🚀 Для тех, кто работает с User-bot'ами может быть полезно.

Скрипт демонстрирует, как можно через Telethon не только присоединится к каналу, но и к связанной с ним группе. Простая реализация. В правильных руках и с масштабированием можно создать мощный рекламный инструмент шлюхобота.

Получаем:

linked_chat_id

через

telethon.tl.functions.channels.GetFullChannelRequest

Который принимает в качестве параметра channel идентификатор канала (аналогично JoinChannelRequest – имя пользователя, ID, объект сущности и т.д.) и возвращает детальную информацию. Запрос GetFullChannelRequest возвращает объект типа messages.ChatFull. Этот объект является контейнером и имеет сложную структуру.

Ключевыми для нашей задачи являются следующие его компоненты :

- full_chat: Этот атрибут содержит объект ChannelFull (для каналов), который, в свою очередь, хранит расширенную информацию о самом канале, включая искомый linked_chat_id.
- chats: Это список, содержащий объекты сущностей (User, Chat, Channel) для основного канала, а также для всех связанных с ним чатов (включая группу обсуждения, если она есть) и упомянутых пользователей.

Идентификатор связанной группы обсуждений хранится в атрибуте linked_chat_id объекта full_chat (т.е., response.full_chat.linked_chat_id). Этот ID является "маркированным" идентификатором Telegram, который уже включает префикс, указывающий на тип сущности (например, -100... для каналов/супергрупп).

👨‍💻 Правда, лучше делать это на Pyrofork. Но там уже разберетесь, кому нужно.

⚡️ Есть ли какая-то база по библиотекам, которую нужно знать Python-разработчику. Думаю, что нет. Все очень зависит от того, в каком направлении вы хотите работать. Но есть "моя собственная" база, которую хоче порекомендовать Вам для изучения.

Дам Вам 10 полезных инструментов. Они все на картинке, но если хотите знать что и зачем - далее инфа. Если только начинаете учиться - обратите внимание, уделите время ⌛:

- requests (http-запросы): для простой и понятной работы с API и сайтами;
- pandas (анализ данных): царь-библиотека для любых таблиц (CSV, Excel);
- pillow (изображения): режет, меняет и накладывает фильтры на картинки;
- fastapi (веб-api): молниеносное создание API с готовой документацией;
- pydantic (валидация): железобетонная проверка данных через тайп-хинты;
- loguru (логирование): красивые и полезные логи без сложной настройки;
- tqdm (прогресс-бары): добавляет шкалу загрузки в любой цикл одной строкой;
- pyautogui (автоматизация gui): управляет мышкой и клавиатурой вместо тебя;
- beautifulsoup4 (скрапинг): вытащит любые нужные данные с веб-страниц;
- schedule (планировщик): запуск функций по расписанию простым языком.

Использование этих библиотек не только ускоряет разработку. Оно делает ваш код чище, надежнее и более читаемым, так как вы опираетесь на проверенные и оптимизированные решения, созданные экспертами. Пользуйтесь.

‼️ Даю пушку (!) для тех, кто точно не хочет быть замененным нейросетями :D

Репозиторий llm-engineer-toolkit на GitHub представляет собой тщательно подобранный список из более чем 120 библиотек для работы с большими языковыми моделями (LLM). Эти инструменты сгруппированы по различным категориям применения.

В этом наборе вы найдете ресурсы для:

- Обучения и донастройки LLM
- Фреймворков для разработки приложений на основе LLM
- Подготовки данных и доступа к нескольким API
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием LLM
- Инференса и развертывания LLM
- Извлечения и генерации данных
- Создания и оценки агентов на базе LLM
- Мониторинга
- Инженерии промптов
- Получения структурированных выводов
- Обеспечения безопасности
- Работы с моделями вложений (embedding models)

🚀 Чтобы не остаться за бортом, нужно учиться парни (и не дай бог тут есть девушки).

P.S. ваш дурень поспешил и дал пост без ссылки.

Вот репозиторий.

Скрипт для проверки ресурса на уязвимость к SQL-инъекции. Вайб-кодерам, которые пишут сайты - привет ;)

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import logging

# Настройка логирования
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

def find_login_forms(url):
    """
    Ищет формы входа на указанном веб-сайте.
    
    Args:
        url (str): URL веб-сайта.
    
    Returns:
        list: Список URL-адресов форм входа.
    """
    try:
        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        forms = soup.find_all('form')
        login_forms = []
        for form in forms:
            if 'login' in str(form).lower() or 'sign' in str(form).lower():
                action = form.get('action')
                if action:
                    login_forms.append(action)
        return login_forms
    except Exception as e:
        logger.error(f"Ошибка при поиске форм входа на {url}: {e}")
        return []

def check_sql_injection(url):
    """
    Проверяет уязвимость SQL-инъекции на указанном URL.
    
    Args:
        url (str): URL для проверки.
    
    Returns:
        bool: True если уязвимость обнаружена, иначе False.
    """
    payload = "' OR '1'='1"
    test_url = f"{url}?username={payload}&password={payload}"
    try:
        response = requests.get(test_url)
        if "welcome" in response.text.lower() or "dashboard" in response.text.lower():
            logger.info(f"Возможная уязвимость SQL-инъекции на {url}")
            return True
        else:
            logger.info(f"Уязвимость SQL-инъекции не обнаружена на {url}")
            return False
    except Exception as e:
        logger.error(f"Ошибка при проверке SQL-инъекции на {url}: {e}")
        return False

if __name__ == "__main__":
    target_url = "http://example.com/login"
    login_forms = find_login_forms(target_url)
    for form_action in login_forms:
        full_url = f"http://example.com{form_action}"
        vulnerable = check_sql_injection(full_url)
        print(f"URL: {full_url} | SQL Injection Vulnerable: {vulnerable}")

P.S. нормальные ресурсы имеют 100% защиту от такого уже последние 2-3 года.

🚀 Для тех, кто работает с User-bot'ами может быть полезно.

Скрипт демонстрирует, как можно через Telethon не только присоединится к каналу, но и к связанной с ним группе. Простая реализация. В правильных руках и с масштабированием можно создать мощный рекламный инструмент шлюхобота.

Получаем:

linked_chat_id

через

telethon.tl.functions.channels.GetFullChannelRequest

Который принимает в качестве параметра channel идентификатор канала (аналогично JoinChannelRequest – имя пользователя, ID, объект сущности и т.д.) и возвращает детальную информацию. Запрос GetFullChannelRequest возвращает объект типа messages.ChatFull. Этот объект является контейнером и имеет сложную структуру.

Ключевыми для нашей задачи являются следующие его компоненты :

- full_chat: Этот атрибут содержит объект ChannelFull (для каналов), который, в свою очередь, хранит расширенную информацию о самом канале, включая искомый linked_chat_id.
- chats: Это список, содержащий объекты сущностей (User, Chat, Channel) для основного канала, а также для всех связанных с ним чатов (включая группу обсуждения, если она есть) и упомянутых пользователей.

Идентификатор связанной группы обсуждений хранится в атрибуте linked_chat_id объекта full_chat (т.е., response.full_chat.linked_chat_id). Этот ID является "маркированным" идентификатором Telegram, который уже включает префикс, указывающий на тип сущности (например, -100... для каналов/супергрупп).

👨‍💻 Правда, лучше делать это на Pyrofork. Но там уже разберетесь, кому нужно.

🚀 Часто в инфо-поле начал появляться n8n. Хочу о нем рассказать, может кто-то не знаком.

И главный вопрос:

Что лучше для автоматизации — использовать готовый инструмент типа n8n или писать все с нуля, то есть заниматься ручной разработкой?

🤷‍♂️ Что такое n8n?

n8n — это платформа для визуальной автоматизации. Вы соединяете кубики-«ноды» (приложения и сервисы) между собой, чтобы они обменивались данными и выполняли задачи без вашего участия. Гибко, наглядно и не всегда требует навыков программирования.

Что же выбрать: n8n или код? 🤔

🏹 n8n — ваш выбор, если:

- Скорость — главный приоритет. Собрать рабочий сценарий в n8n можно за минуты, а не за дни или недели;
- Бюджет ограничен. Использование готовых интеграций и визуального конструктора значительно дешевле, чем оплата часов разработчика;
- Задача типовая. Нужно связать популярные сервисы (Telegram, Google Sheets, CRM, Trello)? В n8n для этого уже все готово;
- Нужна гибкость без хардкора. Вы не программист, но хотите иметь возможность легко менять логику процесса.

👨‍💻 Ручная разработка — ваш выбор, если:

- Нужна 100% кастомизация. У вас уникальная бизнес-логика, нестандартные API или требования к интерфейсу;
- Требуется максимальная производительность. Для высоконагруженных систем, обрабатывающих тысячи запросов в секунду, кастомный код, написанный под конкретную задачу, будет эффективнее;
- Интеграция очень специфична. Нужно подключить редкий или внутренний корпоративный софт, для которого нет готовых «нод»;
- Полный контроль над кодом и окружением является критически важным в серьезных проектах.

Итог таков: не стоит противопоставлять эти два подхода. Это инструменты для разных задач. Для 60% стандартных кейсов автоматизации n8n будет быстрее, дешевле и проще в поддержке. Например, бот для записи на маникюр, в больницу и т.д.

Для масштабных же проектов, рассчитанных на тысячи пользователей, n8n - это шутка. Где нужна уникальная логика и высокая производительность, — без ручной разработки не обойтись. ⚙️

#automation #n8n #dev #nocode #tools

🗿 Сделали сайт и хотите показать кенту? Или нужно выводить картинку с подключенной к локальному ПК камеры?

Не проблема, есть ngrock 🖥 (если не хотите возиться с настройками роутера).

🚀 Ngrok — это удобный инструмент, который позволяет временно сделать ваш локальный сервер доступным через интернет. Это очень полезно, если вы:

- Разрабатываете сайт или приложение и хотите показать результат друзьям или заказчику до развертывания.
- Тестируете вебхуки или API-интерфейсы.
- Хотите быстро проверить работу вашего сервиса вне вашей локальной сети.

👨‍💻 Как это работает?

Вы запускаете локальный сервер (например, сайт на Flask или Node.js), затем запускаете ngrok и получаете публичный URL, по которому любой пользователь в интернете сможет получить доступ к вашему локальному серверу.

Например:

ngrok http 8080

Теперь ваш локальный сервер на порту 8080 доступен через URL, который сгенерирует ngrok (например, https://abcd1234.ngrok.io).

✨ Можно делиться своим шедевро-сайтом, скамом, фишингом и т.д. с миром...

🚀 Кстати, вот крутой инструмент для детекта не только текста, но и объектов.

Знакомьтесь с RF-DETR — реализацией мощной модели на основе Трансформеров от Roboflow. 🤖

Модель работает без сложных настроек "якорных ящиков" (anchor boxes), что делает её умнее и точнее на сложных сценах.

Где можно применить RF-DETR?:

🔍 Точный ритейл: Идеальный подсчет мелких товаров на полках или складе.
🏭 Производство: Обнаружение крошечных дефектов или аномалий на конвейерной ленте.
🌱 Агротех: Мониторинг плодов на деревьях, даже если они частично перекрыты листьями.
🔬 Медицина: Выделение и подсчет клеток или других элементов на медицинских снимках.
🥈 Безопасность: Детекция объектов в толпе или в условиях плохой видимости.

Как видите, инструмент крутой. У кого-то в комментариях была задача детектить номера автомобилей - вот, с этой штукой, если ее натренировать - можно и будет классный результат!

📱 Репозиторий.

‼️ P.S. учите английски, парни. Все крутые инструменты с сопровождение только на английском обычно.

‼️ Даю пушку (!) для тех, кто точно не хочет быть замененным нейросетями :D

Репозиторий llm-engineer-toolkit на GitHub представляет собой тщательно подобранный список из более чем 120 библиотек для работы с большими языковыми моделями (LLM). Эти инструменты сгруппированы по различным категориям применения.

В этом наборе вы найдете ресурсы для:

- Обучения и донастройки LLM
- Фреймворков для разработки приложений на основе LLM
- Подготовки данных и доступа к нескольким API
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием LLM
- Инференса и развертывания LLM
- Извлечения и генерации данных
- Создания и оценки агентов на базе LLM
- Мониторинга
- Инженерии промптов
- Получения структурированных выводов
- Обеспечения безопасности
- Работы с моделями вложений (embedding models)

🚀 Чтобы не остаться за бортом, нужно учиться парни (и не дай бог тут есть девушки).

P.S. ваш дурень поспешил и дал пост без ссылки.

Вот репозиторий.

🚀 Часто в инфо-поле начал появляться n8n. Хочу о нем рассказать, может кто-то не знаком.

И главный вопрос:

Что лучше для автоматизации — использовать готовый инструмент типа n8n или писать все с нуля, то есть заниматься ручной разработкой?

🤷‍♂️ Что такое n8n?

n8n — это платформа для визуальной автоматизации. Вы соединяете кубики-«ноды» (приложения и сервисы) между собой, чтобы они обменивались данными и выполняли задачи без вашего участия. Гибко, наглядно и не всегда требует навыков программирования.

Что же выбрать: n8n или код? 🤔

🏹 n8n — ваш выбор, если:

- Скорость — главный приоритет. Собрать рабочий сценарий в n8n можно за минуты, а не за дни или недели;
- Бюджет ограничен. Использование готовых интеграций и визуального конструктора значительно дешевле, чем оплата часов разработчика;
- Задача типовая. Нужно связать популярные сервисы (Telegram, Google Sheets, CRM, Trello)? В n8n для этого уже все готово;
- Нужна гибкость без хардкора. Вы не программист, но хотите иметь возможность легко менять логику процесса.

👨‍💻 Ручная разработка — ваш выбор, если:

- Нужна 100% кастомизация. У вас уникальная бизнес-логика, нестандартные API или требования к интерфейсу;
- Требуется максимальная производительность. Для высоконагруженных систем, обрабатывающих тысячи запросов в секунду, кастомный код, написанный под конкретную задачу, будет эффективнее;
- Интеграция очень специфична. Нужно подключить редкий или внутренний корпоративный софт, для которого нет готовых «нод»;
- Полный контроль над кодом и окружением является критически важным в серьезных проектах.

Итог таков: не стоит противопоставлять эти два подхода. Это инструменты для разных задач. Для 60% стандартных кейсов автоматизации n8n будет быстрее, дешевле и проще в поддержке. Например, бот для записи на маникюр, в больницу и т.д.

Для масштабных же проектов, рассчитанных на тысячи пользователей, n8n - это шутка. Где нужна уникальная логика и высокая производительность, — без ручной разработки не обойтись. ⚙️

#automation #n8n #dev #nocode #tools

😜 Я - деградировал. И вот почему:

Все мы (я тоже) злоупотребляем "Ctrl+C", "Ctrl+V". Мне постоянно кажется, что я экономлю время, но на самом деле - обкрадываю сам себя 🤷‍♂️

Когда просто копируешь чужой код, мозг не работает. Ты не вникаешь в суть, не учишься решать проблемы, а просто затыкаешь дыры. Эти пробелы в знаниях потом больно бьют по карьере, уж поверьте.

🔥Я видел, как проекты тонули в техническом долге из-за таких «быстрых» решений. Скопированный код часто неоптимален и плохо вписывается в архитектуру. Вместо роста и чистого кода - получаем хаос, который потом приходится расхлебывать часами.

Поэтому мой вам совет - в следующий раз, когда рука потянется к копированию, остановитесь. Напишите решение сами, пусть даже оно будет неидеальным. Это ваш самый ценный опыт. Хотя бы иногда практикуйте, ибо когда в очередной раз сервера openai/Gemini упадут - придется брать отпуск :D

P.S. но параллельно у меня очень сильно поднялся скилл в "обьяснении чего я хочу", в плане

⌛️ Время идет и Python не стоит на месте.

Хочу поделиться тем, какие новые стандарты в Python уже приняты или станут обязательными в ближайший год, и насколько это радикально меняет практику. После перехода от requirements.txt к pyproject.toml (о котором я говорил раньше) это следующий этап эволюции экосистемы.

⌛ Вот краткая выжимка:

1) PEP 735 - Dependency Groups в pyproject.toml

Теперь вместо нескольких файлов requirements‑dev.txt, requirements‑test.txt и пр. можно удобно описать группы зависимостей прямо в pyproject.toml в блоке [dependency-groups]. Например, группа dev может включать тестовые, линтеры и прочие зависимости с логическим именованием. Инструменты вроде pip, uv и IDE научатся распознавать эти именованные группы и устанавливать их командой pip install --dependency-groups=dev,test

2) PEP 751 - единый формат lock‑файла pylock.toml

Теперь «состояние» зависимостей фиксируется в стандартизированном файле pylock.toml, который описывает точные версии, хэши, источники, extras и платформенные условия. Установщик может выполнить установку без резолвера, ориентируясь на lock‑файл, что делает процесс быстрее, безопаснее и воспроизводимым. Lock-файл написан в TOML‑формате и совместим с несколькими инструментами упаковки - pip, Poetry, PDM, uv и др.

3) PEP 761 - Sigstore вместо PGP для подписи релизов CPython

С Python 3.14 PGP‑подписи больше не обязательны - теперь релизы CPython подписываются через Sigstore - открытый, более удобный механизм. Sigstore поддерживает OpenID-идентификацию и даже офлайн‑верификацию, проще в автоматизации и внедрении. Это реально упрощает процесс проверки целостности скачанных архивов и повышает криптографическую надёжность распределения

4) PEP 784 - compression.zstd в стандартной библиотеке Python

В Python 3.14 появляется модуль compression.zstd и новый namespace compression.*, который объединяет zlib, bz2, gzip и другие под единым API. Теперь можно сжимать и распаковывать данные с помощью алгоритма Zstandard без внешних библиотек, с API, схожим на lzma или bz2. Zstd обеспечивает высокий уровень сжатия и скорость разжатия, особенно полезен для лонов или large‑файловых архивов.

5. PEP 771 - Default Extras («рекомендуемые» extras по умолчанию)

PEP 771 вводит возможность указать default-optional-dependencies в [project], чтобы extras автоматически включались при обычной установке пакета. Это удобно для пакетов с опциональными компонентами вроде recommended или all, которые не хочется заставлять включать вручную. Пока это черновой этап (Draft), но активно обсуждается и ожидается реализация в 2026 году. 👀 Например, pip install foo сам активирует [recommended], если оно задано по умолчанию.

🕙 Все эти улучшения уже либо действуют (PEP 735, 751, 761, 784), либо находятся в финальной стадии обсуждения (PEP 771). В 2025–2026 годах они станут отраслевым стандартом — самое время подготовиться и внедрить их заранее.

‼️ В больше части это касается тех, кто уже серьезно работает. Если только начали учиться - не забивайте пока голову.

🗿 Сделали сайт и хотите показать кенту? Или нужно выводить картинку с подключенной к локальному ПК камеры?

Не проблема, есть ngrock 🖥 (если не хотите возиться с настройками роутера).

🚀 Ngrok — это удобный инструмент, который позволяет временно сделать ваш локальный сервер доступным через интернет. Это очень полезно, если вы:

- Разрабатываете сайт или приложение и хотите показать результат друзьям или заказчику до развертывания.
- Тестируете вебхуки или API-интерфейсы.
- Хотите быстро проверить работу вашего сервиса вне вашей локальной сети.

👨‍💻 Как это работает?

Вы запускаете локальный сервер (например, сайт на Flask или Node.js), затем запускаете ngrok и получаете публичный URL, по которому любой пользователь в интернете сможет получить доступ к вашему локальному серверу.

Например:

ngrok http 8080

Теперь ваш локальный сервер на порту 8080 доступен через URL, который сгенерирует ngrok (например, https://abcd1234.ngrok.io).

✨ Можно делиться своим шедевро-сайтом, скамом, фишингом и т.д. с миром...

🚀 Python-бот, который отслеживает указанные YouTube-каналы и автоматически отправляет уведомления в группы/каналы Telegram при появлении новых видео.

- 🔄 Отслеживание нескольких YouTube-каналов в реальном времени
- 📢 Мгновенные уведомления в Telegram при публикации новых видео
- 🎯 Чистый и профессиональный формат уведомлений с миниатюрами (thumbnail)
- 👥 Поддержка отправки уведомлений в несколько групп/каналов Telegram
- 🔐 Управление доступом только для администраторов
- ⚙️ Простая конфигурация через переменные окружения
- 💾 Постоянное хранение данных о каналах и настройках чатов
- 🚀 Автоматический повтор уведомлений при сбоях отправки
- 🛡 Обработка ошибок и корректное завершение работы бота

🖥 Для работы нужно указать свои:

1) Токен бота.
2) YOUTUBE_API_KEY.
3) Интервал в котором будет совершаться проверка на пост новых видео.
4) ID админов (для доступа к панели админов 🥹)

Поможет следить за контентом, первыми делать нарезки и т.д., работает надежнее колокольчика.

Cкачать можно тут.

🚀 Часто в инфо-поле начал появляться n8n. Хочу о нем рассказать, может кто-то не знаком.

И главный вопрос:

Что лучше для автоматизации — использовать готовый инструмент типа n8n или писать все с нуля, то есть заниматься ручной разработкой?

🤷‍♂️ Что такое n8n?

n8n — это платформа для визуальной автоматизации. Вы соединяете кубики-«ноды» (приложения и сервисы) между собой, чтобы они обменивались данными и выполняли задачи без вашего участия. Гибко, наглядно и не всегда требует навыков программирования.

Что же выбрать: n8n или код? 🤔

🏹 n8n — ваш выбор, если:

- Скорость — главный приоритет. Собрать рабочий сценарий в n8n можно за минуты, а не за дни или недели;
- Бюджет ограничен. Использование готовых интеграций и визуального конструктора значительно дешевле, чем оплата часов разработчика;
- Задача типовая. Нужно связать популярные сервисы (Telegram, Google Sheets, CRM, Trello)? В n8n для этого уже все готово;
- Нужна гибкость без хардкора. Вы не программист, но хотите иметь возможность легко менять логику процесса.

👨‍💻 Ручная разработка — ваш выбор, если:

- Нужна 100% кастомизация. У вас уникальная бизнес-логика, нестандартные API или требования к интерфейсу;
- Требуется максимальная производительность. Для высоконагруженных систем, обрабатывающих тысячи запросов в секунду, кастомный код, написанный под конкретную задачу, будет эффективнее;
- Интеграция очень специфична. Нужно подключить редкий или внутренний корпоративный софт, для которого нет готовых «нод»;
- Полный контроль над кодом и окружением является критически важным в серьезных проектах.

Итог таков: не стоит противопоставлять эти два подхода. Это инструменты для разных задач. Для 60% стандартных кейсов автоматизации n8n будет быстрее, дешевле и проще в поддержке. Например, бот для записи на маникюр, в больницу и т.д.

Для масштабных же проектов, рассчитанных на тысячи пользователей, n8n - это шутка. Где нужна уникальная логика и высокая производительность, — без ручной разработки не обойтись. ⚙️

#automation #n8n #dev #nocode #tools