Python-сообщество

 p = subprocess.Popen(['SOME.EXE'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, text = True)

 chmod u+x .heroku/python/bin/SOME.EXE

 chmod a+x .heroku/python/bin/SOME.EXE

 elif (x==1):
                x=0
                btn.config(fg="red",text="включи свет")#Метод config() для изменения свойств компонента
                ser.write(b'n')
                my_image1 = PhotoImage(file='n.png')
                canvas.create_image(50, 10, anchor=NW, image=my_image1)

  
main_dataframe = get_main_dataframe()
new_dataframe = pd.DataFrame()
 
for df in list_of_dataframes:
     temp_df = main_dataframe.merge(df, how='left', on=['key1', 'key2'])
     new_dataframe = new_dataframe.append(temp_df)
 
main_dataframe = new_dataframe[~new_dataframe['key1'].isnull()]

 list_of_dataframes

 import pip
from subprocess import call  
for dist in pip.get_installed_distributions():
    call("pip install --upgrade " + dist.project_name, shell=True)

 a=input("""Пароль дожен быть больше 6 символов;
Местить в себе цифры и заглавные буквы;
Принимаеться только пароль на английском языке
Введите пароль:""")
n=len(a)
x=False
y=False
k=0
l=0
if n>=6:      
    for i in a:
        if'A'<=i<='Z':
            k+=1
            x=True
            break
        
    if x==False:
        print("Пароль дожен местить в себе заглавную букву")
        
    for i in a:    
        if'0'<=i<='9':
            l+=1
            y=True
            break
        
    if y==False:
        print('Пароль должен местить в себе цыфру')
    if k>0 and l>0 :
        print('Отлично')
        Password=a
       
    
else:
    print('Слишком короткий пароль')
try:
    print('Ваш пароль '+Password)
except NameError:
    print('Введите подходящий пароль')

 a=list(input("""Пароль дожен быть больше 6 символов;
Местить в себе цифры и заглавные буквы;
Принимаеться только пароль на английском языке
Введите пароль:"""))
n=0
k=0
b=a.copy()
c=a.copy()
while len(a)>0:
    if len(a)<6:
        print('Слишком короткий пароль')
        break
    while len(a)>0:
        last=a.pop()
        last1=str(last)
        
        if 'A'<= last1<='Z' :
            n=n+1
            break
       
    else:
        print('Пароль дожен местить в себе заглавную букву')
    while len(b)>0:
        last=b.pop()
        last1=str(last)
        
        if '0'<= last1<='9' :
            k=k+1
        
            break
    
    else:
        print('Пароль должен местить в себе цыфру')
    
    if k>0 and n>0:
        print('Отлично')
        Password=c
        break
    elif k==0 or n==0:
        print('Попробуйте еще раз')
        continue
try:
    print('Ваш пароль '+''.join(Password))
except NameError:
    print('Введите подходящий пароль')

 import numpy
import pandas as pd
import math
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.metrics import accuracy_score
# convert an array of values into a dataset matrix
def create_dataset(dataset, look_back):
        dataX, dataY = [], []
        for i in range(len(dataset)-look_back-1):
                xset = []
                for j in range(dataset.shape[1]):
                        a = dataset[i:(i+look_back), j]
                        xset.append(a)
                dataX.append(xset)
                dataY.append(dataset[i + look_back,0])
        return numpy.array(dataX), numpy.array(dataY)
# fix random seed for reproducibility
numpy.random.seed(1)
# load the dataset
file='test123456.xlsx'
xl=pd.ExcelFile(file)
dataframe = xl.parse('Sheet1')
dataset = dataframe.values
dataset = dataset.astype('float32')
# normalize the dataset
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
dataset = scaler.fit_transform(dataset)
# split into train and test sets
train_size = int(len(dataset) * 0.75)
test_size = len(dataset) - train_size
train, test = dataset[0:train_size,:],dataset[train_size:len(dataset),:]
# reshape into X=t and Y=t+1
look_back = 1
trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)
testX, testY = create_dataset(test, look_back)
# reshape input to be [samples, time steps, features]
trainX = numpy.reshape(trainX, (trainX.shape[0],1,trainX.shape[1]))
testX = numpy.reshape(testX, (testX.shape[0],1,testX.shape[1]))                           
# create and fit the LSTM network
model = Sequential()
model.add(LSTM(8, input_shape=(1, look_back)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='Adam')
model.fit(trainX, trainY, epochs=10000, batch_size=1, verbose=2)
# make predictions
trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)
# invert predictions
trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)
trainY = scaler.inverse_transform([trainY])
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
testY = scaler.inverse_transform([testY])
#
print("X=%s, Predicted=%s" % (testPredict[-1],testX[-1]))
print("X=%s, Predicted=%s" % (testPredict[0],testX[0]))

 #Функция для уменьшения - увеличения фото в редакторе
def photoplus(n):
    pyautogui.click(427, 277)
    time.sleep(0.2)
    pyautogui.click(1730, 1218)
    pyautogui.keyDown('ctrl')
    pyautogui.keyDown('a')
    pyautogui.keyUp('a')
    pyautogui.keyDown('c')
    pyautogui.keyUp('c')
    pyautogui.keyUp('ctrl')
    pyautogui.press('delete')
    num = clipboard.paste()
    time.sleep(0.1)
    num=num.strip()
    num=num.strip('%')
    num = (Decimal(num))*10 + n
    num=num/10
    itog=str(num)+"%"
    clipboard.copy(itog)
    time.sleep(0.4)
    pyautogui.hotkey('ctrl', 'v')
    time.sleep(0.2)
    pyautogui.click(2332, 1576)
[B]#Функция для вставки  фото в редакторе[/B]
def photo(n):
    pyautogui.click(1742, 1015)
    pyautogui.keyDown('ctrl')
    pyautogui.keyDown('a')
    pyautogui.keyUp('a')
    pyautogui.keyDown('c')
    pyautogui.keyUp('c')
    pyautogui.keyUp('ctrl')
    urlphoto = clipboard.paste()
    pyautogui.click(1708, 1219)
    pyautogui.hotkey('ctrl', 'a')
    pyautogui.press('delete')
    clipboard.copy(n)
    pyautogui.hotkey('ctrl', 'v')
    pyautogui.press('tab')
    pyautogui.hotkey('ctrl', 'a')
    pyautogui.press('delete')
    pyautogui.click(1436, 797)
    clipboard.copy(urlphoto)
    pyautogui.click(1530, 914)
    pyautogui.hotkey('ctrl', 'a')
    pyautogui.press('delete')
    pyautogui.hotkey('ctrl', 'v')
    pyautogui.press('tab', presses=3)
    pyautogui.typewrite('3')
    pyautogui.click(2330, 1574)
keyboard.add_hotkey('Alt + pagedown', photoplus, args=(-10, ))
keyboard.add_hotkey('Alt + 3', photo, args=('31%',))