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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1131 · 2.08

Тут незаметно подъехала свежая статистика по разработчикам от Stackoverflow. Каждый год я думаю о том, что надо бы принять участие в опросе, и каждый год пропускаю его. Судя по всему, его не рекламируют по почте, не присылают никаких уведомлений, не продвигают. В итоге мы получаем абсурдную картину, когда в статистике по странам разработчики из России представлены на одном уровне с Нигерией. Хотя понятно, что айти сектор в России очень развит и влияет на глобальные процессы (взять тот же Kotlin). Так что, на эту статистику стоит смотреть, как на данные по США и чуть-чуть Германии. Ещё довольно высоко стоит Индия, но мы-то знаем :) Ладно. Принципиально нового по сравнению с предыдущими годами почти нет. Три года назад я делал анализ графиков, чтобы дать ответ на вопрос: «Какой язык программирования учить?». С тех пор общие тренды остались плюс-минус такими же: вся [американская] разработка до сих пор сидит на Винде и пишет на JavaScript, потому что нет выхода, много использует проприетарщины и коммерческих облаков от монополистов. В статистике Web-фреймворков React вдвое популярнее у разработчиков, чем jQuery, хотя, вроде как, 73% сайтов до сих пор на jQuery. Вывод понятен: значительная часть этих сайтов в сети не поддерживается, никакой активной разработки по ним нет. Это, кстати, важная причина, по которой не стоит использовать аргументы вроде: «На PHP до сих пор весь интернет, поэтому язык востребован». Стоит отметить, что среди профессионалов наконец C# стал самым популярным языком с нормальной системой типов, если не считать TypeScript. Позиции Java уверенно падают который год. А ASPNET Core самый популярный Web-фреймворк с нормальной системой типов (но так было и раньше, даже три года назад). Остальное ожидаемо: PostgreSQL, Docker, VS Code в топах по использованию. Ну, и большая секция про ИИ. Почти все используют LLM, но почти все просто общаются в чатах, а не применяют какой-нибудь агентный режим. 66% опрошенных сказали, что в ИИ их фрустрирует приближенность ответа к правильному, но всё-таки не до конца («AI solutions that are almost right, but not quite»). И почти половина отмечает, что дебаг нейросетевого кода отнимает больше времени. Хотя тут, мне кажется, эффект в том, что дольше дебажить код, который писал не ты, и не важно, ИИ там или другой разработчик. Я кстати и сам после первых восторгов от Cursor немного поубавил свой пыл: реально большой проект на C# он не умеет правильно читать и понимает происходящее там довольно посредственно. DeepSeek, ChatGPT, Claude Sonnet — за всеми нужно внимательно следить и править их ошибки, ловить галлюцинации, не позволять творить дичь. Я бы сказал, что в моей рабочей практике ИИ это просто очень быстрый поиск и агрегация материала по тому, как что-то сделать. Но делать нужно самому. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #crawler

当前筛选 #crawler清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15387 · 04.01.2026 г., 11:30

#python#crawler#feapder#feaplat#python#scrapy#spider Feapder is a simple, powerful Python web scraping framework (Python 3.6+) with four spider types for different needs, plus breakpoint resuming, monitoring alerts, browser rendering, and massive data deduplication. Install easily via pip (basic, render, or full versions), create a spider with one command, and run it to fetch/parse sites like Baidu. A management system handles deployment/scheduling. This saves you time by making scraping fast, reliable, and scalable without building everything from scratch. https://github.com/Boris-code/feapder

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

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