[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 63 452 subscribers, ranking 2 045 in the Technologies & Applications category and 9 394 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 63 452 subscribers.
According to the latest data from 30 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -290 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 14.05%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 7.52% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 8 917 views. Within the first day, a publication typically gains 4 771 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 60.
- 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 31 October, 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.
# Извлечь текст
uvx kreuzberg extract document.pdf > output.txt
# OCR + таблицы
uvx --from "kreuzberg[all]" kreuzberg extract invoice.pdf --ocr-backend tesseract --output-format text
Python (async):
from kreuzberg import extract_file
result = await extract_file("presentation.pptx")
print(result.content)
print(result.metadata.title, result.metadata.author)
Подходит для:
🟢автоматизации документооборота;
🟢систем анализа контрактов и счетов;
🟢интеграции в web-приложения.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #code #githubgit clone https://github.com/maldevel/IPGeoLocation
pip3 install -r requirements.txt
⌨️ Примеры использования:
Узнать свой IP:
./ip2geolocation.py -m
Проверить IP:
./ip2geolocation.py -t 8.8.8.8
Проверить домен:
./ip2geolocation.py -t example.com
Сразу открыть локацию в Google Maps:
./ip2geolocation.py -t 8.8.8.8 -g
🔍 Инструмент мастхэв для:
🟢OSINT-исследований;
🟢Анализа сетевой активности;
🟢Проверки безопасности;
🟢Пентестов и ресёрча.
♎️ GitHub/Инструкция
👍 Сохрани, пригодится каждому, кто работает с сетью и безопасностью!
#osint #python #soft #tipsandtricks$ git clone https://github.com/ohyicong/Google-Image-Scraper
$ cd Google-Image-Scraper
$ pip install -r requirements.txt
Запуск:
$ python main.py
Возможные параметры для main.py:
search_keys = Строки, по которым будет осуществляться поиск;
number of images = Желаемое количество изображений;
headless = поведение графического интерфейса Chrome. Если True, графического интерфейса не будет;
min_solve = Минимальное желаемое разрешение изображения;
max_solve = Максимальное желаемое разрешение изображения;
max_missed = Максимальное количество неудачных попыток захвата изображения до завершения работы программы. Увеличьте это число, чтобы гарантировать, что большие запросы не завершатся;
number_of_workers = Количество созданных секционных рабочих мест. Ограничено одним работником на каждый поисковый запрос и ветку.
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubpip install eyeGestures
👨💻 Работает из коробки:
python3 examples/simple_example_v2.py
Пример кода:
from typing import Tuple, Optional
from eyeGestures.utils import VideoCapture
from eyeGestures import EyeGestures_v3
def run_eye_tracker(screen_width: int = 500, screen_height: int = 500) -> None:
"""
Запускает eye-tracking с помощью EyeGestures.
:param screen_width: ширина экрана в пикселях
:param screen_height: высота экрана в пикселях
"""
gestures = EyeGestures_v3()
cap = VideoCapture(0)
calibrate: bool = True
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
event, cevent = gestures.step(
frame,
calibrate,
screen_width,
screen_height,
context="my_context"
)
if event:
cursor_x, cursor_y = event.point[0], event.point[1]
fixation: Optional[bool] = event.fixation
saccades: Optional[bool] = event.saccadess # движение глаз
print(f"X: {cursor_x}, Y: {cursor_y}, Fixation: {fixation}, Saccades: {saccades}")
if __name__ == "__main__":
run_eye_tracker()
✨ Почему это имба для новичков:
➡️ Вход в мир компьютерного зрения через понятный код.
➡️ Реальная магия — управление глазами!
➡️ Лёгкая практика Python + OpenCV + Machine Learning.
➡️ Сразу видишь результат: твой курсор живёт вместе с тобой.
♎️ GitHub/Инструкция
Сохрани пост, чтобы не потерять. Это тот самый случай, когда Python выглядит как магия 🙏
#python #soft #github