TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #396 · 9 окт.
7.09.2025 состоялся релизPithon 3.14! На фоне хайпа про NoGIL всё позабыли про другие фичи. Особенно про Multiple Interpreters, который обещает изоляцию процессов но с эффективностью потоков! На сколько действительно это будет эффективно мы узнаем позже, потому что сейчас это лишь первый релиз с ограничениями и недоработками. Но что там про NoGIL? Теперь этот режим не экспериментальный, а официально поддерживаемый, но опциональный. Чтобы запустить без GIL нужна специальная сборка. И перед стартом нужно объявить переменную PYTHON_GIL=0 Для вас я собрал готовый репозиторий где достаточно запустить скрпит, который всё сделает: ▫️ соберет релизный Python 3.14 в новый Docker-образ ▫️ запустит тесты в контейнере (GIL, NoGIL, MultiInterpreter) ▫️ распечатает результаты Тест очень простой, усложняйте сами) Вот какие результаты у меня: === Running ThreadPoolExecutor GIL ON TOTAL TIME: 45.48 seconds === Running ThreadPoolExecutor GIL OFF TOTAL TIME: 6.14 seconds === Running basic Thread GIL ON TOTAL TIME: 45.54 seconds === Running basic Thread GIL OFF TOTAL TIME: 4.74 seconds === Running with Multi Interpreter TOTAL TIME: 18.30 seconds Если сравнивать GIL и NoGIL, то на мои 32 ядра прирост х7-x10 (почему не х32? 🤷). При этом нам обещают что скорости будут расти с новыми релизами. Режим без GIL похож (визуально) на async, тоже параллельно, тоже не по порядку. Но это не IO! и от того некоторый диссонанс в голове 😵💫, нас учили не так! Интересно, что чистый Thread работает быстрей чем ThreadPoolExecutor без GIL. Ну и где-то плачет один адепт мульти-интерпретаторов😭 Теперь нужно искать где они могут пригодиться с такой-то скоростью. Скорее всего своя область применения найдется. Отдельно я затестил память и вот что вышло на 32 потока: ThreadPoolExecutor GIL ON 305.228 MB ThreadPoolExecutor GIL OFF 500.176 MB basic Thread GIL ON 90.668 MB basic Thread GIL OFF 472.444 MB with Multi Interpreter 1267.788 MB Пока не знаю как к этому относиться) В целом - радует направление развития! #release
Hashtags
Пребарај: #webscraping
@repo_science · Post #4071 · 19.03.2024 г., 15:19
#webScraping#Python 🕷 Web Scraping with Python: Data Extraction from the Modern Web, 3rd Edition ✏️Ryan Mitchell ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3543 · 29.08.2023 г., 02:03
#Python#webscraping 😎 Automate the Boring Stuff with Python Programming Automate the Boring Stuff with Python was written for people who want to get up to speed writing small programs that do practical tasks as soon as possible. You don’t need to know sorting algorithms or object-oriented programming, so this course skips all the computer science and concentrates on writing code that gets stuff done. - Web scraping - Parsing PDFs and Excel spreadsheets - Automating the keyboard and mouse - Sending emails and texts - And several other practical topics ⚖️10.5 GB 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3215 · 22.05.2023 г., 15:31
#python#webScraping 🐍 Scrapy masterclass: Python web scraping and data pipelines Work on 7 real-world web-scraping projects using Scrapy, Splash, and Selenium. Build data pipelines locally and on AWS 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3207 · 21.05.2023 г., 02:35
#python#webScraping 🐍 Curso de Python desde ceroorientado a web Scraping 📢#youtube ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3217 · 23.05.2023 г., 15:49
#webScraping El #UserAgent, o Agente de Usuario en español, es una cadena de texto que identifica el navegador web o la aplicación que se utiliza para acceder a un sitio web. Esta cadena se envía al servidor web en cada solicitud y puede contener información sobre el sistema operativo, el navegador web, la versión del navegador y los complementos utilizados. La información obtenida también puede utilizarse para optimizar la experiencia del usuario, por ejemplo, sirviendo contenido diseñado para funcionar mejor en un dispositivo móvil en lugar de una computadora portátil. Por otro lado, los webmasters pueden usar la información del user agent para verificar el reconocimiento de bots, para bloquear bots no deseados, o para algo como un análisis cruzado de usuarios o un análisis de la audiencia del sitio web. A continuación les dejamos una listado extenso de users-agents👇 🔗Lista de users-agents ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@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 -----
@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