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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #980 · 5.05

В наш век высоких технологий религия почти не потеряла своего влияния. Думаю, дело в том, что людям нужны ритуалы и системы правил. А, если посмотреть со стороны, то ритуал это тоже система правил: набор некоторых заранее определённых действий, которые ты должен совершить. Мозгу легко работать по шаблону и сложно импровизировать и действовать нестандартно. Мы получаем удовольствие, когда точно знаем, какое действие следующее, что нужно делать вот прям сейчас. И испытываем негатив и раздражение, когда не знаем. Этот принцип используют все механизмы с религиозными признаками. Корпорации строят экосистемы не только ради монополизации, но и для создания наборов правил, от которых клиенты будут получать удовольствие. Именно поэтому условный Apple может продавать своим религиозным фанатам какую-нибудь подставку за тысячу баксов, хотя её настоящая цена в десять раз ниже: подставка от Apple это вещь, вписывающаяся в систему, и поэтому можно не переживать, что правила этой системы будут нарушены добавлением нового элемента. Если бы правила были нарушены, мозгу пришлось бы работать над тем, как этот элемент встроить, а он этого делать не хочет, так что лучше заплатим тысячу баксов. Ритуалы, при этом, упрочняют нашу приверженность правилам. Нам приятно и понятно выполнять ритуал, а он награждает нас эффектом укоренения в системе. Очередь в Apple Store за новыми айфонами в день выхода концептуально ничем не отличается от очереди в церковь на какой-нибудь религиозный праздник (Яблочный Спас, лол): и там и там люди потратят время и ресурсы, выполняя понятный им ритуал, чтобы обновить и укрепить свою связь с религией. И получат от этого много удовольствия, разумеется. С Пасхой всех, кто считает это поздравление приемлемым в свой адрес. Остальные же ждите ближайшего религиозного события из ваших систем и ваших ритуалов. #life

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