🔥 Полезные библиотеки Python

📂 Google Image Scraper — парсер Google картинок.

Установка:

$ git clone https://github.com/ohyicong/Google-Image-Scraper

$ cd Google-Image-Scraper

$ pip install -r requirements.txt

Запуск:

$ python main.py

Возможные параметры для main.py:
search_keys = Строки, по которым будет осуществляться поиск;
number of images = Желаемое количество изображений;
headless = поведение графического интерфейса Chrome. Если True, графического интерфейса не будет;
min_solve = Минимальное желаемое разрешение изображения;
max_solve = Максимальное желаемое разрешение изображения;
max_missed = Максимальное количество неудачных попыток захвата изображения до завершения работы программы. Увеличьте это число, чтобы гарантировать, что большие запросы не завершатся;
number_of_workers = Количество созданных секционных рабочих мест. Ограничено одним работником на каждый поисковый запрос и ветку.

⚙️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

🚬 Это уже не повторится

✈️ Павел Дуров вышел на сцену, где выступит вместе с Паоло Ардоино, основателем Tether (USDT)

Идет трансляция 🍿

Интересное из выступления:

🔥 Из выступления:

💬 Сегодня начнутся первые выплаты в TON за рекламу администраторам телеграм-каналов;

💬 Кроме того, пользователи смогут оставлять «чаевые» администраторам в TON;

💬 Также появятся боты, которых можно создавать без строчки кода и затем использовать для продажи своих цифровых товаров;

💬 Стикеры и эмодзи можно будет покупать-продавать как NFT. Авторы получат 95% выручки.

⚡️ Нарыл крутую утилиту по распознаванию текста. Точность просто фантастическая, работает с кириллицей на ура, потенциал использования 🔥

Записал видео с установкой и использованием, в воскресенье выйдет.

А пока пойду на Дюна 2. Смотрел кто?

👍 — Пойдет
🫡 — Так себе

🔥 Эттеншн! Хайповую модель LLaMa 3 добавили в VSCode

Фактически аналог GPT-4, но при этом бесплатный пишет и исправлят код.

➡️ Ставим расширение CodeGPT и устанавливаем Ollama;
➡️ Пишем в терминале:

$ ollama pull llama3:8b

➡️ Открываем настройки CodeGPT и выбираем LLaMa 3 в списке “Select a model”.

👍

#soft #doc

⚡️ Лучший инструмент для распознавания текста на Python
🔥 Фантастическая скорость, простота использования и точность 100% для любых языков

😭 Работает на Linux/Mac/Windows

https://youtu.be/Ytwvc70wIJc

#youtube

😎 Пишу тут немного про деньги и свои инвестиции

💻 Watch Dogs в реале. Как развлекаются хакеры

😎

🔫 В Узбекистане пацаны собрались на катку в CS под открытым небом

Умеют же 👨‍💻

#cyberpunk

✍️ Топ 9 архитектурных паттернов для потоков данных и коммуникаций

➡️ Peer-to-Peer
Схема Peer-to-Peer предполагает прямую связь между двумя компонентами без необходимости в центральном координаторе.

➡️ API Gateway
API-шлюз выступает в качестве единой точки входа для всех клиентских запросов к внутренним сервисам приложения.

➡️ Pub-Sub
Шаблон Pub-Sub отделяет производителей сообщений (издателей) от потребителей сообщений (подписчиков) с помощью брокера сообщений.

➡️ Request-Response
Это один из самых фундаментальных паттернов интеграции, когда клиент отправляет запрос на сервер и ждет ответа.

➡️ Event Sourcing
Event Sourcing предполагает хранение изменений состояния приложения в виде последовательности событий.

➡️ ETL
ETL - это схема интеграции данных, используемая для сбора данных из различных источников, преобразования их в структурированный формат и загрузки в конечную базу данных.

➡️ Batching
Пакетирование подразумевает накопление данных за определенный период или до достижения определенного порога, после чего они обрабатываются как единая группа.

➡️ Streaming Processing
Потоковая обработка позволяет непрерывно получать, обрабатывать и анализировать потоки данных в режиме реального времени.

➡️ Orchestration
Оркестровка подразумевает наличие центрального координатора (оркестранта), управляющего взаимодействием между распределенными компонентами или сервисами для реализации рабочего процесса или бизнес-процесса.

#doc #cheatsheet