[PYTHON:TODAY]
63.5K subscribers
2.4K photos
1.09K videos
306 files
1.5K links
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!

Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat

Сотрудничество: @web_runner

Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Download Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Helium — простая в использовании Python библиотека созданная для автоматизации работы с браузерами, такими как Chrome и Firefox.

Забудьте километры кода на Selenium. Helium — это та же мощь, но с вменяемым, коротким и человеческим API, который сокращает скрипты в два раза и позволяет работать с элементами страницы без танцев с бубном.

Chrome, Firefox? Да хоть весь зоопарк браузеров — библиотека разбирается сама.
iFrames, новые окна, ожидания загрузки, поломанные кнопки? Helium делает всё автоматически.

⚡️ А главное — умеет аккуратно обходить капчи и проверки на ботов, превращая автоматизацию в стабильный и спокойный процесс, а не в бесконечную борьбу с сайтом.

⚙️ Установка:
$ python -m pip install helium


▶️ Простой пример использования:
# A Helium function:
driver = start_chrome()
# A Selenium API:
driver.execute_script("alert('Hi!');")


♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #web #github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍69🔥229🤯2🫡1
😱 GEMINI 3 PRO ВЫШЕЛ — Google выкатил настоящего ИИ-монстра.

Google наконец-то дропнул модель, которая не просто отвечает на вопросы — она делает всё.

⚔️ Генерирует что угодно:
💬 картинки;
💬 таблицы;
💬 PDF-файлы;
💬 даже мини-приложения.

Нужно настолку? Делаете картинку — Gemini превращает её в полноценную игру.

▶️ Понимает видео на уровне эксперта:
🟢может провести аудит производительности на заводе;
🟢разобрать рабочий процесс по кадрам, показать слабые места и выдать конкретные упражнения для улучшения.

Это уже не помощник — это консультант мирового уровня.

🔍 Поиск нового поколения:
Гуглите — и вместо скучной выдачи видите красивую анимацию, которая объясняет ваш запрос как интерактивный мини-фильм.

🖥 Собирает полноценные журналы и путеводители:
🟢хочешь маршрут по стране? Gemini нарисует карту, составит план, визуализирует и соберёт в стильное издание.

🧠 Gemini Agent разбивает сложные задачи на этапы:
🟢понимает контекст, оптимизирует действия и предлагает лучший путь, опираясь на глубокие знания.

Это уже даже не ИИ — это проектный менеджер, аналитик и разработчик в одном.

🆓 И самое вкусное Она БЕСПЛАТНАЯ.
Gemini 3 Pro можно использовать прямо сейчас в AI Studio.

🔥 Google также выкатил полный гайд по Gemini 3 на русском!

Внутри:
➡️полный обзор возможностей,
➡️десятки примеров,
➡️подробное руководство для разработчиков,
➡️подборка приложений и интеграций.

Эпоха «просто чат-ботов» закончилась.
Началась эра ИИ-агентов, которые сами выполняют работу.

👍

#нейросеть #soft #nn
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5718👍18😱6🤯1
😱 Имба для Python-разработчиков: один импорт — и у вас доступ ко ВСЕМ топовым переводчикам сразу

Инструмент, который выглядит как чит-код для работы с языками:

translators — библиотека, которая объединяет кучу профессиональных переводчиков в одном API.

Без ключей, без ручной интеграции, без боли.

Что умеет?
💬 Поддерживает Google, DeepL, Microsoft, Alibaba, Yandex, Bing, Naver Papago, Tencent, ChatGPT, Baidu и даже Amazon Translate — всё в одном пакете.
💬 Переводит текст, огромные строки, HTML, документацию.
💬 Автоматически определяет язык.
💬 Работает без официальных API-ключей (да, это реально).
💬 Может использовать разные движки одновременно.

🧠 Для чего это удобно?

🟢Переводить документацию на лету.
🟢Делать многоязычные Telegram-боты.
🟢Парсить сайты разных стран.
🟢Создавать AI-агентов для общения на любом языке.
🟢Переводить комментарии, отзывы, письма, JSON-ы и всё, что прилетает.

😰 Простой пример кода:

import translators as ts

text = "Привет, мир!"
result = ts.translate_text(text, to_language="en")
print(result)


И всё.

Без API, без OAuth, без 40 строк конфигурации.

⚙️ Простая установка:

# PYPI
pip install --upgrade translators


# Source
git clone https://github.com/UlionTse/translators.git
cd translators
python setup.py install


♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #code #github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍58🔥2421😱7
🔥 Полезные библиотеки Python

Torrent Hunt Bot — исходный код лучшего бота для поиска торрентов в Telegram. Может говорить на 19 разных языках, включая русский.

⚙️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍25🔥94🫡2
🖱 Free-proxy — репозиторий, который собирает сотни бесплатных прокси-серверов со всего мира и выдаёт вам свежий, рабочий список по запросу.

Что умеет этот зверь:
💬 Парсит прокси из открытых источников
Инструмент мониторит десятки сайтов и вытаскивает только актуальные адреса.
💬 Фильтрует только живые прокси
Проверяет доступность, скорость, тип протокола — мусор отбрасывает.
💬 Работает как библиотека и как CLI
Можно подключить в Python-скрипт или просто дернуть команду в терминале.
💬 Идеален для парсинга, тестов, обхода ограничений и анонимизации
Ну или просто чтобы “посмотреть котиков с американского IP”.
💬 Абсолютно бесплатно
Никаких подписок, лимитов, логов.

💻 Если ты парсишь, тестируешь API, работаешь с ботами, автоматизацией или просто хочешь чуть больше свободы — этот репозиторий прям маст-хэв.

Установка:
pip install free-proxy


Пример использования:
from fp.fp import FreeProxy

proxy = FreeProxy(country_id=['US', 'BR']).get()

# параметр `timeout` проверяет прокси на валидность
proxy = FreeProxy(timeout=1).get()

# параметр `anonym` возвращает прокси помеченные как анонимные
proxy = FreeProxy(anonym=True).get()


😰 Больше примеров ТУТ

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍56🔥2214
⚡️ Чит-код для работы с нейросетями

Огромная библиотека русскоязычных промтов!

Всё аккуратно разложено по категориям:
➡️Кодинг;
➡️Промты для генерации изображений;
➡️Дипломы, курсовые, smm, seo, для текстовых моделей;
➡️Фильтры по стилям и типам задач и многое другое.

🟢Хочешь реалистично сгенерировать человека?
🟢Написать курсовую или диплом?
🟢Собрать контент-план, сценарий, описание, рекламу, структуру сайта?

Уже есть готовые промты — просто бери и используй.

👍 Сохраняем и пробуем ТУТ

#нейросеть #nn #soft
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍37🔥137🫡1
😠 Если тебе когда-нибудь приходилось мучиться с удалением фона на фото, забудь про эти страдания.

RMBG 2.0 от BriaAI — это новый уровень.
Модель вырезает фон идеально, аккуратно, без артефактов и без этих мыльных краёв, как у большинства “бесплатных сервисов”.

Что умеет:
💬 Удаляет фон даже на самых сложных фото (волосы, мех, прозрачные объекты — без шансов!)
💬 Работает локально — никакой загрузки твоих фото в облако
💬 Быстрая обработка
💬 Поддерживает Python/CLI, легко встраивается в любые проекты

Пример использования:
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torchvision import transforms
from transformers import AutoModelForImageSegmentation

model = AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained('briaai/RMBG-2.0', trust_remote_code=True)
torch.set_float32_matmul_precision(['high', 'highest'][0])
model.to('cuda')
model.eval()

# Data settings
image_size = (1024, 1024)
transform_image = transforms.Compose([
transforms.Resize(image_size),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])

image = Image.open(input_image_path)
input_images = transform_image(image).unsqueeze(0).to('cuda')

# Prediction
with torch.no_grad():
preds = model(input_images)[-1].sigmoid().cpu()
pred = preds[0].squeeze()
pred_pil = transforms.ToPILImage()(pred)
mask = pred_pil.resize(image.size)
image.putalpha(mask)

image.save("no_bg_image.png")


💰 Где можно использовать?
🟢услуги по удалению фона,
🟢подготовку фото для маркетплейсов,
🟢создание аватарок, превью, карточек товаров,
🟢обработку изображений для клиентов на фрилансе.

♎️ GitHub/Инструкция

Пробуем 👍

#python #soft #github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5812🔥12
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🚀 AutoPilot — бесплатный комбайн автоматизации, который заменяет десяток сервисов разом

Если ты любишь инструменты, которые экономят время, деньги и нервы — тебе зайдёт на 100%.

Это опенсорс-панель на Python + Streamlit, куда запихнули сразу целый арсенал полезных автоматизаций.

Открываешь — и как будто получаешь суперспособность: всё делать быстрее.

Что умеет:
🖼 Background Remover — удаляет фон с фото за секунду.
🧾 QR Generator — создаёт QR-коды для чего угодно.
💻 Fake Data Generator — генерирует реалистичные данные для тестов.
🎧 Audiobook Converter — превращает PDF в аудиокнигу.
📥 YouTube Downloader — скачивает видео и аудио.
💬 Bulk Email Sender — массовая рассылка писем.
📸 Image Downloader — ищет и скачивает картинки по ключевым словам.
📝 Article Summarizer — делает грамотные краткие выжимки.
📊 Resource Monitor — мониторит ресурсы твоей системы.
🔍 Code Analyzer — проверяет код через Pylint и Flake8.
🧹 Clipboard Manager — хранит историю буфера обмена.
🔗 Link Checker — проверяет, какие ссылки живые.
📷 Image Editor — целый мини-Photoshop: кроп, blur, resize, watermark, форматирование и куча эффектов.
🗞 News Reader — озвучивает актуальные новости.

И это только часть списка.

Зачем это тебе?
🟢готовый набор утилит для разработчика, маркетолога, дизайнера или SMM;
🟢огромная экономия времени;
🟢локально, бесплатно и без ограничений;
🟢можно встроить в свои проекты, бота или рабочий процесс.

⚡️ Как запустить (быстро)

git clone https://github.com/Ai-Quill/automated.git
cd automated
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py


🖥Открываешь в браузере: https://localhost:8501

И наслаждаешься панелью, где все инструменты — в одном клике.

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3👍52🔥2811🫡4
⚡️ ДРОПНУЛИ САМЫЙ РЕАЛИСТИЧНЫЙ ИИ-ГОЛОС — Dia2 теперь в открытом доступе.

Это не «типичная озвучка нейросети».
Это голос, который не отличить от живого человека — с эмоциями, паузами, дыханием и даже тем самым «неловким жеванием слов», как в реальном разговоре.

Что умеет эта машина:
🎙 Озвучивает в реальном времени — видео проигрывается, а голос синхронно появляется.
🗣 Любой голос под клонирование — полно ИИ-спикеров: разные акценты, тембры, возраст, манеры речи.
⏱️ До 2 минут озвучки за раз — идеально для роликов, дикторки, подкастов и дубляжа.
😳 Эмоции уровня актёров — смех, волнение, сбивчивость, естественные паузы.
🔓 Абсолютно открытый доступ,
🚫 без лимитов,
⚠️ без цензуры.

Это прям новая эра генерации голоса. Такой реализм уже даже страшновато 😌

▶️ Можно установить себе на комп или юзать онлайн прямо в браузере!

🤖 Модель забираем ТУТ

#python #soft #нейросеть
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥54👍1710🤯3
😱 HunyuanOCR — это не обычный OCR, который путает буквы и плачет от плохого качества.

Распознаёт текст на фото, сканах и даже кривых телефонных снимках с точностью, что ставит Google Vision в неловкое положение.

Что умеет:
📸 Считывает текст на любых изображениях — документы, фото, меню, вывески, рукописные заметки.
🧠 Мощная модель от Tencent — понимает структуру, расположение блоков, выделяет зоны текста.
🌚 Работает даже на плохих фото — шум, тени, наклон, бликующий экран — распознаёт всё.
😰 Есть Python-интерфейс — можно встроить в бота, сервис или свою автоматизацию.
🗂 Разбирает сложные макеты — таблицы, колонки, многостраничные файлы.
🆓 Полностью бесплатно и open-source.

Где будет полезно:
🟢делай сервис распознавания чеков и документов;
🟢автоматизируй ввод данных для бизнеса;
🟢продавай обработку сканов на фрилансе;
🟢собирай «умного» Telegram-бота для OCR;
🟢создавай SaaS под маркетплейсы и бухгалтерию.

Пример использования:
from vllm import LLM, SamplingParams
from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor

def clean_repeated_substrings(text):
"""Clean repeated substrings in text"""
n = len(text)
if n<8000:
return text
for length in range(2, n // 10 + 1):
candidate = text[-length:]
count = 0
i = n - length

while i >= 0 and text[i:i + length] == candidate:
count += 1
i -= length

if count >= 10:
return text[:n - length * (count - 1)]

return text

model_path = "tencent/HunyuanOCR"
llm = LLM(model=model_path, trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path)
sampling_params = SamplingParams(temperature=0, max_tokens=16384)

img_path = "/path/to/image.jpg"
img = Image.open(img_path)
messages = [
{"role": "system", "content": ""},
{"role": "user", "content": [
{"type": "image", "image": img_path},
{"type": "text", "text": "检测并识别图片中的文字,将文本坐标格式化输出。"}
]}
]
prompt = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = {"prompt": prompt, "multi_modal_data": {"image": [img]}}
output = llm.generate([inputs], sampling_params)[0]
print(clean_repeated_substrings(output.outputs[0].text))


♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍46🔥303