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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #845 · 21.07

Итак, сторисы в Телеграме. Вы меня знаете, как убеждённого хейтера всех новых форматов: начиная от сторис, заканчивая короткими вертикальными видео. Я могу часами рассуждать о том, как "общество деградирует". Но популярность этой наркоты так непредставимо огромна, что даже псевдо-идеалист Дуров не сдержался, и: — Своровал напрямую фичу из другого сервиса, хотя не любит так делать, — Вставил в продуманный мессенджер для интеллектуалов ширпотребный продукт. Фундаментальная проблема Телеграм-сторис в том, что люди, которые у меня в контактах в мессенджере, и люди, от которых интересно смотреть регулярный медиа-контент — это два очень слабо пересекающихся множества. Я утром обнаружил в списке сторис кучу непонятных ноунеймов, и почти всегда оказывалось, что это какой-нибудь менеджер какого-нибудь заказчика, с которым мы обменивались рабочей документацией три года назад. Это не мой друг, не блогер, не член семьи, так что смотреть сторисы от него/неё для меня не имеет никакого смысла. Пожалуй, сторисы нужны были бы только в каналах, но... их там не сделали вообще. Иногда мышление команды Телеграма выходит за пределы моего понимания. Вместе с тем, совершенно никак не исправлены привычные болячки и косяки этого формата, хотя Дуров вроде как в превью обещал, что Телеграм-сторисы будут какими-то особенными, и реализованы не так, как у всех. Но что мы видим? Те же самые неизбежно вертикальные фото/видео. Нет инструментов, чтобы запостить горизонтальный контент, которого до сих пор в сети очень много (например, кадр из фильма, кусочек стрима видеоигры итд). Та же проблема с текстами: чтобы читать сторисы, нужно держать палец на экране. В общем, совершенно те же говносторисы, что и везде. В целом, плюс у этого только один: надеюсь, данная функция добьёт в России инсту. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #crawler

当前筛选 #crawler清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15387 · 04.01.2026 г., 11:30

#python#crawler#feapder#feaplat#python#scrapy#spider Feapder is a simple, powerful Python web scraping framework (Python 3.6+) with four spider types for different needs, plus breakpoint resuming, monitoring alerts, browser rendering, and massive data deduplication. Install easily via pip (basic, render, or full versions), create a spider with one command, and run it to fetch/parse sites like Baidu. A management system handles deployment/scheduling. This saves you time by making scraping fast, reliable, and scalable without building everything from scratch. https://github.com/Boris-code/feapder

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

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