[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 64 154 subscribers, ranking 2 038 in the Technologies & Applications category and 9 502 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 64 154 subscribers.
According to the latest data from 05 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 205 over the last 30 days and by -6 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 15.86%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 9.25% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 10 176 views. Within the first day, a publication typically gains 5 932 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 67.
- 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 06 June, 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.
from 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 #githubНа бесплатном уроке вы: 🔹 Напишете свои первые строчки кода 🔹 Увидите, как строится работа над реальной задачей — от получения ТЗ до сдачи кода 🔹 Получите план дальнейшего обучения с гарантированным трудоустройством для выпускников.Мы готовим разработчиков, а не «прошедших курс». Наши выпускники работают в компаниях, чьи вакансии вы здесь видите. ➡️ Напишите менеджеру @dvmn_sales в Telegram слово «ОСНОВЫ». Он откроет вам доступ к уроку и ответит на вопросы. Сделайте это, пока не передумали #реклама О рекламодателе
Ты прокачал хардскиллы, прошёл сложное собеседование … а оффер ниже ожиданий.Знакомая история? Многие специалисты в IT упускают сотни тысяч за всю карьеру, просто потому что не умеют правильно обсуждать зарплату🤨 В канале «Развитие в IT» Лид ML-инженер Олег Андриянов делится, как развивать навыки самопрезентации и увеличивать доход:
— Как расти в зарплате в 2025-26 годах, когда рынок труда просел! (Читать) — Какие софт скилы реально влияют на рост твоей зарплаты.(Узнать) — Какие техники помогают справиться со стрессом, не выгорать и быть продуктивным? (Ссылка)Подписывайтесь на канал и сделайте свой следующий оффер выше!
Вы когда-нибудь радовались идеальному прототипу парсера, который у вас летал на демо-странице, а в проде внезапно начал ловить 403, 429, пустые HTML и «куда-то делись карточки»? Контент отрисовывается на JS, сервер требует токен, после смены IP, старая сессия перестаёт работать. В этой статье я подробно разберу, как собирать данные устойчиво и предсказуемо, без излишней магии и с упором на реальную эксплуатацию. Вся статья и примеры на Python.👇 Статья в PDF #python #article #code
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
