[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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала [PYTHON:TODAY]
Канал [PYTHON:TODAY] (@python2day) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 64 068 подписчиков, занимая 2 040 место в категории Технологии и приложения и 9 433 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 64 068 подписчиков.
Согласно последним данным от 12 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -72, а за последние 24 часа — -19, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 13.57%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 7.96% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 8 695 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 5 098 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 66.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, soft, install, pip, docker.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 13 июля, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
git clone https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Video
cd LongCat-Video
Создаем окружение:
conda create -n longcat-video python=3.10
conda activate longcat-video
Устанавливаем зависимости:
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements_avatar.txt
Скачиваем модели:
pip install "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Video --local-dir ./weights/LongCat-Video
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Video-Avatar --local-dir ./weights/LongCat-Video-Avatar
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Video-Avatar-1.5 --local-dir ./weights/LongCat-Video-Avatar-1.5
▶️ Запуск
Генерация видео:
torchrun run_demo_text_to_video.py
Оживление изображения:
torchrun run_demo_image_to_video.py
Создание говорящего аватара:
torchrun run_demo_avatar_single_audio_to_video.py
Несколько персонажей:
torchrun run_demo_avatar_multi_audio_to_video.py
Веб-интерфейс:
python run_streamlit.py
Один из самых интересных открытых проектов. В одном репозитории объединены генерация видео по тексту, анимация изображений, создание говорящих аватаров и продолжение существующих роликов. При этом разработчики делают упор на длительные видео, стабильность персонажей и качественную синхронизацию речи, что приближает проект к возможностям коммерческих сервисов.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubLoading … ██████████████] 99%Роскомнадзору воспользовался карт-бланшем на блокировку, а «белые списки» сайтов внедрены уже во всех регионах. И гайки будут закручиваться только сильнее. Чтобы в одночасье не лишиться доступа к свободному Интернету, просто сохрани Only Hack. Тут профессиональный хакер делится фишками, с которыми доступ к глобальной сети у тебя будет даже в случае ядерного апокалипсиса. Не жди момента «Х». Перестрахуйся подпиской.
git clone --recursive https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice.git
cd CosyVoice
git submodule update --init --recursive
Создаем окружение:
conda create -n cosyvoice python=3.10
conda activate cosyvoice
Устанавливаем зависимости:
pip install -r requirements.txt
Пример запуска:
python example.py
Или сразу поднимаем WebUI:
python webui.py --port 50000
После запуска откроется удобный веб-интерфейс для генерации речи.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubgit clone https://github.com/baidu/Unlimited-OCR
cd Unlimited-OCR
Устанавливаем зависимости:
pip install torch torchvision transformers pymupdf pillow matplotlib einops addict easydict psutil
▶️ Пример использования
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model = AutoModel.from_pretrained(
"baidu/Unlimited-OCR",
trust_remote_code=True
)
Простой пример распознавания PDF:
model.infer_multi(
tokenizer,
prompt='<image>Multi page parsing.',
image_files=pdf_to_images('your_doc.pdf', dpi=300),
output_path='your/output/dir',
image_size=1024,
max_length=32768,
no_repeat_ngram_size=35, ngram_window=1024,
save_results=True,
)
💬 Если вы работаете с огромными PDF, учебниками, исследованиями или строите AI-системы поверх документов, Unlimited-OCR выглядит одним из самых интересных открытых OCR-проектов.
Ключевая особенность — возможность обрабатывать длинные документы целиком без традиционного разбиения на страницы, что упрощает конвейер обработки и ускоряет работу с большими объемами данных.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubgit clone https://github.com/NurjahonErgashevMe/ozon-parser
cd ozon-parser
pip install -r requirements.txt
▶️ Запуск:
GUI интерфейс:
python main.py
Только Telegram бот:
python bot.py
Парсинг из командной строки:
python app.py
📲 Бот, GUI, CLI — выбирай как тебе удобно.
📊 Парси, анализируй, зарабатывай.
♎️ GitHub/Инструкция
👇 Готовый проект в архиве
😳 Лайф | 📲 Зеркало Max
#python #github #softrequests — менять код практически не нужно.
🛡 Маскирует запросы под Chrome или Safari, используя современные техники обхода детектирования.
🔄 Автоматически повторяет запросы при ошибках вроде 429, 503 и других временных ограничениях.
Сам извлекает:
* заголовок страницы;
* описание;
* автора;
* ссылки;
* изображения;
* email;
* HTML-таблицы;
* номера телефонов и д.р.
🧠 Может сразу преобразовать HTML в Markdown, а также вернуть готовый объект BeautifulSoup или lxml для дальнейшего парсинга.
🚀 Есть поддержка AsyncIO, прокси и сессий.
⚙️ Простая установка
pip install stealth_requests
▶️ Примеры использования
Обычный GET-запрос:
import stealth_requests as requests
resp = requests.get("https://example.com")
print(resp.status_code)
print(resp.text)
Использование сессии:
from stealth_requests import StealthSession
with StealthSession() as session:
resp = session.get("https://example.com")
Получить метаданные страницы:
print(resp.meta.title)
print(resp.meta.description)
print(resp.meta.author)
Получить все ссылки:
print(resp.links)
Получить email-адреса:
print(resp.emails)
Конвертировать страницу в Markdown:
markdown = resp.markdown()
Асинхронные запросы:
from stealth_requests import AsyncStealthSession
async with AsyncStealthSession() as session:
resp = await session.get("https://example.com")
💻 Для тех, кто занимается веб-скрейпингом, мониторингом сайтов или пишет парсеры на Python, Stealth-Requests может стать отличной заменой обычному requests: минимум изменений в коде, встроенная маскировка под браузер и множество полезных инструментов для работы с HTML «из коробки».
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github