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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #131 · 4.01

Инструмент, которым мы делаем работу, очень важен. Да, хороший мастер плохим инструментом сделает лучше, чем плохой — хорошим. Но если речь об эмоциях и удовольствии от работы, здесь удобный и приятный в использовании инструмент значит очень многое. Я ненавидел сверлить стены, пока не купил аккумуляторный перфоратор. Обычным проводным это было мучение: каждый раз искать или розетку рядом или доставать и разматывать удлинитель. А ещё следить за тем, где там провод, и чтобы он не запутался в ногах, тем более когда ты на лестнице. Теперь же я только и ищу, чего б такого просверлить. Аккумуляторный перфоратор — 12/10, стоит каждого рубля. Подобного много. Собирать мебель приятнее шуруповертом с нужной битой, нежели шестигранником, который кладут в комплект. Делать прямые распилы приятнее циркуляркой, а не лобзиком. Класть плитку приятнее с лазерным уровнем и системой выравнивания. И так далее. В программировании аналогично. Я очень высоко ценю удобство языка, на котором пишу. Возьмём к примеру сверлильный станок: он тяжелее, сложнее и занимает больше места, чем дрель. А ещё не везде его можно применить. Но там, где можно, станок позволяет вам выдерживать угол. По сути вся его роль в том, чтобы взять на себя вес дрели и помешать вам сделать ошибку. Мешать делать ошибки — важное свойство инструмента. Именно поэтому я предпочитаю языки с типами. Да, хороший мастер и обычной дрелью просверлит не хуже. Но, напомню, речь идёт об удовольствии, об эмоциях, а не только о результате. Система, которая не даёт сделать ошибку, не только более надёжна сама по себе, но и много приятнее в плане эмоций. Когда ты сложил весь пазл, и последний кусочек идеально вошёл в своё место — это чувство удовлетворения сравнимо с тем, как ты вставляешь новую строчку в программу, и она без ошибок подходит по типам, а из списка подсказок IDE можно брать самые верхние пункты. #life#dev

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #scraping

当前筛选 #scraping清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #196 · 28.11.2016 г., 03:42

http://asyncio.readthedocs.io/en/latest/webscraper.html #Web#scraping means downloading multiple web pages, often from different #servers. Typically, there is a considerable waiting time between sending a request and receiving the answer. Using a client that always waits for the server to answer before sending the next request, can lead to spending most of time waiting. Here asyncio can help to send many requests without waiting for a response and collecting the answers later. The following examples show how a synchronous client spends most of the time waiting and how to use asyncio to write asynchronous client that can handle many requests concurrently.

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15527 · 28.02.2026 г., 11:30

#typescript#fingerprinting#playwright#puppeteer#scraping#typescript Fingerprint-suite is a toolkit that generates and injects realistic browser fingerprints into automated browsers like Playwright and Puppeteer. It includes four modular packages: header-generator for HTTP headers, fingerprint-generator for browser fingerprints, fingerprint-injector for injection, and a Bayesian network for realistic fingerprint creation. Since websites increasingly use fingerprinting to track and identify users, this tool helps your web scrapers avoid detection by mimicking real browser behavior. You can customize fingerprints by device type and operating system, making your automated browsing appear completely legitimate to anti-bot systems. https://github.com/apify/fingerprint-suite

djangoproject

@djangoproject · Post #420 · 21.08.2017 г., 10:36

https://alysivji.github.io/mongodb-pipelines-in-scrapy.html #Scraping Websites into #MongoDB using Scrapy #Pipelines Summary Discuss advantages of using Scrapy framework Create #Reddit spider and scrape top posts from list of subreddits Implement Scrapy pipeline to send scraped data into MongoDB Sure, we could hack together a solution using #Requests and #Beautiful_Soup (bs4), but if we ever wanted to add features like following next page links or creating data validation pipelines, we would have to do a lot more work.

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