[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.
git 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 #githubpython3.11 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
▶️ И запуск
./run.sh
🔐 Заметки шифруются локально, обеспечивая высокий уровень безопасности и конфиденциальности пользовательских данных.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github😅 Опыт изнутри: как ИИ-агенты влияют на появление уязвимостей и как выстроить надёжные проверки и ограничения. 😅 Практика и архитектура: проектирование ИИ-агента на базе платформы для создания ассистентов Harness. Поставим и настроим под себя консольное приложение для работы с базами данных — освоим соавторство с ИИ на практике. 😅 Кодинг и карьера: каких разработчиков ищет рынок, как преодолеть собственные барьеры перед внедрением ИИ и сколько реально стоит одна задача, написанная в соавторстве с моделью.Участие бесплатное, регистрация обязательна: 👉 Зарегистрироваться на Selectel Day Off Подписывайтесь на @Selectel_Events, чтобы заглянуть за кулисы подготовки и не пропустить анонсы докладчиков! Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFFwVHhs
pip install -U mineru
▶️ Использование
mineru input.pdf -o output/
На выходе получите:
⭐️ Markdown
⭐️ JSON
⭐️ Все изображения
⭐️ Таблицы
⭐️ Формулы в LaTeX
Сохраняем. Один из самых полезных инструментов для работы с документами и ИИ за последнее время.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github
bash
$ pip install opencv-python
⬇️ Скачай XML-файлы классификаторов:
haarcascade_frontalface_default.xml
haarcascade_eye.xml
Код:
python
import cv2 as cv
def detect_faces_and_eyes():
"""
Detects faces and eyes in real-time using the webcam.
Press 'q' to exit the program.
"""
# Load the pre-trained classifiers for face and eye detection
face_cascade = cv.CascadeClassifier(r"..\libs\haarcascade_frontalface_default.xml")
eye_cascade = cv.CascadeClassifier(r"..\libs\haarcascade_eye.xml")
# Open the webcam
cap = cv.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
# Read a frame from the webcam
flag, img = cap.read()
# Convert the frame to grayscale for better performance
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# Detect faces in the frame
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=7)
# Detect eyes in the frame
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=7)
# Draw rectangles around faces and eyes
for x, y, w, h in faces:
cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1)
for a, b, c, d in eyes:
cv.rectangle(img, (a, b), (a + c, b + d), (255, 0, 0), 1)
# Display the resulting frame
cv.imshow("Face and Eye Detection", img)
# Check for the 'q' key to exit the program
key = cv.waitKey(1)
if key == ord("q"):
break
# Release the webcam and close all windows
cap.release()
cv.destroyAllWindows()
if __name__ == "__main__":
# Call the main function
detect_faces_and_eyes()
✅ Реагирует на движение, показывает всё в терминале;
✅ Работает на любом ноуте;
✅ Идеально для проектов по компьютерному зрению.
Сохрани — пригодится! 👍
#python #soft #code