[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 63 889 suscriptores, ocupando la posición 1 994 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 9 314 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 63 889 suscriptores.
Según los últimos datos del 27 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -73, y en las últimas 24 horas de 30, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 14.34%. 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 9 160 visualizaciones. En el primer día suele acumular 4 760 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 59.
- 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 28 agosto, 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.
from typing import Dict
from mimesis.enums import Gender
from mimesis import Person
def generate_fake_user(locale: str = "es", gender: Gender = Gender.MALE) -> Dict[str, str]:
"""
Генерирует фейковые пользовательские данные на основе локали и пола.
:param locale: Локаль (например, 'ru', 'en', 'es')
:param gender: Пол (Gender.MALE или Gender.FEMALE)
:return: Словарь с фейковыми данными пользователя
"""
person = Person(locale)
user_data = {
"name": person.full_name(gender=gender),
"height": person.height(),
"phone": person.telephone(),
"occupation": person.occupation(),
}
return user_data
if __name__ == "__main__":
fake_user = generate_fake_user(locale="es", gender=Gender.MALE)
print(fake_user)
📌 Результат:
{
'name': 'Carlos Herrera',
'height': '1.84',
'phone': '912 475 289',
'occupation': 'Arquitecto'
}
⚡️ mimesis умеет:
🖱 Генерировать имена, адреса, телефоны, профессии и пр.
🖱 Работать с разными странами (🇷🇺 ru, 🇺🇸 en, 🇪🇸 es и т.д.)
🖱 Подходит для тестов, фейковых аккаунтов, демо-данных в проектах и ботов.
⚙️ GitHub/Инструкция
Сохраняй, пригодится 👍
#python #github #softgit clone https://github.com/GH05TCREW/ghostcrew.git
cd ghostcrew
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
▶️ Использование:
python main.py
⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubpip install -U transformers accelerate torch
▶️ Пример кода:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_name = "deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
trust_remote_code=True,
torch_dtype=torch.float16, # если GPU поддерживает fp16
device_map="auto" # если есть GPU — будет использовать её
)
model.eval()
prompt = "Напиши telegram бота обратной связи на aiogram"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
device = next(model.parameters()).device
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
with torch.inference_mode():
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=180,
do_sample=True, # ВАЖНО: иначе temperature не влияет
temperature=0.7,
top_p=0.9
)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
➕ Плюсы:
— работает локально (после скачивания весов);
— легко встраивается в Telegram/Discord/CLI;
— можно ускорить на GPU через device_map="auto".
Если памяти мало — есть квантованные версии (4bit/8bit) и GGUF.
👍 Сохраняем
#python #soft #code