[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 63 387 подписчиков, занимая 2 044 место в категории Технологии и приложения и 9 381 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 63 387 подписчиков.
Согласно последним данным от 04 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -299, а за последние 24 часа — -20, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 13.49%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 7.45% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 8 552 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 4 720 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 52.
- 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 05 ноября, 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.
$ 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
