[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 63 387 subscribers, ranking 2 044 in the Technologies & Applications category and 9 381 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 63 387 subscribers.
According to the latest data from 04 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -299 over the last 30 days and by -20 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 13.49%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 7.45% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 8 552 views. Within the first day, a publication typically gains 4 720 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 52.
- 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 05 November, 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.
$ ollama pull llama3:8b
➡️ Открываем настройки CodeGPT и выбираем LLaMa 3 в списке “Select a model”.
👍
#soft #doc$ 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 #githubВ этой статье, хотелось бы рассмотреть создание системы для классификации по семи базовым эмоциям и заключение эмоционального состояния человека с видеоматериала. Для реализации такой системы было решено создать сверточную нейронную сеть с помощью библиотеке pytorch для задачи классификации и использования данной модели для анализа видео, и составление эмоционального состояния используя библиотеку OpenCV и чат-бота с генеративным искусственным интеллектом, разработанный компанией OpenAI – ChatGPT 4.#article #python
Если программирование - это волшебство, то веб-скрейпинг, несомненно, является одной из форм волшебства. Написав простую автоматизированную программу, вы можете запрашивать веб-серверы, запрашивать данные и анализировать их для извлечения нужной вам информации. Это полностью обновленное третье издание не только знакомит вас с веб-очисткой, но и служит исчерпывающим руководством по очистке практически всех типов данных из современного Интернета. Часть I посвящена механике веб-скрейпинга: использованию Python для запроса информации с веб-сервера, базовой обработке ответа сервера и автоматическому взаимодействию с сайтами. Часть II посвящена различным более специфическим инструментам и приложениям, которые подходят для любого сценария веб-скрейпинга, с которым вы, вероятно, столкнетесь. ➡️ Разбирайте сложные HTML-страницы; ➡️ Разрабатывайте сканеры с помощью платформы Scrapy framework; ➡️ Изучайте методы хранения данных, которые вы обрабатываете; ➡️ Считывайте и извлекайте данные из документов; ➡️ Очищайте и нормализуйте плохо отформатированные данные; ➡️ Читайте и записывайте на естественных языках; ➡️ Просматривайте формы и логины; ➡️ Очищайте JavaScript и просматривайте API-интерфейсы; ➡️ Используйте и записывайте программное обеспечение для преобразования изображений в текст; ➡️ Избегайте ловушек для очистки и бот-блокировщиков; ➡️ Используйте скрейперы для тестирования вашего веб-сайта.Год: 2024 #books #python
Пополняемый автором цикл статей по изучению веб-фреймворка Flask на русском.#doc #article #python
✍️Мега-Учебник Flask
Пополняемый автором цикл статей по изучению веб-фреймворка Flask на русском.#doc #article #python
