o5a

Можно через str.translate удалить все указанные символы по списку

text = 'Как съесть яблоко?'
text = str.translate(text, str.maketrans('', '', '.,?:-;/\\'))

Не нужно перебирать элементы 'works' в том же цикле, где и добавляются строки к DF. Если их перебирать, то и складывать в одну строку (через запятые), а потом уже создавать запись в pandas. Или же вообще этот цикл заменить на join():

for elem in root:
    elements = [elem[0].text, elem[1].text, elem[2].text, ','.join(val.text for val in elem[3])]
    df = df.append(pd.Series(elements, index=df_index), ignore_index=True)

Еще стоит учесть, что в таком коде обращение по индексам (elem[0].text и подобное) создает жесткую привязку к позиции узла в xml. Если порядок поменяется, то столбцы будут парситься неверно. Возможно стоило использовать более явное указание: elem.find('name').text

Можно так например. Учитывая указанный цвет зеленого, заменяем его по всему гринскрину на прозрачный, затем подмешиваем второе изображение с учетом этой маски.
Возможно есть более эффективные способы, но так тоже работает.

from PIL import Image

# заменяет указанный цвет на прозрачный
def make_transparent(image, color):
    new = []
    for item in image.getdata():
        if item[:3] == color:
            new.append((255, 255, 255, 0))
        else:
            new.append(item)
    image.putdata(new)

GREEN = (x, y, z) # указываем цвет нашего зеленого на "гринскрине"
img_filename = "images/image.png"
screen_filename = "images/green.png"

img = Image.open(img_filename).convert('RGBA')
screen = Image.open(screen_filename).convert('RGBA')

make_transparent(screen, GREEN)

new = Image.alpha_composite(img, screen)
new.save('new_image.png')

Другой вариант - аналогично перебирать оба изображения и использовать пиксели первого/второго в зависимости от цвета пикселя гринскрина.

re.compile(r'WHERE(.+?)(GROUP BY|;)', re.S)
Но для большей точности лучше добавить токены '\b' ограничивающие слова, иначе WHERE может поймать и как часть другого слова.

np.where(df['TYPE'].str.len()>4, df['TYPE'].str[4:], df['TYPE'])

Почитайте про флаги. В данном случае добавить re.I
regex = re.compile(r'.*(.)(\1)(\1)(\1).*$', re.I)

Как любая проверка на вхождение подстроки в строку:
if 'php' in name.get_text():

find_elements_by_xpath выведет список всех элементов с таким xpath

Вы что-то намудрили при создании таблицы. У вас тип полей не real, а BLOB, это бинарный тип. Поэтому он и выдает такие значения. Возможно до этого экспериментировали и создали таблицу с типом BLOB, поэтому новая с типом REAL не пересоздалась. Грохните ее и создайте заново. Будет выдавать нормальные типы (real из sqlite должен выдавать как float)
И заодно, по поводу структуры. Создавать 256 полей под 256 значений выглядит не очень, да и удобство сомнительное. Лучше было их записывать построчно, с нумерацией, т.е. таблица вида:
(id_photo, h_num, h_value)
тогда и запись будет не так монструозно выглядеть, и запрашивать нужное значение тоже удобно будет

select * from photos where id_photo = ... and h_num = 1
или
select * from photos where h_num = 1 and h_value > 30

1. Лучше не разделять таблицы с фото на 2 разных. Судя по описанию задачи структура и хранимые в них данные абсолютно идентичны по сути. Так что лучше использовать единственную таблицу для хранения всех этих вариантов фото. А для разделения (лицо/котики/возможно еще какой вариант захотите добавить) использовать отдельное поле в таблице, photo_type например.
2. В представленном коде у Вас из таблицы фотографий идет FK на таблицу пользователей. Если таблица фото предполагает хранение самих данных (что за поле h1? это сами данные фото?), то правильнее сделать наоборот: в таблице пользователей хранить id из таблицы фото, с соответствующим FK.
Т.е. примерно так

CREATE TABLE IF NOT EXISTS users(user_id INTEGER  NOT NULL PRIMARY KEY, 
                photo_id INTEGER NOT NULL, 
                registration_date TEXT, 
                actual_name TEXT, 
                real_name TEXT, 
                old_names TEXT, 
                friends INT, 
                level INT, 
                country TEXT, 
                profile_summary TEXT, 
                src TEXT,
FOREIGN KEY (photo_id) REFERENCES photos(id))

CREATE TABLE IF NOT EXISTS photo_type(photo_type INTEGER PRIMARY KEY,
                  photo_type_name TEXT)

CREATE TABLE IF NOT EXISTS photos(id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                  photo_type INTEGER,
                  h1 INT,
FOREIGN KEY (photo_type) REFERENCES photo_type(photo_type))

3. По формату данных. Можно хранить как INT, FLOAT, насколько знаю там еще вроде можно NUMERIC, это как аналог десятичного числа.

6.1000e+01

А точно у Вас десятичные числа? Приведенный пример по факту целое число 61.

массив из 256 не целых чисел в базу(гистограмму картинки)

Как таковых массивов sqlite насколько знаю не поддерживает. Чтобы хранить придется заносить каждое число в отдельную строку с соблюдением порядка (id autoincrement в принципе с этим справится). Не факт, что это лучший вариант хранения этих данных, ведь по факту насколько я понимаю никогда не понадобится выбрать конкретное число из этой гистограммы, она нужна всегда только как массив - полностью записываем, полностью считываем.
Так что для такой задачи возможно лучше не плодить их в таблице, а просто завести текстовое поле и хранить там этот список чисел в виде json. В sqlite можно даже написать автоматическое преобразование данных, т.е. в колонку пишется список, а сохраняется как json, аналогично при чтении. Пример.

Ругается именно на то, что внутри одного with conn запустили еще один with conn. Проверьте свой код.
Судя по документации и гуглящимся отзывам эту ошибку стали выдавать с версии 2.9, так что возможно раньше просто запускали на более старой версии, поэтому не встречали.

Так там join вообще не нужен, у Вас же в этом dic[key] хранятся просто целые числа.
join используется для объединения последовательностей (список, кортеж, буквы из строки и т.п.) в одну строку.
scoreN = dic[key]
и в подобных местах, где строка, тоже заменить на число:
dic[polsovatel.name] = 0

Скорее всего проблема в самом поиске.
Вместо поиска просто regexp IP по всей строке (re.search, re.findall) Вы пытаетесь разбить ее на слова:
wordList = item.split()
Но это же разбивает по пробелам. А если пробелов нет, то ничего и не найдет, тем более, что на пробелы заменяете только [',', ';']. Если в дампе строка например
insert into .... values ('1.1.1.1','5.5.5.5')
то он их и не найдет.
Проще брать всю строку и искать через re.findall (сам шаблон такой же оставить).

Потому что сравниваете координаты не объекта hunter_1, а не связанные с ним координаты

if hunter_pos_y < pos_y_rand:
        hunter_pos_y += 1

когда должно быть примерно так

if hunter_1.y < pos_y_rand:
        hunter_1.y += 1

Аналогично и координаты целей (pos_y_rand). Сейчас координаты охотника сравниваются просто с этой рандомной точкой каждый раунд, а не с координатами реального объекта - цели.
К тому же этот самый hunter каждый цикл создается заново, хотя по логике предполагаю он должен быть только 1.
Т.е. создание объекта hunter нужно вынести наружу цикла, а координаты проверять по аттрибутам объекта, его же и двигать.
Во-вторых, эти цели (звёзды?) в текущем виде нигде не сохраняются, каждый цикл предыдущие объекты-цели перезаписываются, остается только их изображение на экране. Т.е. координаты ранее созданных целей взять будет негде. Если все же логика работы была - ходить за этими целями, то их нужно хранить (самое простое - добавлять к списку).

Если речь про то, что первая строка получает названия "Unnamed ...", то это потому что пытается определить названия колонок, а их нет. В данном случае проще всего отключить заголовки вообще, добавив во все функции (загрузка файлов и выгрузка) header=None
file_csv = pd.read_csv("temp", header=None)