[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 64 161 subscribers, ranking 2 041 in the Technologies & Applications category and 9 493 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 64 161 subscribers.
According to the latest data from 04 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 200 over the last 30 days and by 14 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 16.14%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 8.77% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 10 356 views. Within the first day, a publication typically gains 5 630 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 70.
- 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 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.
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
pip install user-scanner
▶️ Базовое использование
# Проверка одного email, получаешь карту регистрации email по платформам.
user-scanner -e john_doe@gmail.com# Проверка одного username. Получаешь список сайтов, где ник уже занят.
user-scanner -u john_doe# Поиск только по GitHub:
user-scanner -u john_doe -m github🔗 Работа через прокси
user-scanner -u john_doe -P proxies.txt --validate-proxies
Почему это полезно в OSINT
🟢 Построение цифрового профиля
🟢 Проверка бренда
🟢 Информационная безопасность
🟢 Расследования
Это базовая техника цифровой разведки.
⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubconda create -n svfr python=3.9 -y
conda activate svfr
2. Ставим PyTorch (под свою CUDA)
pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2
3. Устанавливаем зависимости
pip install -r requirements.txt
4. Скачиваем модели
conda install git-lfs
git lfs install
git clone https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt models/stable-video-diffusion-img2vid-xt
5. Запуск обработки видео
python infer.py \
--config config/infer.yaml \
--task_ids 0 \
--input_path input.mp4 \
--output_dir results/ \
--crop_face_region
Где task_ids:
* 0 — улучшение лица
* 1 — раскраска
* 2 — дорисовка повреждений
Идеальный инструмент, если:
🟢реставрируешь архивные видео;
🟢делаешь исторический контент;
🟢работаешь с нейросетями и видео-эффектами;
🟢хочешь вау-результат без платных сервисов.
▶️ Демо на Hugging Face
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubpip install metadata_parser
♎️ GitHub/Инструкция с примерами кода
#python #soft #code #githubgit clone https://github.com/Darksight-Analytics/tgspyder.git
cd tgspyder
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
pip install -e .
▶️ Запуск:
tgspyder --help
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubCtrl + B — жирный текст;
Ctrl + I — курсив;
Ctrl + U — подчёркивание;
Ctrl + C — копировать;
Ctrl + V — вставить;
Ctrl + X — вырезать;
Ctrl + Z — отменить действие;
Ctrl + Y — повторить действие;
Ctrl + F — поиск;
Ctrl + H — заменить;
Ctrl + K — вставить ссылку;
Ctrl + L — выравнивание по левому краю;
Ctrl + E — по центру;
Ctrl + R — по правому краю;
Ctrl + J — по ширине;
Ctrl + M — увеличить отступ;
Ctrl + T — висячий отступ;
Ctrl + 1 — одинарный интервал;
Ctrl + 2 — двойной интервал;
Ctrl + 5 — интервал 1.5;
Ctrl + Shift + L — список с маркерами;
Ctrl + = — нижний индекс;
Ctrl + Shift + = — верхний индекс.
💬 Файлы и окна:
Ctrl + N — новый файл;
Ctrl + O — открыть файл;
Ctrl + S — сохранить;
Ctrl + P — печать;
Ctrl + W — закрыть окно / вкладку;
Alt + F4 — закрыть приложение;
F2 — переименовать;
Alt + Enter — свойства файла;
Shift + Delete — удалить без корзины;
Ctrl + Shift + N — новая папка.
💬 Браузер:
Ctrl + T — новая вкладка;
Ctrl + Tab — следующая вкладка;
Ctrl + Shift + Tab — предыдущая вкладка;
Ctrl + Shift + T — вернуть закрытую вкладку;
Ctrl + D — добавить страницу в закладки;
Ctrl + H — история;
Ctrl + J — загрузки;
Ctrl + F — поиск по странице;
Ctrl + Shift + Delete — очистить данные браузера;
Alt + ← — назад;
Alt + → — вперёд;
Ctrl + L — адресная строка.
💬 Windows и система:
Windows + D — показать рабочий стол;
Windows + R — окно «Выполнить»;
Windows + L — заблокировать ПК;
Windows + I — настройки;
Windows + M — свернуть всё;
Windows + S — поиск;
Windows + X — системное меню;
Ctrl + Shift + Esc — диспетчер задач;
Ctrl + Alt + Del — меню безопасности.
💬 Таблицы (Excel и аналоги):
Ctrl + Space — выделить столбец;
Shift + Space — выделить строку;
Ctrl + ‘-’ — удалить ячейку;
Ctrl + Shift + ‘+’ — вставить ячейку;
F2 — редактировать ячейку;
F4 — повторить последнее действие;
Alt + = — автосумма;
Ctrl + ` — показать формулы.
⚡️Сохраняй, прокачивай продуктивность быстрее любого курса.
#doc #cheatsheetpip install halo
Примеры использования:
🟢Базовый сценарий: старт → работа → успех/ошибка
import time
from halo import Halo
spinner = Halo(text="Собираю данные", spinner="dots", color="cyan")
spinner.start()
try:
time.sleep(2) # имитация работы
spinner.succeed("Готово: данные собраны ✔️")
except Exception:
spinner.fail("Упс: что-то пошло не так ✖️")
🟢Динамика: меняем текст/цвет/спиннер по ходу дела
import time
from halo import Halo
spinner = Halo(text="Шаг 1/3", spinner="dots", color="cyan")
spinner.start()
time.sleep(1)
spinner.text = "Шаг 2/3: обработка"
spinner.color = "magenta"
time.sleep(1)
spinner.spinner = "line"
spinner.text = "Шаг 3/3: финализация"
time.sleep(1)
spinner.succeed("Всё готово!")
🟢Свой кастомный спиннер (своими кадрами)
import time
from halo import Halo
my_spinner = {
"interval": 120,
"frames": ["▖", "▘", "▝", "▗"]
}
spinner = Halo(text="Кручу свой спиннер", spinner=my_spinner, color="blue")
spinner.start()
time.sleep(2)
spinner.stop_and_persist(symbol="✅", text="Сделано")
♎️ GitHub/Инструкция
halo особенно хорошо заходит в CLI-утилитах (argparse/typer/click) — спиннер превращает “молчаливую паузу” в понятный прогресс и повышает доверие к инструменту.
🙂 Секреты админа | 📲 Max
#python #soft #githubсловарей на строгие контракты данных (Pydantic/TypedDict).
2. Архитектура: Внедрение паттерна Pipeline с единым контекстом обработки (Парсинг → Обогащение → Детекция → Ответ). Цель — сделать логику прозрачной и модульной.
3. Оптимизация работы с БД: Ревизия взаимодействия с PostgreSQL (оптимизация структур, миграции).
4. Культура разработки: Внедрение: mypy, pytest, чистотой Git-истории.
### Наши ожидания:
- Python Strong: Глубокое понимание языка, ООП, паттернов проектирования. Ваш код, легко читать и поддерживать.
- Strict Typing: Частое использование аннотаций. Опыт работы с Pydantic (валидация данных на входе/выходе/внутри) и статическими анализаторами (mypy/ruff).
- Architecture: Умение проектировать модульные системы. Понимание, как разделить бизнес-логику и инфраструктурный слой.
- AsyncIO & PostgreSQL: Опыт работы с асинхронностью и сложными SQL-запросами. Понимание транзакций и индексов.
- Testing: Опыт написания тестов (pytest) не «для галочки», а для гарантии надежности при рефакторинге.
- Git Culture: Умение работать с Git «чисто»: атомарные коммиты, понятные PR, интерактивный rebase.
### Soft skills:
- Устойчивость к рутине: Рефакторинг. Готовность методично распутывать клубок легаси-кода.
- «Инженерная эмпатия»: Способность прочитать чужой код (даже если он плохой), понять логику автора и переписать её правильно, не сломав бизнес-логику.
- Внимательность к деталям.
- Здоровый перфекционизм: Желание привести хаос к порядку.
### Будет большим плюсом:
- Глубокое понимание сетевых протоколов (TCP/IP, TLS, HTTP/2).
- Rule-based scoring, анализ “плавающей логики”.
- Опыт переноса Research-кода (Jupyter Notebooks) в Production.
### Условия
- Удаленка - любое ГЕО, не требуется присутствие в офисе.
- Зарплата От 120 - 250 тыс. руб. на руки (возможна оплата в USDT), выплата - два раза в месяц.
- in-house продукт, в котором вы свободны и можете реализовать свои идеи.
- Доступ к самым передовым LLM (Sonnet 4.5, GPT-5.2).
- Дружный коллектив. Который ценит качество кода.
### Как откликнутся:
Заполнить форму https://forms.gle/5tVNBxsJ22b8NKCc8 , приложить свой гитхаб, рассказать о себе и своём опыте.
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
