[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 63 863 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 003 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 9 378 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 63 863 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -129، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -12، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 14.10%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 7.37% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 9 007 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 4 705 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 57.
- 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 26 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
pip install -U "camoufox[geoip]"
python -m camoufox fetch
▶️ Пример использования:
from camoufox.sync_api import Camoufox
with Camoufox(fingerprint_preset=True) as browser:
page = browser.new_page()
page.goto("https://example.com", wait_until="domcontentloaded")
title = page.locator("h1").first.text_content()
print(title)
Где пригодится:
🖱 сбор открытых данных с динамических сайтов;
🖱 мониторинг цен и ассортимента;
🖱 парсинг каталогов и объявлений;
🖱 SEO- и конкурентная аналитика;
🖱 автоматизация личных кабинетов;
🖱 браузерные ИИ-агенты;
🖱 тестирование собственных антибот-систем.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubgit clone https://github.com/GVCLab/PersonaLive
cd PersonaLive
conda create -n personalive python=3.10
conda activate personalive
pip install -r requirements_base.txt
python tools/download_weights.py
▶️ Запуск офлайн-генерации:
python inference_offline.py \
--reference_image avatar.jpg \
--driving_video motion.mp4
Запуск WebUI:
source web_start.sh
PersonaLive выглядит как заготовка для собственного виртуального блогера: одна фотография, камера и мощная NVIDIA — и цифровой персонаж начинает двигаться вместе с вами.
♎️ GitHub/Инструкция
Где пригодится:
🟢Виртуальные ведущие и стримеры.
🟢AI-блогеры и цифровые персонажи.
🟢Аватары для трансляций и видеочатов.
🟢Персонажи для игр, ботов и интерактивных сервисов.
🟢Создание роликов из одной фотографии без ручной анимации.
😳 Лайф | 📲 Зеркало Max
#python #soft #github.py в .exe с использованием PyInstaller.
💬 Позволяет выбрать режим сборки:
* однофайловое приложение;
* папка с файлами.
💬 Добавляет иконку, дополнительные файлы и ресурсы без ручного редактирования параметров.
💬 Настраивает параметры сборки через понятный графический интерфейс.
💬 Поддерживает дополнительные аргументы PyInstaller для более тонкой настройки.
💬 После настройки может сгенерировать готовую команду PyInstaller — удобно для автоматизации и CI/CD.
⚙️ Простая установка:
pip install auto-py-to-exe
▶️ Запуск:
auto-py-to-exe
Откроется локальный веб-интерфейс, где можно выбрать скрипт, настроить параметры и собрать готовый .exe буквально за несколько минут.
💻 Отличный инструмент для разработчиков, которые хотят быстро распространять свои Python-приложения среди пользователей без установленного Python.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #github #softfrom vllm import LLM, SamplingParams
from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor
def clean_repeated_substrings(text):
"""Clean repeated substrings in text"""
n = len(text)
if n<8000:
return text
for length in range(2, n // 10 + 1):
candidate = text[-length:]
count = 0
i = n - length
while i >= 0 and text[i:i + length] == candidate:
count += 1
i -= length
if count >= 10:
return text[:n - length * (count - 1)]
return text
model_path = "tencent/HunyuanOCR"
llm = LLM(model=model_path, trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path)
sampling_params = SamplingParams(temperature=0, max_tokens=16384)
img_path = "/path/to/image.jpg"
img = Image.open(img_path)
messages = [
{"role": "system", "content": ""},
{"role": "user", "content": [
{"type": "image", "image": img_path},
{"type": "text", "text": "检测并识别图片中的文字,将文本坐标格式化输出。"}
]}
]
prompt = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = {"prompt": prompt, "multi_modal_data": {"image": [img]}}
output = llm.generate([inputs], sampling_params)[0]
print(clean_repeated_substrings(output.outputs[0].text))
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github