[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 63 884 підписників, посідаючи 1 993 місце в категорії Технології та додатки та 9 308 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 63 884 підписників.
За останніми даними від 28 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -71, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 14.54%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.60% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 9 288 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 4 859 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 59.
- 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 29 серпня, 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.
from typing import Dict
from mimesis.enums import Gender
from mimesis import Person
def generate_fake_user(locale: str = "es", gender: Gender = Gender.MALE) -> Dict[str, str]:
"""
Генерирует фейковые пользовательские данные на основе локали и пола.
:param locale: Локаль (например, 'ru', 'en', 'es')
:param gender: Пол (Gender.MALE или Gender.FEMALE)
:return: Словарь с фейковыми данными пользователя
"""
person = Person(locale)
user_data = {
"name": person.full_name(gender=gender),
"height": person.height(),
"phone": person.telephone(),
"occupation": person.occupation(),
}
return user_data
if __name__ == "__main__":
fake_user = generate_fake_user(locale="es", gender=Gender.MALE)
print(fake_user)
📌 Результат:
{
'name': 'Carlos Herrera',
'height': '1.84',
'phone': '912 475 289',
'occupation': 'Arquitecto'
}
⚡️ mimesis умеет:
🖱 Генерировать имена, адреса, телефоны, профессии и пр.
🖱 Работать с разными странами (🇷🇺 ru, 🇺🇸 en, 🇪🇸 es и т.д.)
🖱 Подходит для тестов, фейковых аккаунтов, демо-данных в проектах и ботов.
⚙️ GitHub/Инструкция
Сохраняй, пригодится 👍
#python #github #softgit clone https://github.com/GH05TCREW/ghostcrew.git
cd ghostcrew
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
▶️ Использование:
python main.py
⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubpip install -U transformers accelerate torch
▶️ Пример кода:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_name = "deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
trust_remote_code=True,
torch_dtype=torch.float16, # если GPU поддерживает fp16
device_map="auto" # если есть GPU — будет использовать её
)
model.eval()
prompt = "Напиши telegram бота обратной связи на aiogram"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
device = next(model.parameters()).device
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
with torch.inference_mode():
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=180,
do_sample=True, # ВАЖНО: иначе temperature не влияет
temperature=0.7,
top_p=0.9
)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
➕ Плюсы:
— работает локально (после скачивания весов);
— легко встраивается в Telegram/Discord/CLI;
— можно ускорить на GPU через device_map="auto".
Если памяти мало — есть квантованные версии (4bit/8bit) и GGUF.
👍 Сохраняем
#python #soft #code