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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #909 · 13.11

На выходных посетил HolyJS — это такая конференция для Frontend-разработчиков. Обратил внимание на то, что уровень технической погруженности докладов был ниже, чем на Joker (конфа по Java), при этом дисперсия интересности более кучная — на HolyJS было существенно больше докладов, которые мне понравились на уровне "хорошо", а на Joker некоторые доклады прям совсем не зашли, и я оценил их на "так себе". Кстати да, у JUG (организатора этих всех IT конференций) такая шкала оценки доклада: Ужасно, Плохо, Так себе, Нормально, Хорошо, Отлично, Супер. Я поставил одну "Так себе", одну "Нормально", одну "Супер" и кучу "Хорошо". Считаю, что оценку "ужасно" можно ставить, если докладчик пришёл бухой и вместо рассказа кидался в зал огрызками яблок. Потому что все доклады проходят отбор, и там не бывает именно критически низкого качества. Бывает, что вам не зашла тема, либо докладчик рассказал не то, что вы ожидали — но это, как мне кажется, не заслуживает оценки "ужасно". Думаю, в большинстве случаев такая оценка это просто эмоции: личная неприязнь к докладчику, либо несогласие с какой-то его идеологической позицией. Я сам "ужасно" никогда не ставлю. При этом на HolyJS было очень много разнообразных по темам и направлениям докладов, и это следствие того, что фронтенд можно исследовать в ширину сильнее, чем какую-нибудь Джаву, которую скорее копают в глубину (и поэтому на Joker доклады технически более сложные). Джава, хоть и запускается на миллионах устройств, делает это примерно одинаково везде. Во фронтенде же куча фреймворков и множество совершенно различных путей приложения: тут тебе и 3D, и процедурка, и сайты, и мобильные приложения, и какие-нибудь киоски, и геймдев, и умные телевизоры. Так что, резюмируя, я бы посоветовал HolyJS как точку входа в конференции для разработчика, если он не строго прилип к какому-то одному стеку. Тем более, честно говоря, для современных программистов знать хотя бы по верхам фронтенд это полезно независимо от основного направления, в котором они работают. #dev

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