💻 Stealth-Requests — Python библиотека, которая маскирует запросы под настоящий браузер

Автоматически имитирует поведение реального браузера, маскирует TLS-отпечаток, поддерживает прокси и сразу предоставляет удобные инструменты для парсинга HTML.

⚡️ Работает почти как обычный requests — менять код практически не нужно.
🛡 Маскирует запросы под Chrome или Safari, используя современные техники обхода детектирования.
🔄 Автоматически повторяет запросы при ошибках вроде 429, 503 и других временных ограничениях.

Сам извлекает:
* заголовок страницы;
* описание;
* автора;
* ссылки;
* изображения;
* email;
* HTML-таблицы;
* номера телефонов и д.р.

🧠 Может сразу преобразовать HTML в Markdown, а также вернуть готовый объект BeautifulSoup или lxml для дальнейшего парсинга.
🚀 Есть поддержка AsyncIO, прокси и сессий.

⚙️ Простая установка

pip install stealth_requests

▶️ Примеры использования

Обычный GET-запрос:

import stealth_requests as requests

resp = requests.get("https://example.com")

print(resp.status_code)
print(resp.text)

Использование сессии:

from stealth_requests import StealthSession

with StealthSession() as session:
    resp = session.get("https://example.com")

Получить метаданные страницы:

print(resp.meta.title)
print(resp.meta.description)
print(resp.meta.author)

Получить все ссылки:

print(resp.links)

Получить email-адреса:

print(resp.emails)

Конвертировать страницу в Markdown:

markdown = resp.markdown()

Асинхронные запросы:

from stealth_requests import AsyncStealthSession

async with AsyncStealthSession() as session:
    resp = await session.get("https://example.com")

💻 Для тех, кто занимается веб-скрейпингом, мониторингом сайтов или пишет парсеры на Python, Stealth-Requests может стать отличной заменой обычному requests: минимум изменений в коде, встроенная маскировка под браузер и множество полезных инструментов для работы с HTML «из коробки».

♎️ GitHub/Инструкция

😳 Лайф | 📲 Зеркало Max

#python #soft #github

🔥 Парсим Ozon

👨‍💻 Ozon-parser — софт, который автоматизирует сбор данных с Ozon — прямо у тебя под рукой!

С графическим интерфейсом и Telegram-ботом. Многопоточный сбор данных о товарах и продавцах.

📦 Что умеет:
💬 Забирает до 10 000 товаров из любой категории.
💬 Получает артикулы, названия, цены.
💬 Извлекает инфу о продавцах: ИНН, рейтинг, заказы.
💬 Работает через удобный GUI или Telegram-бота.
💬 Поддерживает многопоточность (в разы быстрее!).
💬 Делает экспорт в Excel/JSON и шлёт всё тебе в телегу.

⌨️ Управление на максималках:
— /start, /status, /settings — бот принимает команды
— Настраиваешь, парсишь, смотришь результат в Excel
— Всё логируется, всё под контролем

💬 Подходит для:
— E-commerce аналитиков
— Поставщиков
— Реселлеров
— Исследователей маркетплейсов
— И просто фанатов автоматизации

🚀 Запуск в несколько кликов

⚙️ Установка:

git clone https://github.com/NurjahonErgashevMe/ozon-parser
cd ozon-parser
pip install -r requirements.txt

▶️ Запуск:
GUI интерфейс:

python main.py

Только Telegram бот:

python bot.py

Парсинг из командной строки:

python app.py

📲 Бот, GUI, CLI — выбирай как тебе удобно.
📊 Парси, анализируй, зарабатывай.

♎️ GitHub/Инструкция

👇 Готовый проект в архиве

😳 Лайф | 📲 Зеркало Max

#python #github #soft

🔥 Парсим Ozon

👨‍💻 Ozon-parser — софт, который автоматизирует сбор данных с Ozon — прямо у тебя под рукой!

💀 Кажется началось...

С добрым утром! ☕️

🖥 Unlimited-OCR — новая open-source модель, которая умеет анализировать десятки страниц документа за один запуск, без разбиения на отдельные изображения. Проект построен на новой архитектуре R-SWA, благодаря которой скорость практически не падает даже на очень длинных документах.

Что умеет?
📚 Обрабатывает целые книги, PDF, научные статьи, инструкции и большие документы одним проходом.
🖼 Работает не только с PDF, но и с отдельными изображениями, сканами и фотографиями документов.
🌍 Поддерживает множество языков.
📄 Сохраняет структуру документа и корректно извлекает длинные тексты.
✂️ Не требует разрезать PDF на десятки частей — модель рассчитана на длинные последовательности и может распознавать десятки страниц за один запуск.

Подходит для:
* обучения по электронным книгам;
* оцифровки архивов;
* подготовки данных для RAG;
* поиска информации в больших PDF;
* создания собственных AI-баз знаний.

⚙️ Установка

Клонируем проект:

git clone https://github.com/baidu/Unlimited-OCR
cd Unlimited-OCR

Устанавливаем зависимости:

pip install torch torchvision transformers pymupdf pillow matplotlib einops addict easydict psutil

▶️ Пример использования

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained(
    "baidu/Unlimited-OCR",
    trust_remote_code=True
)

Простой пример распознавания PDF:

model.infer_multi(
    tokenizer,
    prompt='<image>Multi page parsing.',
    image_files=pdf_to_images('your_doc.pdf', dpi=300),
    output_path='your/output/dir',
    image_size=1024,
    max_length=32768,
    no_repeat_ngram_size=35, ngram_window=1024,
    save_results=True,
)

💬 Если вы работаете с огромными PDF, учебниками, исследованиями или строите AI-системы поверх документов, Unlimited-OCR выглядит одним из самых интересных открытых OCR-проектов.

Ключевая особенность — возможность обрабатывать длинные документы целиком без традиционного разбиения на страницы, что упрощает конвейер обработки и ускоряет работу с большими объемами данных.

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

💻 WhatsMyName — крутой, бесплатный инструмент разведки, который проверяет сотни сайтов и ищет цифровые следы по username агрегируя данные из открытых источников.

Возможности
🟢Проверяет более 600 популярных сервисов: Telegram, YouTube, нельзяграм, форумы, игровые платформы, маркетплейсы, соцсети, GitHub и многие другие.
🟢Автоматически определяет, существует ли пользователь с указанным никнеймом.
🟢Позволяет быстро находить связанные аккаунты на разных площадках.
🟢Помогает обнаружить старые или забытые профили, которые могут содержать личную информацию.
🟢Работает прямо в браузере — ничего устанавливать или регистрироваться не нужно.

Большинство пользователей используют один и тот же логин годами. Достаточно найти его на одной площадке, чтобы постепенно выйти на остальные аккаунты, узнать интересы человека, профессиональную деятельность, проекты, сообщества и даже восстановить историю его активности в интернете.

Где пригодится?
🔣Проверить собственный цифровой след.
🔣Найти публичные аккаунты по одному логину.
🔣Собрать информацию для расследований и анализа открытых данных.
🔣Проверить, насколько уникален ваш никнейм перед регистрацией.

🔗 Сохраняем и пробуем

#CyberSec #soft