Почему я занялся парсингом сайтов и стал оказывать услуги на бирже Kwork

Когда я впервые зарегистрировался на Kwork, я не думал, что задержусь здесь надолго. Тогда я просто искал подработку — хотелось чем-то занять свободное время после основной работы. Сначала я перебирал заказы по копирайтингу и мелкие задачи по Excel, но постепенно понял, что больше всего меня привлекает автоматизация и работа с данными. Так я пришёл к парсингу сайтов.

Первые проекты были простыми — нужно было собрать список компаний с сайта или выгрузить каталог товаров в Excel. Я разбирался с BeautifulSoup, потом освоил Selenium, чтобы работать с динамическими страницами. Помню, как в одном заказе нужно было спарсить тысячи карточек товаров с онлайн-магазина, у которого данные подгружались через JavaScript. Код постоянно ломался, браузер зависал, а заказчик нервничал. Тогда я впервые почувствовал, что это не просто «нажать кнопку», а настоящее инженерное ремесло.

⬇️ Продолжение ниже ⬇️

Я сидел ночами, экспериментировал с прокси, добавлял задержки между запросами, настраивал обработку ошибок. Через пару дней скрипт заработал стабильно и выгрузил весь каталог. Когда заказчик прислал благодарность и оплату — это был тот момент, когда я понял, что могу превращать знания в реальные результаты.

С тех пор я создал десятки парсеров: от извлечения комментариев с YouTube до анализа ценовых данных для интернет-магазинов. Со временем я стал оформлять свои услуги на Kwork как полноценные предложения: описание, примеры работ, видео демонстрации. Постепенно появились постоянные клиенты, которые обращаются повторно.

Сейчас для меня Kwork — это не просто место, где я беру заказы. Это площадка, где я вырос профессионально. Каждый проект — это новая задача, новый опыт, новые ошибки и решения. Иногда случаются трудные клиенты, иногда проекты не идут по плану, но именно через такие ситуации я научился быть внимательнее, точнее и спокойнее.

🔥 Полезные библиотеки Python

📂 Google Image Scraper — парсер Google картинок.

Представь: нужно найти сотни фото для проекта, анализа, датасета или дизайна. Вручную сохранять? Долго. Тут и выручает Google Image Scraper — парсер, который за пару минут соберёт всё, что тебе нужно.

📊 Где пригодится:

🟢Машинное обучение — собирать датасеты для тренировки моделей.
🟢Дизайн и креатив — референсы для идей и проектов.
🟢Контент — подбор картинок для соцсетей, презентаций, статей.
🟢OSINT и ресёрч — анализ изображений для расследований или мониторинга.
🟢Автоматизация — вместо ручного поиска и скачивания.

🔥 PyApp — обёртка, которая позволяет Python-приложению самостоятельно собираться и запускаться прямо во время выполнения.

Если ты когда-нибудь пытался собрать свой проект в единый исполняемый файл и устал от танцев с pyinstaller, venv и зависимостями — вот решение, которое тебя спасёт.

Что умеет:
➡️ Собирает готовые бинарники под все платформы (Windows, macOS, Linux)
➡️ Поддерживает управляющие команды, включая самообновление приложения
➡️ Полностью конфигурируется под нужды разных пользователей
➡️ Работает как полноценный bootstrap-сборщик — запускаешь и приложение само себя подготавливает.

🤓Продвинутые юзеры создали Соцсеть, где посты заменили промты!

Altsociety — новая платформа, где люди делятся лучшими запросами для ChatGPT, Midjourney и других нейросетей.

🕺 Тут не лайкают котиков — тут сохраняют гениальные промты.

Готовые запросы для дизайна, кода, бизнес идеи, маркетинг, фото, можно отфильтровать по темам и посмотреть, что сейчас в топе у других пользователей.

🔥 По сути, это Pinterest, только для нейросетей. Сотни тысяч просмотров полезных запросов.

⚡️ CyberScraper 2077 — веб-скрапер, который словно веб-разведчик на стероидах, агрегирующий в себе последние достижения ИИ от таких гигантов, как OpenAI, Gemini и Ollama.

Спросите — «Зачем оно вам?». Разработчики уверены: чтобы ловко обходить капчи, защиту и глубже понимать контент, который вы собираетесь парсить.

Среди приятных особенностей:

💬 Кроссплатформенный, работает под Windows/Linux, можно запустить через Docker(инструкции по запуску на GitHub);
💬 Интуитивно понятный интерфейс;
💬 Возможность экспорта данных в форматах JSON, CSV, HTML, SQL или Excel;
💬 Точное структурирование извлеченной информации, где ИИ проявляет себя на все сто;
💬 Режим скрытности, чтобы оставаться незамеченным.

✅ py2jn — скрипт для конвертации Python-скриптов в Jupyter Notebook

📱 Python 3.x
ℹ️ Модули: чистый Python, без внешних тяжёлых зависимостей.

📌 py2jn — утилита, которая берёт .py-файл (скрипт), и преобразует его в .ipynb-файл (Jupyter Notebook). Всё, что было в комментариях многострочных строках (""" … """), становится Markdown-ячейкой прямо в ноутбуке; блоки кода разделяются автоматически. Полезно, если ты хочешь переиспользовать скрипт как учебный материал или презентацию.

💻 Uscrapper — надежный OSINT-парсер, предназначенный для эффективного сбора разнообразной персональной информации с веб-сайтов.

🔥 Модуль использует методы веб-парсинга и регулярные выражения для извлечения:
💬 адресов электронной почты;
💬 ссылок на социальные сети;
💬 имен авторов;
💬 геолокации;
💬 номеров телефонов и имен пользователей из гиперссылочных и негиперссылочных источников на веб-странице;
💬 поддерживает многопоточность для ускорения этого процесса.

Инструмент оснащен передовыми модулями обхода анти-парсинга и поддерживает технологии для извлечения информации из всех ссылок в пределах одного домена.

Кроме того, в программе предусмотрена возможность создания отчета, содержащего все извлеченные данные.

⚙️ Установка:

$ git clone https://github.com/z0m31en7/Uscrapper.git
$ cd Uscrapper/install/
$ chmod +x ./install.sh && ./install.sh

▶️ Запуск:

$ python Uscrapper-vanta.py [-h] [-u URL] [-O] [-ns] [-c CRAWL] [-t THREADS] [-k KEYWORDS [KEYWORDS ...]] [-f FILE]

♎️ GitHub/Инструкция

🚀 HomeTube — твой личный YouTube без рекламы и облаков!

Python-приложение на Streamlit, которое превращает скачивание видео в один клик.

🟢Вставляешь ссылку — и ролик в лучшем качестве автоматически сохраняется в нужную папку твоего медиасервера.
🟢Без рекламы, без подписок, без лишних телодвижений.

Что умеет:
🚫 Блокирует рекламу и спонсорские вставки.
▶️ Качает видео в максимальном качестве — AV1, VP9, H.264, с лучшими аудиотреками.
✂️ Может резать, конвертировать, вставлять субтитры, делать аудио-версии.
🔐 Работает локально, без облака — всё хранится у тебя.
🐳 Docker-ready — поднимается одной командой.

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ hybridmethod

📌 hybridmethod — лёгкая библиотека-декоратор, призванная упростить сочетание синхронных и асинхронных методов в одном классе/объекте. Позволяет объявлять методы, которые могут быть вызваны или в обычном, или в async-контексте, без дублирования кода.

📌 Особенности библиотеки:

🟢 Поддержка Python 3.x — версия 1.0.1, загружена 25 июня 2025 года.
🟢 Минимум зависимостей — почти “чистый” Python, облегчает внедрение в проекты.
🟢 Декоратор @hybridmethod позволяет методу работать как на экземпляре класса, так и как асинхронная версия при необходимости — удобно для библиотек, которые хотят поддерживать оба режима. (описание в docs пакета)
🟢 Подходит для проектов, где часть кода асинхронная (async/await), часть синхронная, и хочется единый API без “два метода”: sync и async.

⚙️ Установка:

pip install hybridmethod

🔢 Документация

⚡️ ChatGPT, Sora 2, Veo 3 — всё это ДЕТСКИЕ ИГРУШКИ по сравнению с профессиональными ИИ, которых нет в публичном доступе

Такими находками делится анонимный хакер в закрытом канале «Доктор GPT».

Например?

• Spectator V+ — профессиональная слежка за людьми в соцсетях: лайки, подписки репосты даже на закрытых аккаунтах.
• Agenta — инструмент военной разведки, отслеживающий ракеты и БПЛА в воздухе.
• Daytona AI — бесплатный генератор реалистичных видео и фото БЕЗ ЦЕНЗУРЫ И ОГРАНИЧЕНИЙ.

✅ text‑summarizer — скрипт на Python для автоматического создания краткого резюме длинных текстов

📱 Python 3.x
ℹ️ Модули: nltk (tokenize, stopwords), стандартные библиотеки Python.

📌 Что делает:
Этот скрипт берёт на вход длинный текст (можно вставкой или из файла) и выдаёт “резюме” — несколько предложений, отражающих ключевые идеи оригинала. Он анализирует частоту слов, отбрасывает стоп-слова и выбирает самые значимые предложения.

😰 5 AI-проектов, которые ты можешь собрать за выходные на Python

💬 Голосовой AI-ассистент (Whisper + GPT) – ассистент, который понимает речь и отвечает голосом.
💬 Чат-бот для документов (LangChain + LLM) – бот, отвечающий на вопросы по вашим PDF/ текстам.
💬 Генератор изображений (Stable Diffusion) – приложение для генерации картинок по текстовому запросу.
💬 Автоописание изображений (BLIP Captioning) – модель, которая сама подписывает/ описывает загруженное изображение.
💬 Суммаризация текста (BART/GPT) – инструмент, автоматически составляющий краткое резюме статьи или видео.

🛡 TLG_JoinCaptchaBot — щит от спама в телеграм чатах.

Если вы собираетесь администрировать Telegram-группу то самое время задуматься о защите от спам-ботов присоединяющихся к чату.

TLG_JoinCaptchaBot — мощный инструмент для защиты вашего сообщества.

🔍 Что делает бот?

➡️ При каждом новом участнике бот отправляет изображение с капчей.
➡️ Если пользователь не решает капчу в установленное время, он удаляется из группы.
➡️ Поддерживает настройку сложности капчи, времени на решение и других параметров.

❗️Особенности

🟢Полностью открытый исходный код под лицензией GPL-3.0.
🟢Легко настраивается и разворачивается на собственном сервере.
🟢Поддерживает множество языков и адаптирован для различных сценариев использования.

⚙️ Как начать?

1. Клонируйте репозиторий:

   git clone https://github.com/J-Rios/TLG_JoinCaptchaBot.git
   

2. Установите зависимости:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Настройте переменные окружения и запустите бота.

5️⃣ GitHub/Инструкция

👇 Код готового бота

🛡 TLG_JoinCaptchaBot — щит от спама в телеграм чатах.

Если вы собираетесь администрировать Telegram-группу то самое время задуматься о защите от спам-ботов присоединяющихся к чату.

⚠️ Почему это важно?

С ростом числа спам-ботов в Telegram, особенно в крупных группах, наличие надежной системы верификации становится критически важным. Подобные боты предоставляют простое и эффективное решение для этой проблемы.

✅ cleanup-tool — скрипт-утилита на Python для очистки Windows-системы от временных файлов, кэшей и ненужных директорий.

📱 Python 3.x

📌 Скрипт предоставляет интерактивное меню для выбора операций: очистка temp-папок, загрузок, корзины, системных логов. Использует colorama для цветного вывода и pyfiglet для ASCII-баннера. Может быть запущен как wick.py или через start.bat.

📌 Фичи:

🟢 Быстро наводит порядок в Windows без ручной очистки.
🟢 Минимальное требование: иметь права администратора для удаления системных файлов.

🔗 Репозиторий GitHub

✅ Web Page Image Scrapper — скрипт на Python для массового скачивания всех изображений со страницы.

📱 Python 3.x

📌 Скрипт получает URL страницы от пользователя, загружает HTML, ищет все теги <img> и скачивает найденные изображения. Сохраняет картинки в локальную папку, игнорируя дубли — удобно, чтобы собрать галерею/резервную копию изображений.

🔗 Репозиторий Github

😰 Python шпаргалка на русском

Компактная таблица, где в одном месте сравниваются все основные итерируемые структуры данных в Python:

🖱 списки (list),
🖱 словари (dict),
🖱 множества (set),
🖱 кортежи (tuple).

➡️Изменяемость: какие структуры можно менять «на лету», а какие — только пересоздавать.
➡️Упорядоченность: где элементы идут строго по порядку, а где порядок — это философская категория.
➡️Индексация: кто дружит с индексами, а кого индексацией лучше не тревожить.
➡️Дубли: где допускаются повторяющиеся элементы, а где Python рубит их под корень.
➡️Полезные методы: как добавлять, удалять, искать и работать с элементами.