[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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali [PYTHON:TODAY] analitikasi
[PYTHON:TODAY] (@python2day) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 63 863 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 003-o'rinni va Rossiya mintaqasida 9 378-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 63 863 obunachiga ega bo‘ldi.
25 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -129 ga, so‘nggi 24 soatda esa -12 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 14.10% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 7.37% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 9 007 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 4 705 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 57 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, soft, install, pip, docker kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 26 Avgust, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
pip install -U "camoufox[geoip]"
python -m camoufox fetch
▶️ Пример использования:
from camoufox.sync_api import Camoufox
with Camoufox(fingerprint_preset=True) as browser:
page = browser.new_page()
page.goto("https://example.com", wait_until="domcontentloaded")
title = page.locator("h1").first.text_content()
print(title)
Где пригодится:
🖱 сбор открытых данных с динамических сайтов;
🖱 мониторинг цен и ассортимента;
🖱 парсинг каталогов и объявлений;
🖱 SEO- и конкурентная аналитика;
🖱 автоматизация личных кабинетов;
🖱 браузерные ИИ-агенты;
🖱 тестирование собственных антибот-систем.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubgit clone https://github.com/GVCLab/PersonaLive
cd PersonaLive
conda create -n personalive python=3.10
conda activate personalive
pip install -r requirements_base.txt
python tools/download_weights.py
▶️ Запуск офлайн-генерации:
python inference_offline.py \
--reference_image avatar.jpg \
--driving_video motion.mp4
Запуск WebUI:
source web_start.sh
PersonaLive выглядит как заготовка для собственного виртуального блогера: одна фотография, камера и мощная NVIDIA — и цифровой персонаж начинает двигаться вместе с вами.
♎️ GitHub/Инструкция
Где пригодится:
🟢Виртуальные ведущие и стримеры.
🟢AI-блогеры и цифровые персонажи.
🟢Аватары для трансляций и видеочатов.
🟢Персонажи для игр, ботов и интерактивных сервисов.
🟢Создание роликов из одной фотографии без ручной анимации.
😳 Лайф | 📲 Зеркало Max
#python #soft #github.py в .exe с использованием PyInstaller.
💬 Позволяет выбрать режим сборки:
* однофайловое приложение;
* папка с файлами.
💬 Добавляет иконку, дополнительные файлы и ресурсы без ручного редактирования параметров.
💬 Настраивает параметры сборки через понятный графический интерфейс.
💬 Поддерживает дополнительные аргументы PyInstaller для более тонкой настройки.
💬 После настройки может сгенерировать готовую команду PyInstaller — удобно для автоматизации и CI/CD.
⚙️ Простая установка:
pip install auto-py-to-exe
▶️ Запуск:
auto-py-to-exe
Откроется локальный веб-интерфейс, где можно выбрать скрипт, настроить параметры и собрать готовый .exe буквально за несколько минут.
💻 Отличный инструмент для разработчиков, которые хотят быстро распространять свои Python-приложения среди пользователей без установленного Python.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #github #softfrom vllm import LLM, SamplingParams
from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor
def clean_repeated_substrings(text):
"""Clean repeated substrings in text"""
n = len(text)
if n<8000:
return text
for length in range(2, n // 10 + 1):
candidate = text[-length:]
count = 0
i = n - length
while i >= 0 and text[i:i + length] == candidate:
count += 1
i -= length
if count >= 10:
return text[:n - length * (count - 1)]
return text
model_path = "tencent/HunyuanOCR"
llm = LLM(model=model_path, trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path)
sampling_params = SamplingParams(temperature=0, max_tokens=16384)
img_path = "/path/to/image.jpg"
img = Image.open(img_path)
messages = [
{"role": "system", "content": ""},
{"role": "user", "content": [
{"type": "image", "image": img_path},
{"type": "text", "text": "检测并识别图片中的文字,将文本坐标格式化输出。"}
]}
]
prompt = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = {"prompt": prompt, "multi_modal_data": {"image": [img]}}
output = llm.generate([inputs], sampling_params)[0]
print(clean_repeated_substrings(output.outputs[0].text))
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github