_key().address}") print(f"Приватный ключ (WIF): {wallet.get_key().wif}") print(f"Баланс: {wallet.balance()} satoshi") # Получить информацию об адресе print(f"Это testnet адрес? {wallet.get_key().address.startswith(('m', 'n', '2', 'tb1'))}") ``` Для получения стартовых btc в сети testnet использовал [https://coinfaucet.eu/en/btc-testnet/](https://coinfaucet.eu/en/btc-testnet/) Информация о кошельке. Кошелек с данным названием уже установлен в системе. ```python def wallet_info(): """Полная информация о кошельке (исправленная)""" wallet = Wallet('my_testnet_wallet') wallet.scan() # Важно: синхронизируем с сетью print("=" * 60) print(f"КОШЕЛЁК: {wallet.name}") print(f"СЕТЬ: {wallet.network.name}") print("=" * 60) # Баланс balance = wallet.balance() print(f"\n💰 БАЛАНС: {balance:,} satoshi") print(f" ≈ {balance / 100000000:.8f} BTC") # UTXOs utxos = wallet.utxos() print(f"\n UTXOs: {len(utxos)}") if utxos: utxo_total = 0 for i, utxo in enumerate(utxos, 1): print(f"\n UTXO #{i}:") print(f" Транзакция: {utxo['txid'][:20]}...:{utxo['output_n']}") print(f" Адрес: {utxo['address']}") print(f" Сумма: {utxo['value']:,} sat") if 'confirmations' in utxo: confs = utxo['confirmations'] status = "✓ Подтверждено" if confs > 0 else " Ожидание" print(f" Статус: {status} ({confs} подтверждений)") utxo_total += utxo['value'] print(f"\n Сумма всех UTXOs: {utxo_total:,} sat") # Транзакции transactions = wallet.transactions() print(f"\n ТРАНЗАКЦИИ: {len(transactions)}") if transactions: for tx in transactions: print(f"\n Транзакция: {tx.txid[:20]}...") print(f" Дата: {tx.date}") if tx.confirmations: print(f" Подтверждений: {tx.confirmations}") else: print(f" Статус: Неподтверждена") print(f" Комиссия: {tx.fee} sat") # Анализируем сумму our_addresses = wallet.addresslist() received = 0 sent = 0 # Выходы (получение) for output in tx.outputs: if output.address in our_addresses: received += output.value # Входы (отправка) for input_tx in tx.inputs: if input_tx.address in our_addresses: sent += input_tx.value if received > 0 and sent > 0: print(f" Тип: Перевод") print(f" Изменение баланса: {received - sent:,} sat") elif received > 0: print(f" Тип: Получение") print(f" Сумма: +{received:,} sat") elif sent > 0: net_sent = sent - tx.fee print(f" Тип: Отправка") print(f" Сумма: -{net_sent:,} sat (включая комиссию)") # Ключи и адреса print(f"\n КЛЮЧИ И АДРЕСА:") keys = wallet.keys() print(f" Всего ключей: {len(keys)}") used_addresses = [key.address for key in keys if key.used] print(f" Использованных адресов: {len(used_addresses)}") # Показываем первые 5 адресов for i, key in enumerate(keys[:5], 1): status = " Использован" if key.used else " Не использован" print(f" {i}. {key.address} - {status} ({key.balance} sat)") if len(keys) > 5: print(f" ... и ещё {len(keys) - 5} адресов") # Сетевая информация print(f"\n СЕТЕВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:") #print(f" Последний блок: {wallet.last_block}") print(f" ID кошелька: {wallet.wallet_id}") return wallet ``` # Логгирование Встроенный модуль logging. Нужно настроить логгер и использовать его. Настройка: --- ```python import logging if __name__ == '__main__': logging.basicConfig(level=logging.ERROR, filename="error.log",filemode="w", format="%(asctime)s %(levelname)s %(message)s") ``` **Использование:** Внутри модуля, где настраивался логгер: ``` logging.error("Критическая ошибка в основном модуле") ``` В вызываемом модуле не проводим настройку, только: ```python logger = logging.getLogger(__name__) logger.error('Wow') ``` # Docsvision Существует webapi Узнать realm можно через ipconfig на win машине в домене, строка "DNS-суффикс подключения" Список контроллеров домена: nslookup -type=SRV \_ldap.\_tcp.<realm> Для работы требуется ``` sudo apt install krb5-user sudo apt install libkrb5-dev ``` Файл /etc/krb5.conf ``` [libdefaults] default_realm = DOMAIN.LOCAL dns_lookup_realm = true dns_lookup_kdc = true [realms] DOMAIN.LOCAL = { kdc = dc01.domain.local admin_server = dc01.domain.local } ``` Для ручного получения тикета (REALM обязательно прописными!): ``` kinit username@REALM ``` Проверка полученного тикета: ``` klist ``` Модули python b