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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #613 · 29.10

Вернулся в #satisfactory после длинного перерыва. Не отпускает меня эта игра, слишком залипательно, невозможно остановиться. Хотел соорудить универсальную фабрику под всё, даже разработал неплохую схему: основная шина из параллельных конвейеров с разными видами ресурсов, в нужных местах от лент ответвления к сборочным линиям, а от линий обратно в шину уже новый ресурс. На бумаге выглядело хорошо, на практике очень утомительно строить и поддерживать, а ещё место быстро заканчивается даже на воде, где максимально открытые большие участки. Пришёл к решению: отдельные специализированные фабрики под каждый вид деталей, а между ними железнодорожная сеть с нужными ресурсами. Лёгким движением руки игра превратилась в железнодорожный симулятор — стрелки, секционные и путевые светофоры, погрузочные станции. Поезда сделаны классно, с прикольной анимацией, по виду это футуристичный монорельс (на скринах не один путь, а два параллельных в разные стороны). Пока не открыл доставку дронами, там должно быть ещё попроще (но полностью заменить железку они не смогут — пропускная способность не та). Дошёл до производства алюминия через добычу боксита. Впервые поймал себя на мысли, что не хочу вырубать красивый лес под фабрику, пусть даже и виртуальный, очень уж приятно смотрится. Построил в сторонке. На таких масштабах уже проявляются недостатки игры: не автоматизируются рутинные операции при строительстве (в отличие от того же Factorio), вид от первого лица и трёхмерность усложняют аккуратное размещение конструкций, прокладка путей с некоторыми багами. Но всё равно очень круто. 140 часов общее игровое время, больше чем Ведьмак 3 со всеми сайдами и дополнениями. Впереди обработка кварца, а потом — атомная энергетика. Ух. #games

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