[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 63 863 подписчиков, занимая 2 003 место в категории Технологии и приложения и 9 378 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 63 863 подписчиков.
Согласно последним данным от 25 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -129, а за последние 24 часа — -12, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 14.10%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 7.37% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 9 007 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 4 705 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 57.
- 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 26 августа, 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/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 #githubpython3.11 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
▶️ И запуск
./run.sh
🔐 Заметки шифруются локально, обеспечивая высокий уровень безопасности и конфиденциальности пользовательских данных.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github😅 Опыт изнутри: как ИИ-агенты влияют на появление уязвимостей и как выстроить надёжные проверки и ограничения. 😅 Практика и архитектура: проектирование ИИ-агента на базе платформы для создания ассистентов Harness. Поставим и настроим под себя консольное приложение для работы с базами данных — освоим соавторство с ИИ на практике. 😅 Кодинг и карьера: каких разработчиков ищет рынок, как преодолеть собственные барьеры перед внедрением ИИ и сколько реально стоит одна задача, написанная в соавторстве с моделью.Участие бесплатное, регистрация обязательна: 👉 Зарегистрироваться на Selectel Day Off Подписывайтесь на @Selectel_Events, чтобы заглянуть за кулисы подготовки и не пропустить анонсы докладчиков! Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFFwVHhs
pip install -U mineru
▶️ Использование
mineru input.pdf -o output/
На выходе получите:
⭐️ Markdown
⭐️ JSON
⭐️ Все изображения
⭐️ Таблицы
⭐️ Формулы в LaTeX
Сохраняем. Один из самых полезных инструментов для работы с документами и ИИ за последнее время.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github
bash
$ pip install opencv-python
⬇️ Скачай XML-файлы классификаторов:
haarcascade_frontalface_default.xml
haarcascade_eye.xml
Код:
python
import cv2 as cv
def detect_faces_and_eyes():
"""
Detects faces and eyes in real-time using the webcam.
Press 'q' to exit the program.
"""
# Load the pre-trained classifiers for face and eye detection
face_cascade = cv.CascadeClassifier(r"..\libs\haarcascade_frontalface_default.xml")
eye_cascade = cv.CascadeClassifier(r"..\libs\haarcascade_eye.xml")
# Open the webcam
cap = cv.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
# Read a frame from the webcam
flag, img = cap.read()
# Convert the frame to grayscale for better performance
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# Detect faces in the frame
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=7)
# Detect eyes in the frame
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=7)
# Draw rectangles around faces and eyes
for x, y, w, h in faces:
cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1)
for a, b, c, d in eyes:
cv.rectangle(img, (a, b), (a + c, b + d), (255, 0, 0), 1)
# Display the resulting frame
cv.imshow("Face and Eye Detection", img)
# Check for the 'q' key to exit the program
key = cv.waitKey(1)
if key == ord("q"):
break
# Release the webcam and close all windows
cap.release()
cv.destroyAllWindows()
if __name__ == "__main__":
# Call the main function
detect_faces_and_eyes()
✅ Реагирует на движение, показывает всё в терминале;
✅ Работает на любом ноуте;
✅ Идеально для проектов по компьютерному зрению.
Сохрани — пригодится! 👍
#python #soft #code