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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1213 · 2.02

Попробовали настольный Slay the Spire, и мне очень понравилось. Кто не знает, Slay the Spire это изначально инди-видеоигра в жанре «роглайк на построение колоды». Нарисована она совсем простовато (не пиксель арт, и то хорошо), зато обладает своего рода эталонным геймдизайном. Там нет ничего лишнего, но есть всё нужное. Причём, большинство эффектов считается в уме, а пространство решений для игрока всё равно очень большое. Попытки других разработчиков скопировать эту игру и добавить в неё что-то дополнительное («Чёрная Книга», «Knock on the Coffin Lid») сразу показали, что результат становится сильно хуже. Короче, если вам нужна игра не про «спинномозговой» геймплей, а про шевеление головой, при этом позволяющая зайти на 15 минуток в день сыграть пару боёв, реиграбельная и не зависящая от присутствия задротов (в отличие от онлайн игр), то это очень хороший вариант. Поэтому, когда вышла настолка, вопрос о покупке не стоял. Да, настолки по видеоиграм нередко оказываются довольно вторичными и либо не предлагают ничего принципиально нового, либо, наоборот, переиначивают первоисточник сверх меры. Здесь у меня тоже были определённые опасения, например, о том, что потребуется перекладывать слишком много компонентов там, где в видеоигре действия выполнял компьютер. К счастью, опасения не подтвердились, и авторы очень хорошо поработали над адаптацией: все числа уменьшили, сократили математику, упростили эффекты, не сломав их качественную суть, и добавили кооператив, который действительно играет роль. Прибавьте к этому приятные ощущения от того, что ты не на экране на карточки смотришь, а листаешь их в руках, плюс возможность разделить эмоции и тяготы прохождения с друзьями. В общем, прямо очень порадовало. #games@clockstackwheels

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