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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #258 · 16.03

Вчера была новость о желании Яндекса продать «Новости» и «Дзен», и о том, что на них претендует VK. Про новости говорить нечего, с ними всё более менее понятно. Куда интереснее Дзен. Изначально он создавался с благой целью — дать Рунету недостающую площадку для длинных текстов и авторских статей. Но, как это нередко бывает, его сгубила жадность. Трэш и мусор давали лучшие метрики и лучшие доходы с рекламы. Из-за этого и на самом Дзене появилась рекомендация «Пишите как можно чаще» и читатель там установился соответствующий. С невероятной скоростью Дзен превратился в помойку из неадаптированных ссылок на внешние сайты вперемешку со статьями в духе «Десять самых крутых супергероев марвел» в разделе про кино. Содержание и форма соответствующие: неграмотные тексты от школьников, бестолковые бессодержательные комментарии от домохозяек. Его, конечно, пытались из этого болота вытянуть, а сейчас вообще стали превращать в русскую альтернативу Ютубу, но, кажется, то ли слишком поздно, то ли никаких ресурсов уже не хватает. Непонятно только, что с ним будет делать VK. Собственную текстовую платформу VK убивает уже не первый год. Даже если не брать в расчёт общую негативную репутацию соцсети — алгоритмическая лента, которая скорее вам покажет мем с котиком, чем хорошую статью, не оставляет авторам здесь особого пространства для развития. Ну и какие-нибудь совершенно дебильные «Клипы» для не слишком развитых детей делают персональной кнопкой на главном экране приложения, а тексты и статьи не делают — акцент площадки вполне ясен. Моя гипотеза: VK окончательно добьёт текстовую часть Дзена, сделав её UI/UX ещё более невыносимым, чем сейчас. И на этих костях построит себе свой Ютуб. Возможно даже в будущем этот видеодзен заменит встроенный раздел с видео тут. И может даже Клипы схлопнут с дзеновским аналогом коротких видео. #web

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