[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.
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