[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام [PYTHON:TODAY]
تُعد قناة [PYTHON:TODAY] (@python2day) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 64 068 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 040 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 9 433 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 64 068 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 12 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -72، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -19، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 13.57%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 7.96% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 8 695 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 5 098 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 66.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, soft, install, pip, docker.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 13 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
git clone https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Video
cd LongCat-Video
Создаем окружение:
conda create -n longcat-video python=3.10
conda activate longcat-video
Устанавливаем зависимости:
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements_avatar.txt
Скачиваем модели:
pip install "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Video --local-dir ./weights/LongCat-Video
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Video-Avatar --local-dir ./weights/LongCat-Video-Avatar
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Video-Avatar-1.5 --local-dir ./weights/LongCat-Video-Avatar-1.5
▶️ Запуск
Генерация видео:
torchrun run_demo_text_to_video.py
Оживление изображения:
torchrun run_demo_image_to_video.py
Создание говорящего аватара:
torchrun run_demo_avatar_single_audio_to_video.py
Несколько персонажей:
torchrun run_demo_avatar_multi_audio_to_video.py
Веб-интерфейс:
python run_streamlit.py
Один из самых интересных открытых проектов. В одном репозитории объединены генерация видео по тексту, анимация изображений, создание говорящих аватаров и продолжение существующих роликов. При этом разработчики делают упор на длительные видео, стабильность персонажей и качественную синхронизацию речи, что приближает проект к возможностям коммерческих сервисов.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubLoading … ██████████████] 99%Роскомнадзору воспользовался карт-бланшем на блокировку, а «белые списки» сайтов внедрены уже во всех регионах. И гайки будут закручиваться только сильнее. Чтобы в одночасье не лишиться доступа к свободному Интернету, просто сохрани Only Hack. Тут профессиональный хакер делится фишками, с которыми доступ к глобальной сети у тебя будет даже в случае ядерного апокалипсиса. Не жди момента «Х». Перестрахуйся подпиской.
git clone --recursive https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice.git
cd CosyVoice
git submodule update --init --recursive
Создаем окружение:
conda create -n cosyvoice python=3.10
conda activate cosyvoice
Устанавливаем зависимости:
pip install -r requirements.txt
Пример запуска:
python example.py
Или сразу поднимаем WebUI:
python webui.py --port 50000
После запуска откроется удобный веб-интерфейс для генерации речи.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubgit clone https://github.com/baidu/Unlimited-OCR
cd Unlimited-OCR
Устанавливаем зависимости:
pip install torch torchvision transformers pymupdf pillow matplotlib einops addict easydict psutil
▶️ Пример использования
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model = AutoModel.from_pretrained(
"baidu/Unlimited-OCR",
trust_remote_code=True
)
Простой пример распознавания PDF:
model.infer_multi(
tokenizer,
prompt='<image>Multi page parsing.',
image_files=pdf_to_images('your_doc.pdf', dpi=300),
output_path='your/output/dir',
image_size=1024,
max_length=32768,
no_repeat_ngram_size=35, ngram_window=1024,
save_results=True,
)
💬 Если вы работаете с огромными PDF, учебниками, исследованиями или строите AI-системы поверх документов, Unlimited-OCR выглядит одним из самых интересных открытых OCR-проектов.
Ключевая особенность — возможность обрабатывать длинные документы целиком без традиционного разбиения на страницы, что упрощает конвейер обработки и ускоряет работу с большими объемами данных.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubgit clone https://github.com/NurjahonErgashevMe/ozon-parser
cd ozon-parser
pip install -r requirements.txt
▶️ Запуск:
GUI интерфейс:
python main.py
Только Telegram бот:
python bot.py
Парсинг из командной строки:
python app.py
📲 Бот, GUI, CLI — выбирай как тебе удобно.
📊 Парси, анализируй, зарабатывай.
♎️ GitHub/Инструкция
👇 Готовый проект в архиве
😳 Лайф | 📲 Зеркало Max
#python #github #softrequests — менять код практически не нужно.
🛡 Маскирует запросы под Chrome или Safari, используя современные техники обхода детектирования.
🔄 Автоматически повторяет запросы при ошибках вроде 429, 503 и других временных ограничениях.
Сам извлекает:
* заголовок страницы;
* описание;
* автора;
* ссылки;
* изображения;
* email;
* HTML-таблицы;
* номера телефонов и д.р.
🧠 Может сразу преобразовать HTML в Markdown, а также вернуть готовый объект BeautifulSoup или lxml для дальнейшего парсинга.
🚀 Есть поддержка AsyncIO, прокси и сессий.
⚙️ Простая установка
pip install stealth_requests
▶️ Примеры использования
Обычный GET-запрос:
import stealth_requests as requests
resp = requests.get("https://example.com")
print(resp.status_code)
print(resp.text)
Использование сессии:
from stealth_requests import StealthSession
with StealthSession() as session:
resp = session.get("https://example.com")
Получить метаданные страницы:
print(resp.meta.title)
print(resp.meta.description)
print(resp.meta.author)
Получить все ссылки:
print(resp.links)
Получить email-адреса:
print(resp.emails)
Конвертировать страницу в Markdown:
markdown = resp.markdown()
Асинхронные запросы:
from stealth_requests import AsyncStealthSession
async with AsyncStealthSession() as session:
resp = await session.get("https://example.com")
💻 Для тех, кто занимается веб-скрейпингом, мониторингом сайтов или пишет парсеры на Python, Stealth-Requests может стать отличной заменой обычному requests: минимум изменений в коде, встроенная маскировка под браузер и множество полезных инструментов для работы с HTML «из коробки».
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github