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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #611 · 28.10

На днях Telegram запустил у себя возможность прятать контент за paywall — некоторый ограничитель в просмотре, пока вы не заплатите. Например, можно выложить картинку, она будет размытая, а проявить её стоит, допустим, 100 рублей (с каждого, кто хочет посмотреть). Такие схемы давно реализуются на разных сервисах "донат за контент" — в том же Patreon (хотя там подразумевается подписка). Понятно, что наибольшее применение это находит где-нибудь в продаже личного порно. Но вообще идея официально монетизировать каналы нормальная, просто сами каналы перед этим нуждаются в серьёзной доработке, а не как сейчас. И почти сразу эту функцию заблокировал у себя Apple, из-за чего на айфонах такие посты недоступны. Если бы мне давали сто рублей каждый раз, когда пользователям айфонов что-то становится недоступно... Дуров у себя по этому поводу пафосно написал, дескать, вот вам очередной пример того, как trillion-dollar monopoly abuses its market dominance <...> destroys more dreams and crushes more entrepreneurs. И понадеялся на регуляторов в Европе и Индии. Короче, почти всё то, что говорил Путин вчера в своей речи о гегемонии США: навязывание собственных правил через экономический контроль, притеснение тех, кто от этих правил отклоняется, и так далее. Только для Дурова США это Apple, а Россия это Telegram. Вы знаете моё мнение про обоих, но с обоими вынужден согласиться конкретно в данных вопросах. Вообще, между ними внезапно много общего в том, как ведётся публичная риторика, как публично (не)сообщается о каких-то неудачах, какое внимание (не)уделяется некоторым важным проблемам в подконтрольной области и так далее. Впрочем, возможно, этому подвержен любой достаточно крупный руководитель. #web

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