[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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel [PYTHON:TODAY]
Channel [PYTHON:TODAY] (@python2day) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 63 863 subscribers, ranking 2 003 in the Technologies & Applications category and 9 378 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 63 863 subscribers.
According to the latest data from 25 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -129 over the last 30 days and by -12 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 14.10%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 7.37% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 9 007 views. Within the first day, a publication typically gains 4 705 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 57.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, soft, install, pip, docker.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 26 August, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
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