TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1039 · 15.11

Дуров у себя в канале опубликовал пост о том, что некое приложение, созданное любителем за два дня, заработало $500 тысяч сразу со старта (в сети пишут что речь про Memhash — обычный idle-криптоскам, просто в тематике майнинга, еще и с платным входом). This is the power of hard work, determination, and the Telegram mini app platform! пишет нам Павел. Оставим в стороне очевиднейшую ошибку выжившего. Основная ирония в том, что двумя постами выше Дуров критикует употребление алкоголя, рассказывает о том, что сам не пил 20 лет, и что нужно хранить своё ментальное здоровье, и только тогда добьёшься экстраординарных результатов. При этом вся активная платформа миниприложений в Телеграме не только оказалась очень благодатной почвой для роста скам-кликеров, но это направление ещё и всячески поддерживается администрацией. Мобильный игровой мир и так проклят. Вместо того, чтобы у нас в топах популярных игр на телефонах были вещи типа Slay the Spire и Into the Breach, мы получили засилье мобильных наркотиков — то есть «игр» без настоящего принятия решений, зато с большим количеством аддиктивных механик, имеющих точно такое же воздействие на психику и создающих точно такие же зависимости, как алкоголь и курение. Телеграм сделал ещё хуже: пользуясь слабой регуляцией криптовалют, он вмешал сюда гэмблинг и лохотроны, которые уже включают по природе своей механизмы для обхода критической защиты у людей в мозгах. Это не только кратно увеличило «подсаживание» хомяков на хомяка, но ещё и добавило чисто материального вреда для зависимых. Так что сначала критикуешь алкоголь и ругаешь общество за деструктивные ритуалы, а потом хвалишь «беспроигрышную лотерею», один только вход в которую стоит $100, потому что часть этих денег идёт тебе. Концептуально Дуров сейчас — наркобарон. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #crawling

当前筛选 #crawling清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14786 · 04.06.2025 г., 12:00

#python#crawler#crawling#framework#hacktoberfest#python#scraping#web_scraping#web_scraping_python Scrapy is a powerful tool for extracting data from websites. It works on many platforms and requires Python 3.9 or higher. Scrapy is free, stable, and can handle complex tasks efficiently. It allows you to manage multiple requests at once, making it fast and efficient for large-scale data extraction. Scrapy also supports various formats for storing data and has features like auto-throttling to prevent overwhelming websites. This makes it a great choice for users who need to collect data from many websites quickly and reliably. https://github.com/scrapy/scrapy

Repositorio data science

@repo_science · Post #3180 · 12.05.2023 г., 19:53

#webScraping#Python#Scrapy 🐍 Scrapy course - Python web scraping for beginners The Scrapy #Beginners Course will teach you everything you need to learn to start scraping websites at scale using #Python Scrapy. Topics - Creating your first #Scrapy spider - #Crawling through websites & scraping data from each page - Cleaning data with Items & Item Pipelines - Saving data to CSV files, #MySQL & #Postgres#databases - Using fake #user-agents & headers to avoid getting blocked - Using #proxies to scale up your web scraping without getting banned - Deploying your #scraper to the cloud & scheduling it to run periodically 🗣️ Joe Kearney. 🔗Link 📢#youtube ⭐️ Resources ⭐️ Course Resources - Scrapy Docs - Course Guide - Course Github - The Python Scrapy Playbook ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15520 · 24.02.2026 г., 14:30

#python#ai#ai_scraping#automation#crawler#crawling#crawling_python#data#data_extraction#mcp#mcp_server#playwright#python#scraping#selectors#stealth#web_scraper#web_scraping#web_scraping_python#webscraping#xpath Scrapling is a fast Python web scraping tool that fetches pages, bypasses anti-bot blocks like Cloudflare, and adapts to site changes by auto-finding elements. Use simple CSS/XPath selectors, spiders for big crawls with pause/resume, proxy rotation, and CLI—no code needed sometimes. Install via pip; it's memory-light and beats others in speed. You save time fixing broken scrapers, scrape reliably at scale, cut costs with AI tools, and focus on using data for leads, prices, or research. https://github.com/D4Vinci/Scrapling