https://m-ets.ru scrapper.
I deciphered the m-ets cipher and created the functions for generating cookies on the fly.
The scrapper is asynchronous. It works with Celery. You can monitor tasks with Flower.
The scrapper is super effective. It uses only bs4. There is a possibility of using proxy.
It scrapes around 110K lots. The total data size is above 10GB. The database record has more than 30 fields.
It downloads all files and extracts all periods from a lot page.
I used MongoDB database.
I attached the example of database record.

The bot helps cashiers to do their job. There is an advanced discount system implemented. The bot creates .xlsx invoice and saves it to Google Drive.
Used technologies: aiogram, opepyxl, PyDrive, requests etc.

I've created scrappers for copart.com and iaai.com. Also I fixed the back-end of usaac.biz a little. As a result of my work we have a calculator on the image.

Цель сервера - управление микрокомпьютерами в промышленных учреждениях. Есть две версии: мультипорт, который умеет слушать разные порты одновременно, и синглпорт, который умеет слушать только один порт. Сервер принимает подключения от bash-запросов вида ```bash -i > /dev/tcp/ip/port 0&1```. Умеет управлять терминалом каждого клиента. Может исполнять bash-скрипты на клиентских машинах. Код написан в лучших традициях ООП, поэтому туда очень легко прикрутить новые функции. Если заинтересовала покупка или доработка, обращайтесь в личные сообщения.

Программа собирает данные в real-time и визуализирует их. Сделано с помощью matplotlib, pandas и PyQt5.

Полировал механизм работы с ордерами. Подключил вебсокеты, чтобы вовремя и правильно принимать сигналы. Создал Telegram-бота для управления системой.

Парсит товары по выборочным категориям. Работает молниеносно. Использовались библиотеки aiohttp и bs4. Парсер сохраняет всю информацию о товаре, включая фотографии. На фото результат парсинга. Каждая папка отвечает за артикул товара.

Это сайт с данными по конным скачкам. На сайте есть данные о тысячах забегов. В итоге после парсинга в базу данных были занесены сотни тысяч строк. Парсер экстра-сложный в реализации, так как у таблиц с данными нет постоянной структуры. Кое-какие данные не постоянные и часто отсутствуют. Также сайт динамичеки обновляется и таблицы генерируются с помощью JavaScript. Для реализации парсера была использована технология Selenium.

Реализовал парсер Origin.
Использованные библиотеки: requests, selenium

Есть csv-таблица с данными по использованию каналов коммуникации с клиентами.
Задачи:
1. Выявить канал или сочетание каналов, при использовании которых вероятность начала работы (запуска) клиента наиболее вероятна.
2. Определить степень повышения вероятности начала работы с клиентом (запуск) при подключение следующего канала (например последовательность: звонок -- письмо -- комментарий, нужно определить насколько вырастет вероятность начала работы, при появлении канала письмо, после звонка).
3. Определить каналы не влияющие на запуск клиента.
4. Определить оптимальное использование канала (кол-во коммуникаций в канале), после которого канал перестает значительно влиять на запуск клиента.

Требования к результату:
1. Графическое обоснование ответов на пункты 1-3
2. Рабочая, самообучающаяся модель, прогнозирующая прогнозировать вероятность начала работы с клиентом

Выдаёт обычным пользователям купон при вводе /start(кнопка "Нажать"). Обычный пользователь не может получить больше одного купона. Админ может получить сколько угодно купонов, а также добавить новые купоны в базу данных с помощью команды /updatecoupons и файла coupons.txt
Использованные языки программирования: Python3.7
Использованные библиотеки: aiogram, sqlite3

Парсер сайта, который выкладывает статистику по конным скачкам. Парсит всю статистику от 1 января 2013 года до момента запуска парсера. Сохраняет всё в базу данных MySQL.
Использованные библиотеки: pymysql, requests, bs4.

Целый стэк из 4 коммуникационных ботов для Telegram. Всё написано асинхронно.
Использованные библиотеки: aiogram, pymysql, asyncio.
Боты ориентированны на анонимность. Можно задавать маршруты сообщений между пользователями, к примеру пользователь 1 пишет в бот A, а сообщение приходит пользователю 2 в боте B. Реализована кнопка "Прочитано". Можно добавлять и удалять пользователей. Есть возможность удалять все сообщения, которые послал определённый бот. Можно задавать время жизни сообщений маршрута. По истечению этого срока все сообщения по этому маршруту будут удалены. Также можно отменять все удаления. Администрирование реализовано через строчные команды.

Бот назывался nasosbot. Он работал нестабильно и с задержками 5-40с. Провели диагностику, приняли меры. Я переписал его на асинхрон, чуть-чуть добавил разных твиков. Теперь бот летает как ракета!
P.S. Объём бота больше 1000 строк.

Carcosa (Before Outset PaSsword CRacKing) is a tool to assist in all the previous process of password cracking. By now, it's able to generate smart and powerful wordlists.

The idea is inspired by bopscrk of R3nt0n. I don't pretend to create this all from scratch. I just changed the logic a bit, added some syntactic sugar and optimized it. Also I recoded bopscrk from Python 2.7 to Python 3.6. So now the program runs much faster.