Criar Planilhas Simples, alguns_códigos: O Programa foi desenvolvido para facilitar a criação, organização e análise de dados em tabelas de forma simples e eficiente. Ele oferece três tipos de cadastro de dados, que com criatividade do usuário pode ser criado muito mais: Programa na Monetizze Comprar na Hotmart Principais Funcionalidades Cadastro Básico: Permite que você insira dados de forma simples e direta. *Cadastro com Totalizador: Automatiza o cálculo da última coluna da tabela, somando ou multiplicando os valores inseridos. * Cadastro Interativo: Oferece a possibilidade de escolher entre diferentes operações (como soma, multiplicação, etc.) para calcular os valores das linhas, conforme a sua necessidade. Nosso programa oferece uma série de recursos adicionais para tornar sua experiência ainda mais completa: Baixar Planilha em Formato CSV: Você pode exportar suas tabelas de forma rápida e prática para o formato CSV, facilitando a utilização em outros sistemas ou softwares. Configuração de Cores: Personalize a aparência das suas tabelas com a configuração de cores, tornando a visualização dos dados mais agradável e intuitiva. Exibição de Gráficos: O programa permite visualizar seus dados de forma gráfica, com 6 tipos diferentes de gráficos, facilitando a análise e compreensão dos resultados. Área de Insights: Acompanhe o desenvolvimento da sua planilha com insights e recomendações baseadas nos dados inseridos, ajudando na tomada de decisões. Abas para Comparação de Resultados: Compare resultados entre diferentes colunas para identificar tendências, padrões ou inconsistências. Criação de Quantas Tabelas For Necessário: Você pode criar várias tabelas dentro do programa, com diferentes tipos de colunas: como texto, data, horas, números inteiros e números float, atendendo às necessidades mais diversas de análise de dados. Tudo isso de forma simples e intuitiva, e é exatamente o que vou te mostrar agora! Bora começar? Método com Coluna Automática de Cálculo: Método Interativo com Opções de Cálculos Personalizados: Nosso programa oferece uma série de recursos adicionais para tornar sua experiência ainda mais completa: Baixar Planilha em Formato CSV: Você pode exportar suas tabelas de forma rápida e prática para o formato CSV, facilitando a utilização em outros sistemas ou softwares. Configuração de Cores: Personalize a aparência das suas tabelas com a configuração de cores, tornando a visualização dos dados mais agradável e intuitiva. Exibição de Gráficos: O programa permite visualizar seus dados de forma gráfica, com 6 tipos diferentes de gráficos, facilitando a análise e compreensão dos resultados. Área de Insights: Acompanhe o desenvolvimento da sua planilha com insights e recomendações baseadas nos dados inseridos, ajudando na tomada de decisões. Abas para Comparação de Resultados: Compare resultados entre diferentes colunas para identificar tendências, padrões ou inconsistências. Criação de Quantas Tabelas For Necessário: Você pode criar várias tabelas dentro do programa, com diferentes tipos de colunas: como texto, data, horas, números inteiros e números float, atendendo às necessidades mais diversas de análise de dados. Tudo isso de forma simples e intuitiva, e é exatamente o que vou te mostrar agora! Bora começar? Programa na Monetizze Comprar na Hotmart

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Se o site o ajudou, ajude o site pix 008-064-101-67 henrique liandro da silva ajude o site a continuar funcionado Alguns projetos Transforme suas Ideias em Realidade: Soluções em Programas e Ferramentas Online Personalizadas! - Streamilit Transforme suas Ideias em Realidade: Soluções em Programas e Ferramentas Online Personalizadas! - Streamilit Chatbot em Python , reconhecimento de fala, responde e escreve texto - Python Criar Webhook wix para conectar APIs e enviar dados do pc local para seu site wix - Alguns scripts Análise de pacotes instalados localmente e não utilizados com Deploy Limpo - Python Análise de pacotes instalados localmente e não utilizados com Deploy Limpo - Python Animações Lottie - Streamilit Baixar vídeo do Youtube em buffer sem salva no pc, e transcrevê-lo, - Python Processamento de áudio , limpa tira ruídos etc. - Python Programa de reconhecimento de Fala por Microfone e Transcrição com loop - Python Organiza e edita frases por tamanho, formata um texto de acordo com largura da pagina - Python Ler ou Transcrever áudio, transcreve e semi edita automático , frase por frase - Python Baixar vídeo do Youtube e transcrevê-lo, salva no pc e escreve texto.txt - Python Código de entrada simples, com mudança de estilo e componentes, estilizados em html - Streamilit Caixa com borda em html copiar texto para a área de transferência. com botão - Streamilit Botão copiar texto para área de transferência - Html Tradutor traduza em vários idioma o texto - Python Gera palavras chaves de um texto, e a pontua com sua importaria para o texto - Python Resume texto, fazer resumo de um texto - Python Mostre Um elemento por alguns segundo e desaparece - Wix Velo Algoritmo para remover artigos, preposições, conjunções das frases - Python Remove Tira caractere limpa texto - Python Programa simples de reconhecimento de fala, responde e escreve texto, Chatbot - Python separar as palavras de números e sinais de em uma string - Python separar os números e sinais de palavras em uma string - Python Page 1 of 3 ░ Pagina do Codigo ▒ Abrir Exemplo ▓ Copiar Codigo #-# PRIMEIRO CRIE UM ARQUIVO = ALGUNS_CODIGOS_Deploy_Limpo.py import os import ast import pkg_resources import pathlib codings = ["utf-8", "latin-1", "utf-16"] def get_all_imports(directory): all_imports = set() for root, _, files in os.walk(directory): for file in files: if file.endswith(".py"): file_path = os.path.join(root, file) for coding in codings: try: with open(file_path, "r", encoding=coding) as f: tree = ast.parse(f.read()) for node in ast.walk(tree): if isinstance(node, ast.Import): for alias in node.names: all_imports.add(alias.name) elif isinstance(node, ast.ImportFrom): if node.module: all_imports.add(node.module) break except UnicodeDecodeError: continue return all_imports project_root = r"C:\Users\henri\PycharmProjects\ALGUNS CODIGOS\Transcricao_Audio_Para_Texto" imports = get_all_imports(project_root) installed_packages = {pkg.key for pkg in pkg_resources.working_set} unused_packages = installed_packages - imports print("Pacotes instalados localmente e não utilizados: no arquivo DESINSTALAR.txt") with open('DESINSTALAR.txt', 'w') as novo_arq: for package in unused_packages: novo_arq.write(package + '\n') print('Escreveu em: DESINSTALAR.txt') # Verifica se o arquivo .gitignore existe gitignore_file = pathlib.Path(".gitignore") if gitignore_file.exists(): # Se o arquivo já existe, adiciona 'DESINSTALAR' na última linha with open('.gitignore', 'a') as gitignore: gitignore.write('DESINSTALAR.txt\n') gitignore.write('INSTALADOS.txt\n') gitignore.write('PACOTES_ATUALIZAR.txt\n') gitignore.write('ALAGUNS_CODIGOS_Deploy_Limpo.py\n') else: # Se o arquivo não existe, cria o arquivo e escreve 'DESINSTALAR' with open('.gitignore', 'w') as gitignore: gitignore.write('DESINSTALAR.txt\n') gitignore.write('INSTALADOS.txt\n') gitignore.write('PACOTES_ATUALIZAR.txt\n') gitignore.write('ALAGUNS_CODIGOS_Deploy_Limpo.py\n') print('Escreveu em: .gitignore') # ⇩ AANALIZE O ARQUIVO DESINSTALAT.txt SE TUDO OK siga abaixo ⇩ #------- Proximos Comandos ''' pip install --upgrade pip pip uninstall -r DESINSTALAR.txt --> Desinstalar todos os pacotes listados no arquivo DESINSTALAR. pip list --not-required --format=freeze > INSTALADOS.txt --> Mostra tudo instalado via pip (Get-Content INSTALADOS.txt) -replace '==.*$', '' | Out-File -Encoding UTF8 PACOTES_ATUALIZAR.txt --> pip install --upgrade -r PACOTES_ATUALIZAR.txt --> Atualiza todos os pacotes listados no PACOTES_ATUALIZAR. pip list --not-required --format=freeze > requirements.txt --> Cria um Arquivo requirements.txt com seus arquivos atualizados pip install -r requirements.txt --> Instala tudo que foi encontrado no requirements.txt (Get-Content requirements.txt) -replace '==.*$', '-sdk ' | Out-File -Encoding UTF8 packages.txt --> cria arquivo packages.txt ''' # --> ⇩ Remove arquivo DESINSTALAR.txt , INSTALADOS.txt , DESINSTALAR.txt ⇩ ''' Remove-Item -Path DESINSTALAR.txt Remove-Item -Path INSTALADOS.txt Remove-Item -Path PACOTES_ATUALIZAR.txt Remove-Item -Path INSTALADOS.txt pip list --> Ele sozinho lista todos modulos istalados inclusive ENV pip list --not-required --> Lista todos modulos instalados por vc sem o ENV ''' intuito do site Quero aqui deixar bem claro que esse site é mais como um lugar para eu "guardar" e "lembrar" dos meu código, e de quebra ajudar pessoas como eu que não sabe de muito, e é claro que os códigos não estão completos isso é só um ponta pé inicial! Então desde já aviso que não sou nenhum 'Profissional do ramo' e é claro que vai ter e será dito muito coisa errada aqui, então paciência pros sabichões, e meu muito obrigado ao incentivadores e entusiastas como eu.

Como Criar Imagens Com Inteligência Atrificial em Python utilizando Stable Diffusion no huggingface ___________________________________________________________ PARA CRIAR PROGRAMA https://www.python.org/downloads https://www.jetbrains.com/pycharm/download/?section=windows ___________________________________________________________ IA DE IMAGENS 1. Utilizando IA de Geração de Imagens Ferramentas como DALL·E, MidJourney ou Stable Diffusion 2. Obtendo a API Key do Hugging Face: Hugging Face : https://huggingface.co python.exe -m pip install --upgrade pip pip install huggingface_hub pip install diffusers transformers accelerate cole no termina:huggingface-cli login vai pedir = Enter your token (input will not be visible): cole a chave: 'AQUI SUA CHAVE' obs ela nao aparece no terminal mas ela esta la, É so de enter e 'y' e pronto CRIANDO IMAGENS COM CPU ___________________criar aquivo____________________________ Usando_CPU.py from diffusers import StableDiffusionPipeline import torch print('USANDO CPU............................. "') def gerar_imagem(texto_prompt, caminho_saida="CPU_imagem.png"): # Carregar o pipeline do Stable Diffusion modelo = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(modelo, torch_dtype=torch.float32) # Alterado para float32 pipeline.to("cpu") # Forçar o uso da CPU # Gerar a imagem print(f"Gerando imagem para o prompt: '{texto_prompt}'...") imagem = pipeline(texto_prompt).images[0] # Salvar a imagem imagem.save(caminho_saida) print(f"Imagem salva em: {caminho_saida}") # Exemplo de uso prompt = "A White Nelore Cattle, In The Green Pasture." gerar_imagem(prompt) ___________________________________________________________ MODULOS PARA GPU se: import torch print(torch.cuda.is_available()) for igual a False: pip uninstall numpy pip install numpy==1.24.0 pip uninstall torch pip uninstall torchvision pip uninstall torchaudio no MEU caso, para a GTX 1050, você pode usar o CUDA 11.2 ou superior) pip install torch==2.1.0+cu118 torchvision==0.16.0+cu118 torchaudio==2.1.0+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html CRIANDO IMAGENS COM PLACA GRAFICA - GPU ____________criar aquivo______________________ Usando_GPU.py from diffusers import StableDiffusionPipeline import torch print('USANDO GPU PLACA DE VIDEO............................. "') def gerar_imagem(texto_prompt, caminho_saida="GPU_imagem.png"): # Carregar o pipeline do Stable Diffusion modelo = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(modelo) # Verificar se CUDA está disponível e mover o modelo para GPU if torch.cuda.is_available(): pipeline.to("cuda") else: raise RuntimeError("CUDA não está disponível. Certifique-se de que sua GPU está configurada corretamente.") # Gerar a imagem print(f"Gerando imagem para o prompt: '{texto_prompt}'...") imagem = pipeline(texto_prompt).images[0] # Salvar a imagem imagem.save(caminho_saida) print(f"Imagem salva em: {caminho_saida}") # Exemplo de uso prompt = "A White Nelore Cattle, In The Green Pasture." gerar_imagem(prompt) TENTAR CRIAR IMAGENS COM CPU e GPU AO MESMO TEMPO __________criar aquivo____________ Usando_GPU_CPU.py from diffusers import StableDiffusionPipeline import torch import multiprocessing # Função para dividir um texto longo em partes menores def dividir_prompt(texto, limite_tokens=77): palavras = texto.split() partes = [] while palavras: parte = [] while palavras and len(" ".join(parte + [palavras[0]]).split()) <= limite_tokens: parte.append(palavras.pop(0)) partes.append(" ".join(parte)) return partes # Função que vai processar um lote de imagens em um dispositivo específico (GPU ou CPU) def processar_lote(lote_prompts, dispositivo, caminho_saida_prefixo="imagem_gerada"): print(f"Processando no dispositivo {dispositivo}...") modelo = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(modelo, torch_dtype=torch.float32) # Enviar o pipeline para o dispositivo adequado (GPU ou CPU) pipeline.to(dispositivo) for i, prompt in enumerate(lote_prompts): # Gerar a imagem para cada prompt with torch.no_grad(): # Desativa o cálculo de gradientes para otimizar a memória imagem = pipeline(prompt).images[0] # Salvar a imagem gerada caminho_saida = f"{caminho_saida_prefixo}_{dispositivo}_{i}.png" imagem.save(caminho_saida) print(f"Imagem salva em: {caminho_saida}") # Função para dividir os prompts entre GPU e CPU e processar em paralelo def gerar_imagens_em_paralelo(prompts, num_lotes=2): if len(prompts) < num_lotes: num_lotes = len(prompts) # Não criar mais lotes do que o número de prompts # Dividir os prompts em lotes lotes = [prompts[i:i + len(prompts) // num_lotes] for i in range(0, len(prompts), len(prompts) // num_lotes)] # Garantir que o último lote tenha o resto dos prompts (caso haja uma divisão desigual) if len(lotes) > num_lotes: lotes[num_lotes - 1].extend(lotes[-1]) del lotes[-1] # Criar uma lista de dispositivos, começando com a GPU dispositivos = ["cuda", "cpu"] # Atribuir dispositivos aos lotes dispositivos_para_lotes = [] for i in range(len(lotes)): dispositivo = dispositivos[i % len(dispositivos)] # Alternar entre "cuda" e "cpu" dispositivos_para_lotes.append(dispositivo) # Agora, distribuímos os lotes de forma balanceada entre a GPU e a CPU processos = [] for i, lote in enumerate(lotes): dispositivo = dispositivos_para_lotes[i] # Usa o dispositivo atribuído ao lote p = multiprocessing.Process(target=processar_lote, args=(lote, dispositivo)) processos.append(p) p.start() # Aguardar todos os processos terminarem for p in processos: p.join() if __name__ == '__main__': # Exemplo de uso com o texto sobre o gado Nelore prompt_original = ( "A White Nelore Cattle, In The Green Pasture." ) # Dividir o prompt em partes menores para que caibam no modelo prompts_divididos = dividir_prompt(prompt_original) gerar_imagens_em_paralelo(prompts_divididos) # ======================== BONUS CODIGO GPT ============================ tem q por creditos--> https://platform.openai.com/usage gerar chave--> https://platform.openai.com/api-keys INSTALE ISSO NO SEU AMBIENTE: python.exe -m pip install --upgrade pip pip install openai **** CODIGO PARA CRIAR IMAGENS COM CHAT-GPT ___________criar aquivo____________ Usando_servidor_GPT.py import requests from openai import OpenAI Chave = "" def gerar_imagem(prompt, caminho_saida="imagem.png"): try: IA = OpenAI( api_key=Chave, ) Resp = IA.images.generate( model='dall-e-3', prompt=prompt, size='1024x1024', quality='standard', n=1) Link_Imagem = Resp.data[0].url print(Link_Imagem) # Baixar e salvar a imagem localmente resposta_imagem = requests.get(Link_Imagem) with open(caminho_saida, "wb") as f: f.write(resposta_imagem.content) print(f"Imagem salva em: {caminho_saida}") except Exception as e: print(f"Erro ao gerar imagem: {e}") # Exemplo de uso prompt = "A White Nelore Cattle, in the green pasture, realistic style" gerar_imagem(prompt)

Se o site o ajudou, ajude o site pix 008-064-101-67 henrique liandro da silva ajude o site a continuar funcionado enviar dados do pc local para seu site wix - Python # Importa as bibliotecas necessárias import json import requests # URL do webhook da plataforma Wix para onde a mensagem será enviada url = "seu_webhook_wix" # Payload com os dados que serão enviados para o webhook data = { "id": "ex-00001", "cliente": { "name": "Jose da Silva", "email": "email@test.com", "tax_id": "12345678909", "Telefone": [ { "country": "55", "area": "11", "number": "999999999", "type": "MOBILE" } ] }, "texto": 'Olá seja bem vido a Alguns Codigos !' } # Transforma o payload em um objeto JSON json_data = json.dumps(data) # Envia a mensagem para o webhook da plataforma Wix com o payload em formato JSON response = requests.post(url, data=json_data, headers={"Content-Type": "application/json"}) # Verifica se a mensagem foi enviada com sucesso e exibe uma mensagem de feedback if response.status_code == 200: print("Mensagem enviada com sucesso!") else: print(f"Erro ao enviar mensagem: {response.status_code}") Copiar "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Laura Castro "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Ana Serra "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Bruno Costa "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Cláudia Silva

Se o site o ajudou, ajude o site pix 008-064-101-67 henrique liandro da silva ajude o site a continuar funcionado Copiar ou MOVER AQUIVOS POR "EXTENSÃO" PARA OUTRA PASTA - Python import os import shutil # // nomeDApasta em um local especifico # Local_Pasta1 = f"C:\\Users\\henri\\Desktop\\codigos\\nomeDApasta" Local_Pasta1 = "nomeDApasta\\" # ou nomeDApasta em no seu ambiente # Local_Pasta2 = f"C:\\Users\\henri\\Desktop\\codigos\\nomeDApasta" Local_Pasta2 = 'outraPasta\\' Nome_Arquivo = 'NomeDOarquivo' Extencao_Arquivo = 'rtf' nomeDApasta = os.path.dirname(Local_Pasta1) # ou se for na mesma pasta troca 'Local_Pasta1' por 'os.path.realpath(__file__)' # // lista a pasta Proc_Arq = os.listdir(nomeDApasta) for Arquivo in Proc_Arq: # // aqui Copia o aqruivo pela Extenção print(Arquivo) if Arquivo.endswith(f'.{Extencao_Arquivo}'): # // "shutil.copy"= copia, "shutil.move"= recorta e "shutil.copy" shutil.copy(os.path.join(Local_Pasta1, Arquivo), os.path.join(Local_Pasta2, Arquivo)) print(f'Todos Arquivos com Extenção={Extencao_Arquivo} Copiado de: {Local_Pasta1} para: {Local_Pasta2}') Copiar "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Laura Castro "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Ana Serra "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Bruno Costa "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Cláudia Silva

Se o site o ajudou, ajude o site pix 008-064-101-67 henrique liandro da silva ajude o site a continuar funcionado Não repetir itens na lista com set() - Python dados = ['laranja', 'banana', 'maçã', 'morango', 'uva', 'pera', 'maçã', 'limão', 'banana', 'laranja'] valores = [] repetidos = set() for dado in dados: if dado not in valores: valores.append(dado) else: repetidos.add(dado) print(f'Valores = {valores}') print(f'Repetidos = {repetidos}') Copiar "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Laura Castro "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Ana Serra "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Bruno Costa "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Cláudia Silva

Se o site o ajudou, ajude o site pix 008-064-101-67 henrique liandro da silva ajude o site a continuar funcionado Criar Webhook wix para conectar APIs e enviar dados do pc local para seu site wix - ['{ Scripts Codigos Usados }'] Criar webhook wix para conectar apis, git ou a http externo - Wix Velo Enviar dados do pc local para seu site wix - Python 📄 Uma integração de API, na qual você pode usar uma API para enviar dados do seu computador local para o seu site Wix e notificar sobre as mudanças no GitHub. Para fazer isso, você precisará criar um webhook no Wix e configurá-lo para chamar a API que deseja usar para enviar os dados. Você também precisará criar um script Python que coleta os dados do seu computador local e envia esses dados para uma API. Este script Python pode ser armazenado em um repositório do GitHub. Para criar um webhook no Wix, você pode seguir as instruções fornecidas nos documentos do Wix. É importante lembrar que você precisa ter conhecimentos em desenvolvimento web e API para realizar esta tarefa. Além disso, ao utilizar dados do seu computador local em um site, é importante ter certeza de que está protegendo suas informações pessoais e privadas. É recomendável que você consulte um especialista em segurança da informação para avaliar a segurança de sua integração antes de implementá-la. Botão "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Laura Castro "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Ana Serra "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Bruno Costa "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Cláudia Silva

Se o site o ajudou, ajude o site pix 008-064-101-67 henrique liandro da silva ajude o site a continuar funcionado Algoritmo para remover artigos, preposições, conjunções das frases - Python # Importa a biblioteca nltk e seus módulos para tokenização e stopwords import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.corpus import stopwords # Faz o download da lista de stopwords em português (se ainda não estiver baixada) nltk.download('stopwords') # Define uma função que recebe uma frase como parâmetro def Separa_Palavras(frase): # Tokeniza a frase em palavras utilizando o módulo word_tokenize da nltk palavras = word_tokenize(frase, language='portuguese') # Cria um conjunto com as stopwords em português utilizando o módulo stopwords da nltk stopwords_portugues = set(stopwords.words('portuguese')) # Filtra as palavras da frase removendo as stopwords palavras_filtradas = [palavra for palavra in palavras if palavra.lower() not in stopwords_portugues] # Para cada palavra filtrada, solicita ao usuário que informe o significado da palavra for palavra in palavras_filtradas: significado = input(f"Qual o significado da palavra '{palavra}'? ") # Retorna None, já que a função não possui retorno específico return None Copiar "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Laura Castro "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Ana Serra "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Bruno Costa "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Cláudia Silva

Se o site o ajudou, ajude o site pix 008-064-101-67 henrique liandro da silva ajude o site a continuar funcionado Baixar vídeo do Youtube e transcrevê-lo, salva no pc e escreve texto.txt - Python """ python.exe -m pip install --upgrade pip pip install pytube pip install speech_recognition pip install moviepy se der erro pip install pytube --upgrade pip install SpeechRecognition --upgrade pip install moviepy --upgrade """ from pytube import YouTube import speech_recognition as sr import moviepy.editor as mp # criando um objeto YouTube com o link do vídeo video_url = YouTube('https://www.youtube.com/watch?v=ghuYuHVjE-Y') # obtendo o título do vídeo e removendo caracteres inválidos para criar um nome de arquivo T = video_url.streams[0].title TITULO = str(T).replace('', '').replace('"', '').replace('?', '').replace('*', '').replace('<', '').replace('>', '').replace(':', '').replace('|', '') # obtendo informações adicionais sobre o vídeo, como autor, descrição, duração, etc. titulo = T author = video_url.author descrit = video_url.description imagem = video_url.thumbnail_url palavra_chave = video_url.keywords fonte = video_url.channel_id desc2 = video_url.channel_url dura = video_url.length print('dura: ', dura) # obtendo o stream de vídeo de maior resolução video = video_url.streams.get_highest_resolution() # definindo o diretório onde o arquivo de vídeo será salvo e fazendo o download path_to_download = (F'C:\\Users\henri\\Downloads\\AFILIADOS\\{TITULO}') path = video.download(path_to_download) # convertendo o arquivo de vídeo para um arquivo de áudio .wav clip = mp.VideoFileClip(path).subclip() clip.audio.write_audiofile(F"{path}.wav") # criando um objeto AudioFile com o arquivo .wav file_audio = sr.AudioFile(rf"{path}.wav") # utilizando o objeto Recognizer para transcrever o arquivo de áudio em texto r = sr.Recognizer() with file_audio as source: # ajustando o limiar de energia para reduzir o ruído de fundo r.energy_threshold = 300 # gravando o áudio em uma variável audio_text = r.record(source, duration=200) # usando a API de reconhecimento de fala do Google para transcrever o áudio em texto text = r.recognize_google(audio_text, language='pt-BR') print(text) # escrevendo o texto transcrevido em um arquivo de texto com o mesmo nome do arquivo de vídeo arq = open(rf'{path}.txt', 'w', encoding="utf-8") arq.write(f''' {str(text).capitalize()} ''') arq.close() Copiar "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Laura Castro "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Ana Serra "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Bruno Costa "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Cláudia Silva

Se o site o ajudou, ajude o site pix 008-064-101-67 henrique liandro da silva ajude o site a continuar funcionado Chatbot em Python , reconhecimento de fala, responde e escreve texto - Python ['{ Scripts Codigos Usados }'] Programa simples de reconhecimento de fala, responde e escreve texto, Chatbot - Python separar os números e sinais de palavras em uma string - Python Pesquisar algo na internet, com resultado em texto com links - Python ####################################### 📄 Esse é um programa em Python que utiliza a biblioteca SpeechRecognition para reconhecer a fala do usuário por meio do microfone e executar ações com base no que foi dito. O programa começa importando as bibliotecas necessárias e define uma função para tratar o texto reconhecido. Depois, há uma função que captura o áudio do microfone e reconhece a fala, chamou a função de tratamento para lidar com a ação coletiva. A função de tratamento verifica se o que foi dito contém certas palavras-chave e, em seguida, executa a ação correspondente. Por exemplo, se o usuário diz "Abra o insônia", o programa abre o aplicativo Insomnia. Se o usuário diz "pesquise", o programa chama uma função que faz uma pesquisa na internet. O programa também inclui algumas funções de apoio, como a função de calcular que faz operações matemáticas simples e função de pesquisa na internet. Ao executar o programa, ele fica em um loop, esperando o usuário falar algo. Quando o usuário fala, o programa reconhece o que foi dito e chama a função de tratamento apropriadamente. O programa continua a ouvir até que o usuário diga "parar", momento em que ele encerra a execução. Botão "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Laura Castro "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Ana Serra "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Bruno Costa "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Cláudia Silva

Se o site o ajudou, ajude o site pix 008-064-101-67 henrique liandro da silva ajude o site a continuar funcionado Caixa com borda em html copiar texto para a área de transferência. com botão - Streamilit def Func_Texto_Cop(txt): # Define o HTML da caixa de texto a ser exibida na página Caixa_Text = f''' {txt} ''' # Define o estilo CSS a ser aplicado ao botão Estilo = '''#meu-botao { border-color: #000 ; background-color: #F8F8FF ; border-radius: 5px; padding: 5px 10px; border: 2px dashed; font-weight: bold; } #meu -botao:hover { background-color: #C0C0C0 ; color: white; border-color: white; }''' # Define a função para copiar o texto e trocar o nome do botão após a cópia Func_Copia_Troca_Nome = """ function copiarTexto() { var texto = document.getElementById('texto').innerText; navigator.clipboard.writeText(texto) .then(() => { alert('Texto copiado para a área de transferência.'); }) .catch(() => { alert('Não foi possível copiar o texto.'); }); var botao = document.getElementById('meu-botao'); botao.innerHTML = '✔ Copiado'; botao.style.backgroundColor = '#C0C0C0'; botao.style.borderColor = 'black'; botao.style.color = 'blue'; } """ # Exibe o HTML completo na página com a caixa de texto e o botão components.html(f""" Seu Texto Atualizado: ↴ Copiar Texto {Caixa_Text} """, scrolling=True, height=800) Copiar "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Laura Castro "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Ana Serra "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Bruno Costa "Depoimentos são uma ótima forma de apresentar um feedback positivo que você recebeu. Adicione o seu." Cláudia Silva