TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #266 · 21.03
Много лет назад я делал игру ВКонтакте про домики. Одно общее изометрическое поле, где у каждого свой участок, на котором можно строить дом, выбирать его размеры, материалы, форму окон и крыши. И обставлять мебелью. Поле было квадратным 100 на 100, соответственно у каждого квартала был номер по одной оси X от 0 до 99 и по другой Y от 0 до 99. По какой-то причине мне тогда нужно было сохранить это в одном числе как идентификатор квартала, и я подумал, что изобрёл гениальный способ: A = X*100 + Y. Извлечь обратно тоже было легко: поделить A на 100 и округлить вниз, это получался X. А потом Y = A - X*100. Например, квартал с координатами 13-29, собственно, так и записывался: 1329. Важно, что это математические операции, а не строковые. Они и сами по себе быстрее выполняются программой, и позволяют, например, удобно отсортировать участки. Я считал себя очень умным, не зная тогда, что по сути изобрёл системы исчисления, и вообще подобный подход очень банален и прост. Мы куда чаще видим это в битовых масках, потому что и сама задача для двузначных свойств возникает чаще, и компьютер существенно быстрее работает с битами, но от того, какая там база системы исчисления, математический смысл не меняется. Если тебе надо записать в одно число несколько свойств, каждое из которых может быть в N значениях, то в это число должно влезать N*N*N... сколько там у тебя этих свойств. Ты пишешь первое свойство n1, потом прибавляешь n2*N, потом n3*N*N и так далее. Величины существуют в разных разрядах N-ричной системы исчисления, поэтому не пересекаются, и их можно разделить. Игра, кстати, поначалу хорошо набирала пользователей, а потом перестала. Я думал, что она не интересная, и закрыл проект. А сильно позже уже выяснилось, что был баг в коде регистрации игрока, из-за чего новые приходить не смогли начиная с какого-то момента. В том самом коде, который извлекал координаты квартала из его идентификатора, да. #dev
Hashtags
Търсене: #webscraping
@repo_science · Post #4071 · 19.03.2024 г., 15:19
#webScraping#Python 🕷 Web Scraping with Python: Data Extraction from the Modern Web, 3rd Edition ✏️Ryan Mitchell ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3543 · 29.08.2023 г., 02:03
#Python#webscraping 😎 Automate the Boring Stuff with Python Programming Automate the Boring Stuff with Python was written for people who want to get up to speed writing small programs that do practical tasks as soon as possible. You don’t need to know sorting algorithms or object-oriented programming, so this course skips all the computer science and concentrates on writing code that gets stuff done. - Web scraping - Parsing PDFs and Excel spreadsheets - Automating the keyboard and mouse - Sending emails and texts - And several other practical topics ⚖️10.5 GB 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3215 · 22.05.2023 г., 15:31
#python#webScraping 🐍 Scrapy masterclass: Python web scraping and data pipelines Work on 7 real-world web-scraping projects using Scrapy, Splash, and Selenium. Build data pipelines locally and on AWS 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3207 · 21.05.2023 г., 02:35
#python#webScraping 🐍 Curso de Python desde ceroorientado a web Scraping 📢#youtube ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3217 · 23.05.2023 г., 15:49
#webScraping El #UserAgent, o Agente de Usuario en español, es una cadena de texto que identifica el navegador web o la aplicación que se utiliza para acceder a un sitio web. Esta cadena se envía al servidor web en cada solicitud y puede contener información sobre el sistema operativo, el navegador web, la versión del navegador y los complementos utilizados. La información obtenida también puede utilizarse para optimizar la experiencia del usuario, por ejemplo, sirviendo contenido diseñado para funcionar mejor en un dispositivo móvil en lugar de una computadora portátil. Por otro lado, los webmasters pueden usar la información del user agent para verificar el reconocimiento de bots, para bloquear bots no deseados, o para algo como un análisis cruzado de usuarios o un análisis de la audiencia del sitio web. A continuación les dejamos una listado extenso de users-agents👇 🔗Lista de users-agents ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@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 -----
@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