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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #584 · 4.10

Я вам давно писал про книгу "Квантовый волшебник" канадского фантаста Дерека Кюнскена. Сейчас читаю вторую часть, "Квантовый сад". Вспомнил, что еще тогда хотел рассказать об интересном описании религии у автора. По сюжету нация богатых и высокомерных людей, нуменов, создала себе генетически измененных людей-слуг. Эти слуги — там их называют "куклы" — специально сделаны размером с карлика и физически более слабыми, чем обычные люди. Но нумены встроили в кукол еще один уровень защиты от неповиновения и восстания: от запаха нуменов куклы впадали в религиозный экстаз, буквально испытывая чувство, будто общаются с богами. А при лишении возможности вдыхать запах своих богов эти слуги впадали в жесткую депрессию. Причем, экстаз они испытывали вообще при любом взаимодействии со своими хозяевами. Даже если те их били или унижали, для слуг это форма божественной милости. Казалось бы, что могло пойти не так? В итоге слуги стали замечать, что хозяева иногда причиняют друг другу вред и даже убивают себе подобных. Если не будет богов — не будет и экстаза. Так что они пришли к логичному решению: переловили всех богов и посадили в клетки. В заточении нумены начали самоубиваться, поэтому клетки делали всё меньше размером, пока человек внутри не станет полностью обездвижен, скрюченный в три погибели. Иногда ему удаляли конечности, чтобы лучше помещался. Кормили принудительно через трубочку. А чтобы было больше запаха, эти клетки ставили в жаркие помещения с вентиляторами, и ходили толпами туда молиться. При этом никакая религиозная атрибутика не исчезла: куклы всё так же считали нуменов богами и преклонялись перед ними, испытывая восторг и благоговение. Всё-таки, это было зашито в их генетике. #fiction

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