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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #841 · 2.07

Люди в интернете массово хоронят Твиттер. Там Илон Маск сначала закрыл твиты от незарегистрированных юзеров, а теперь вообще ввел лимиты на чтение: 600 записей в день для обычных аккаунтов и 6000 записей в день для платных. Кажется, вообще нигде нет лимитов на чтение, потому что это ограничение для собственного же способа заработка на рекламе. Соцсети наоборот стараются, чтобы люди подсаживались на них и всё больше крутили ленту, свайпали сторисы, листали клипы. Если любое событие прервет мою прокрутку ленты, то я с высокой вероятностью перестану крутить и пойду заниматься чем-то более полезным. И всё-таки, практика показывает, что значительная часть активной аудитории готова соглашаться на любые неудобства и терпеть любые унижения. Уровень привыкания к конкретным средам и интерфейсам у людей очень высокий, плюс инертность социального графа в целом. Этим, в частности, объясняется, что у Фейсбука есть пользователи, несмотря на худший в мире UI/UX, и у Инстаграма в России есть пользователи даже после всех блокировок, и много всего удивительного. Люди всерьез держат ВПН постоянным или даже включают каждый раз ради Инсты. Да чего Инста: даже какой-нибудь забитый визуальным говном неадаптированный под телефоны форум типа "ФишкиНет" с дизайном из начала двухтысячных — тоже имеет устойчивую аудиторию. Так что, я бы Твиттер не хоронил. Уверен, Илон Маск может делать с любителями Твиттера всё, что захочет, всё равно найдётся немало тех, кто будет продолжать туда писать и читать, вести там свою онлайн-жизнь, строить карьеру блогера и так далее. По этому же принципу Дуров может добавить в Телегу какую-нибудь не относящуюся к мессенджерам попсовую херню для детишек, и мы всё равно проглотим и никуда не уйдём. Oh, wait... #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