[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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام [PYTHON:TODAY]
کانال [PYTHON:TODAY] (@python2day) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 63 863 مشترک است و جایگاه 2 003 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 9 378 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 63 863 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 25 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -129 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -12 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 14.10% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 7.37% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 9 007 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 4 705 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 57 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند github, soft, install, pip, docker تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 26 اوت, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
pip install -U "camoufox[geoip]"
python -m camoufox fetch
▶️ Пример использования:
from camoufox.sync_api import Camoufox
with Camoufox(fingerprint_preset=True) as browser:
page = browser.new_page()
page.goto("https://example.com", wait_until="domcontentloaded")
title = page.locator("h1").first.text_content()
print(title)
Где пригодится:
🖱 сбор открытых данных с динамических сайтов;
🖱 мониторинг цен и ассортимента;
🖱 парсинг каталогов и объявлений;
🖱 SEO- и конкурентная аналитика;
🖱 автоматизация личных кабинетов;
🖱 браузерные ИИ-агенты;
🖱 тестирование собственных антибот-систем.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubgit clone https://github.com/GVCLab/PersonaLive
cd PersonaLive
conda create -n personalive python=3.10
conda activate personalive
pip install -r requirements_base.txt
python tools/download_weights.py
▶️ Запуск офлайн-генерации:
python inference_offline.py \
--reference_image avatar.jpg \
--driving_video motion.mp4
Запуск WebUI:
source web_start.sh
PersonaLive выглядит как заготовка для собственного виртуального блогера: одна фотография, камера и мощная NVIDIA — и цифровой персонаж начинает двигаться вместе с вами.
♎️ GitHub/Инструкция
Где пригодится:
🟢Виртуальные ведущие и стримеры.
🟢AI-блогеры и цифровые персонажи.
🟢Аватары для трансляций и видеочатов.
🟢Персонажи для игр, ботов и интерактивных сервисов.
🟢Создание роликов из одной фотографии без ручной анимации.
😳 Лайф | 📲 Зеркало Max
#python #soft #github.py в .exe с использованием PyInstaller.
💬 Позволяет выбрать режим сборки:
* однофайловое приложение;
* папка с файлами.
💬 Добавляет иконку, дополнительные файлы и ресурсы без ручного редактирования параметров.
💬 Настраивает параметры сборки через понятный графический интерфейс.
💬 Поддерживает дополнительные аргументы PyInstaller для более тонкой настройки.
💬 После настройки может сгенерировать готовую команду PyInstaller — удобно для автоматизации и CI/CD.
⚙️ Простая установка:
pip install auto-py-to-exe
▶️ Запуск:
auto-py-to-exe
Откроется локальный веб-интерфейс, где можно выбрать скрипт, настроить параметры и собрать готовый .exe буквально за несколько минут.
💻 Отличный инструмент для разработчиков, которые хотят быстро распространять свои Python-приложения среди пользователей без установленного Python.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #github #softfrom vllm import LLM, SamplingParams
from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor
def clean_repeated_substrings(text):
"""Clean repeated substrings in text"""
n = len(text)
if n<8000:
return text
for length in range(2, n // 10 + 1):
candidate = text[-length:]
count = 0
i = n - length
while i >= 0 and text[i:i + length] == candidate:
count += 1
i -= length
if count >= 10:
return text[:n - length * (count - 1)]
return text
model_path = "tencent/HunyuanOCR"
llm = LLM(model=model_path, trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path)
sampling_params = SamplingParams(temperature=0, max_tokens=16384)
img_path = "/path/to/image.jpg"
img = Image.open(img_path)
messages = [
{"role": "system", "content": ""},
{"role": "user", "content": [
{"type": "image", "image": img_path},
{"type": "text", "text": "检测并识别图片中的文字,将文本坐标格式化输出。"}
]}
]
prompt = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = {"prompt": prompt, "multi_modal_data": {"image": [img]}}
output = llm.generate([inputs], sampling_params)[0]
print(clean_repeated_substrings(output.outputs[0].text))
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github