[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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу [PYTHON:TODAY]
Канал [PYTHON:TODAY] (@python2day) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 63 864 підписників, посідаючи 2 002 місце в категорії Технології та додатки та 9 361 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 63 864 підписників.
За останніми даними від 02 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -106, а за останні 24 години на 11, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 14.38%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.88% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 9 185 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 5 031 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 58.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, soft, install, pip, docker.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 03 вересня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
import cv2
from typing import Tuple
def load_image(path: str) -> cv2.Mat:
"""Загружает изображение с указанного пути."""
image = cv2.imread(path)
if image is None:
raise FileNotFoundError(f"Изображение не найдено: {path}")
return image
def detect_faces(image: cv2.Mat) -> Tuple[Tuple[int, int, int, int], ...]:
"""Находит лица на изображении с помощью каскада Хаара."""
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(
cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml"
)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
return tuple(faces)
def blur_faces(image: cv2.Mat, faces: Tuple[Tuple[int, int, int, int], ...]) -> cv2.Mat:
"""Размывает найденные лица на изображении."""
for (x, y, w, h) in faces:
face_roi = image[y:y+h, x:x+w]
blurred = cv2.GaussianBlur(face_roi, (99, 99), 30)
image[y:y+h, x:x+w] = blurred
return image
def save_image(image: cv2.Mat, path: str) -> None:
"""Сохраняет изображение на диск."""
cv2.imwrite(path, image)
if __name__ == "__main__":
input_path = "/home/kali/Coding/TEST/man.png"
output_path = "blurred_faces.jpg"
img = load_image(input_path)
found_faces = detect_faces(img)
print(f"👀 Найдено лиц: {len(found_faces)}")
blurred_img = blur_faces(img, found_faces)
save_image(blurred_img, output_path)
print(f"✅ Сохранено: {output_path}")
👨💻 Возможности:
🖱 Автоматическое обнаружение лиц;
🖱 Размытие без потери качества остальной части фото;
🖱 Работает за считанные секунды;
🖱 Код полностью на Python + OpenCV.
📂 Сохраняй и экспериментируй! Лойс не забудь поставить 👍
#python #soft #codevenv — встроенный инструмент Python для создания виртуального окружения, где каждый проект живёт в своей песочнице. Никакого бардака в глобальной системе!
👨💻 Создание и активация окружения:
python -m venv myenv # Создаём виртуальное окружение
source myenv/bin/activate # Активация на Linux/macOS
myenv\Scripts\activate # Активация на Windows
⚠️ Выключение и удаление:
deactivate # Отключение окружения
rm -r myenv # Удаление на Linux/macOS
rmdir /s myenv # Удаление на Windows
📦 Работа с зависимостями:
pip install <package> # Установка библиотеки
pip install -U <package> # Обновление
pip uninstall <package> -y # Удаление
pip freeze # Список зависимостей
pip freeze > requirements.txt # Сохраняем в файл
pip install -r requirements.txt # Установка из файла
💬 Полезные команды pip:
pip list # Список установленных библиотек
pip show <package> # Инфо о библиотеке
pip check # Поиск конфликтов версий
pip cache purge # Очистка кэша pip
💡 Совет:
Добавь venv/ в .gitignore, чтобы не пушить окружение в репозиторий. Один`requirements.txt` — и проект можно разворачивать за секунды!
📌 Сохраняй шпаргалку, пригодится.
#python #doc #cheatsheet