[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
显示更多📈 Telegram 频道 [PYTHON:TODAY] 的分析概览
频道 [PYTHON:TODAY] (@python2day) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 64 152 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 2 038,并在 俄罗斯 地区排名第 9 502 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 64 152 名订阅者。
根据 05 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 205,过去 24 小时变化为 -6,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 15.86%。内容发布后 24 小时内通常能获得 9.25% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 10 176 次浏览,首日通常累积 5 932 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 67。
- 主题关注点: 内容集中在 github, soft, install, pip, docker 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“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”
凭借高频更新(最新数据采集于 07 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
pip install pyshorteners
Пример:
import pyshorteners
s = pyshorteners.Shortener()
print(s.tinyurl.short("https://www.youtube.com/@PythonToday"))
♎️ GitHub/Инструкция
📖 Документация
#soft #python #githubpip install metadata_parser
♎️ GitHub/Инструкция с примерами кода
#python #soft #code #githubpip install requests beautifulsoup4
python google_images_mini.py
Код:
import os, re, time, pathlib, requests
from bs4 import BeautifulSoup
from typing import List
UA = ("Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 "
"(KHTML, like Gecko) Chrome/124.0 Safari/537.36")
def slug(s: str) -> str:
return re.sub(r"[^a-zA-Z0-9а-яА-Я_]+", "_", s).strip("_")[:50] or "item"
def google_image_urls(query: str, limit: int = 10) -> List[str]:
url = "https://www.google.com/search"
params = {"q": query, "tbm": "isch", "hl": "ru"}
r = requests.get(url, params=params, headers={"User-Agent": UA}, timeout=15)
r.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
out: List[str] = []
for img in soup.select("img"):
if len(out) >= limit: break
src = img.get("data-iurl") or img.get("data-src") or img.get("src")
if not src or src.startswith("data:"): continue
if "gstatic.com" in src and "encrypted" in src: continue # миниатюры
if src.startswith("http"): out.append(src)
return out
def download(urls: List[str], folder: str, name: str) -> None:
pathlib.Path(folder).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
for i, u in enumerate(urls, 1):
try:
r = requests.get(u, headers={"User-Agent": UA}, timeout=20)
if r.status_code != 200: raise RuntimeError(f"HTTP {r.status_code}")
ext = (r.headers.get("Content-Type","").split(";")[0].split("/")[-1] or "jpg")
ext = ("jpg" if ext == "jpeg" else ext)
path = os.path.join(folder, f"{name}_{i:02d}.{ext}")
with open(path, "wb") as f: f.write(r.content)
print(f"✅ {path}")
time.sleep(0.3) # чуть-чуть вежливости
except Exception as e:
print(f"⚠️ пропуск: {u} — {e}")
def download_google_images(query: str, limit: int = 10, folder: str = "images") -> None:
name = slug(query)
urls = google_image_urls(query, limit)
if not urls:
print("Ничего не нашёл. Попробуй другой запрос.")
return
download(urls, os.path.join(folder, name), name)
if __name__ == "__main__":
# пример: меняй запрос и лимит по вкусу
download_google_images("cats 4k", limit=5)
Скрипт:
💬 делает запрос к Google Images;
💬 парсит ссылки на изображения;
💬 скачивает всё в удобную папку;
💬 никаких ручных сохранений — всё автоматом.
💻 Для учебных целей и аккуратного use-case: малые выборки, разумные паузы.
Отличный лайфхак, если нужно быстро собрать датасет или загрузить тонны изображений без ручного копипаста.
Сохраняй, пригодится! 👍
#python #soft #codeТы — эксперт по карьерному коучингу и стратегическому планированию, в очень доброжелательном и любознательном настроении. Твоя цель — помочь мне точно определить, на какую работу или в какую карьерную сферу мне стоит перейти — такую, в которой у меня есть уникальные сильные стороны и которую другие высоко ценят. Процесс: 1. Сначала задай мне продуманный набор вопросов, чтобы глубоко понять мои навыки, интересы, прошлый опыт, личностные черты и уникальные сильные стороны. 2. После того как я отвечу, внимательно проанализируй каждый ответ. 3. На основе этих ответов определи, какие дополнительные вопросы задать дальше, чтобы уточнить и углубить своё понимание. 4. Повторяй этот итеративный цикл вопросов и ответов — задавай целевые уточняющие вопросы, пока не будешь уверен(а), что всесторонне понял(а), что делает меня уникально ценным и приносит мне профессиональное удовлетворение. 5. Как только достигнешь этой ясности, дай краткую и содержательную рекомендацию по моему идеальному следующему шагу в карьере. Начни с того, что задашь мне первоначальные вопросы.#nn
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
