🖥 Stay Undetected While Scraping the Web

Как легко отправлять HTTP-запросы, имитирующие работу браузера

Имитируйте данные браузера при скрейпинге веб-сайтов, чтобы остаться незамеченным
- Маскируйте TLS-отпечатки запросов с помощью пакета curl_cffi
- Автоматическое извлечение метаданных из HTML-ответов, включая заголовок страницы, описание, автора и многое другое.
- Легко конвертируйте HTML-ответы в объекты lxml и BeautifulSoup.


pip install stealth_requests

📌 Github

@pythonl

🖥 Выводим цены акций с помощью Python

@pythonl

🖥 reCAPTCHAv2

Инструмент Python, который Решает 100% копти и превосходит показатели успешности предыдущих инструментов, которые составляли от 68% до 71%.

репо: https://github.com/aplesner/Breaking-reCAPTCHAv2
abs: https://arxiv.org/abs/2409.08831

@pythonl

🖥 Email Archiver — это эффективный Python инструмент для архивации электронной почты на множество аккаунтов.

Он позволяет добавлять, обновлять и удалять учетные записи, осуществлять поиск в архивных письмах и просматривать подробную информацию о каждом сообщении.

https://github.com/bandundu/email-archiver

@pythonl

🖥 Конвертация валют с помощью Python

@pythonl

🖥 CircuitPython

CircuitPython — это Python библиотека с открытым исходным кодом, специально разработанная для начинающих и предназначенная для работы с микроконтроллерами — небольшими и доступными компьютерами, которые являются "мозгом" многих электронных устройств.

Микроконтроллеры часто используются в платах разработки для создания различных хобби-проектов.

Одним из главных преимуществ CircuitPython является возможность учиться программировать, связывая код с физическими устройствами.

Установка очень проста: достаточно загрузить CircuitPython на плату с USB, перетащив его на диск, а затем отредактировать файл code.py в текстовом редакторе (для новичков идеально подходит Mu). Код сразу перезапускается, и никаких дополнительных программ не требуется.

▪Github
▪Документация

#Python #Interesting

@pythonl

🖥 Python бесплатный курс с нуля

https://www.youtube.com/watch?v=gDsE7Tc_CL8

@pythonl

🖥 10 малоизвестных библиотек Python для работы с данными

• PyGWalker: PyGWalker упрощает рабочий процесс анализа и визуализации данных в Jupyter Notebook, превращая фрейм данных pandas (или фрейм данных polars) в пользовательский интерфейс в стиле Tableau для визуального исследования.

• SciencePlots: Создаёт профессиональные графики matplotlib для презентаций, исследовательских работ и т.д.

• CleverCSV: Устраняет ошибки синтаксического анализа при чтении CSV-файлов с помощью Pandas.
•
• Fastparquet: Ускоряет ввод-вывод pandas в 5 раз.

• Bottleneck: ускоряет работу методов NumPy в 25 раз. Особенно, если массив имеет значения NaN.

• Multipledispatch: предоставляет методы для перегрузку функций в Python.

• Aquarel: дополнительные стили графиков matplotlib.

• Modelstore: библиотека моделей машинного обучения для лучшего отслеживания работы моделей.

• Pigeon: помогает анотировать данные щелчками мышки в Jupyter notebook.

• Nbcommands: помогает легко выполнять поиск кода в Jupyter notebooks, а не выполнять это вручную.

📌Подробнее с примерами кода

@pythonl

🖥 Python с нуля: Полный курс 2024. Урок2 Работа с функцией Print

▪Видео
▪Урок 1
▪Лучшие бесплатные курсы и книги по Python в 2024 год

@pythonl