[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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram [PYTHON:TODAY]
El canal [PYTHON:TODAY] (@python2day) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 63 387 suscriptores, ocupando la posición 2 044 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 9 381 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 63 387 suscriptores.
Según los últimos datos del 04 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -299, y en las últimas 24 horas de -20, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 13.49%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 7.45% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 8 552 visualizaciones. En el primer día suele acumular 4 720 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 52.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, soft, install, pip, docker.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 05 noviembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
$ 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
