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6 окт. 2025 г.✅ Google Image Downloader — un script qui télécharge des images depuis Google selon une requête de recherche donnée 📱 Python 3.x ℹ️ Modules : requests, os, re, urllib.parse, bs4 (BeautifulSoup) — utilisé pour les requêtes HTTP vers Google Images, le parsing HTML des liens et le téléchargement des fichiers. 📌 Google Image Downloader — utilitaire en ligne de commande, que l’on lance avec une requête (par ex. « cats ») et un chemin, et le script télécharge N images correspondant à cette requête, filtre par extensions, et sauvegarde dans un dossier. Utile quand on a besoin d’images pour des datasets, des fonds d’écran, des illustrations. 👨‍💻 Exemple de code (adaptation) : import os import requests from bs4 import BeautifulSoup from urllib.parse import urljoin, urlparse def download_images(query, num_images=10, dest_folder="images"): os.makedirs(dest_folder, exist_ok=True) search_url = f"https://www.google.com/search?tbm=isch&q={query}" headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"} resp = requests.get(search_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser") img_tags = soup.find_all("img") count = 0 for img in img_tags: img_url = img.get("src") if not img_url: continue parsed = urlparse(img_url) ext = os.path.splitext(parsed.path)[1] if ext.lower() not in [".jpg", ".png", ".jpeg"]: continue filename = f"{query}_{count}{ext}" filepath = os.path.join(dest_folder, filename) try: img_data = requests.get(img_url, timeout=5).content with open(filepath, "wb") as f: f.write(img_data) print("Downloaded:", filename) count += 1 if count >= num_images: break except Exception as e: print("Error:", e) continue if __name__ == "__main__": download_images("sunset", num_images=5) 📌 Ce que ça fait : 🟢 Effectue une requête Google Images avec un mot-clé 🟢 Parse le HTML et trouve les balises <img> 🟢 Sélectionne les liens avec des extensions valides 🟢 Télécharge les images et les sauvegarde dans un dossier jusqu’à atteindre le nombre souhaité 🔗 Dépôt GitHub0,66%
2 мар.👌 nouvelle compétence css débloqué0,64%
7 мар.без подписи0,47%
29 сент. 2025 г.🔍 Crée ton propre mini-Google avec l’API Wikipédia 🤔 Et si tu transformais une simple page web en moteur de recherche intelligent ? Avec HTML, CSS et JavaScript, on te montre comment construire une interface élégante, avec auto-complétion, résultats dynamiques et une vraie connexion à Wikipédia. Idéal pour progresser en front-end + API. 😀 Le code est disponible ici sur notre blog : https://blog.codingteam.space/2025/09/viens-on-recode-google-avec-lapi-de.html?m=10,44%
20 дек.Rdv le dimanche pour apprendre comment se lancer en création de jeux vidéos 👉 https://kloo.me/entredev0,33%
11 авг. 2025 г.Juste un petit conseil CSS en passant Vous voulez créer des éléments responsives qui s'adaptent à leur parent avec une contrainte ? Combien de propriétés faut-il pour y parvenir ? Deux ? une seule suffit! Un cas d'utilisation génial pour les fonctions min() et max() en CSS 💯Enregistrez & Partagez⚡ Suivez : @metacodelearn 😊0,27%
6 окт. 2025 г.✅ yt-downloader-multi — script pour télécharger massivement vidéos et audios depuis YouTube et autres plateformes 📱 Python 3.9+ ℹ️ Modules : yt-dlp, os, sys, ffmpeg — utilisés pour le téléchargement et le traitement des médias. 📌 yt-downloader-multi — utilitaire en ligne de commande permettant de télécharger vidéos et audios depuis YouTube (y compris playlists entières) et de les sauvegarder dans un dossier spécifié. Utile pour archiver localement des vidéos, visionnage hors ligne et création de collections médias. 👨‍💻 Exemple d'utilisation : yt-downloader-multi https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID --format mp3 --quality 192k 📌 Fonctionnalités : 🟢 Télécharge des vidéos individuelles via un lien 🟢 Télécharge toutes les vidéos d'une playlist 🟢 Sauvegarde le contenu dans le dossier spécifié, en le créant si nécessaire 🟢 Supporte l'archivage hors ligne du contenu média 🔗 Dépôt GitHub #Python@metacodelearn0,26%
8 окт. 2025 г.🔔 C'est incroyable. Nouveau modèle d'IA de Samsung, 10 000 fois plus petit que DeepSeek et Gemini 2.5 Pro vient de les battre sur ARC-AGI 1 et 2 Le Tiny Recursive Model (TRM) de Samsung est environ 10 000 fois plus petit que les LLM typiques mais plus intelligent car il pense de manière récursive au lieu de simplement prédire du texte. Il rédige d'abord une réponse, puis construit un "carnet de brouillon" caché pour le raisonnement, critique et affine sa logique à plusieurs reprises (jusqu'à 16 fois), et produit des réponses améliorées à chaque cycle. Cette approche montre que l'architecture et les boucles de raisonnement (pas seulement la taille) peuvent stimuler l'intelligence. Elle permet des modèles puissants et efficaces qui fonctionnent à moindre coût, valident les idées neuro-symboliques, et ouvrent un raisonnement de la plus haute qualité à bien plus d'applications. L'accélération est partout0,13%
22 февр.Dans 1h de temps nous allons démarrer » https://kloo.me/entredev0,11%
11 окт. 2025 г.✅ ransomwareDetection-Tool — un script qui surveille l'activité suspecte du système de fichiers 📱 Python 3.x ℹ️ Modules : watchdog (pour surveiller les modifications dans un dossier), os, time, logging et autres. 📌 ransomwareDetection-Tool — un utilitaire en ligne de commande dans lequel vous spécifiez un dossier sur l'ordinateur, et le script surveille les événements : création, modification, suppression de fichiers. Si l'activité est « inhabituelle » (par exemple, beaucoup de fichiers sont modifiés/supprimés rapidement), il affiche un avertissement et enregistre tout dans un fichier. Utile pour un niveau de protection domestique ou pour la surveillance de répertoires importants. 👨‍💻 Exemple de code (adapté de main.py) : import time import os from watchdog.observers import Observer from watchdog.events import FileSystemEventHandler class RansomwareHandler(FileSystemEventHandler): def init(self): self.modified_files = set() self.deleted_files = set() def on_modified(self, event): if not event.is_directory: self.modified_files.add(event.src_path) print("Modified:", event.src_path) def on_deleted(self, event): if not event.is_directory: self.deleted_files.add(event.src_path) print("Deleted:", event.src_path) def monitor(path_to_watch, check_interval=10): event_handler = RansomwareHandler() observer = Observer() observer.schedule(event_handler, path=path_to_watch, recursive=True) observer.start() try: while True: time.sleep(check_interval) # Logique simple : si trop de fichiers ont été modifiés ou supprimés pendant l'intervalle if len(event_handler.modified_files) > 100 or len(event_handler.deleted_files) > 10: print("Warning: Potential ransomware activity detected!") # On peut enregistrer les événements event_handler.modified_files.clear() event_handler.deleted_files.clear() except KeyboardInterrupt: observer.stop() observer.join() if name == "main": path = "/path/to/watch" monitor(path, check_interval=10) 📌 Ce que ça fait : 🟢 Surveille le répertoire spécifié pour les événements de modification et suppression de fichiers 🟢 Enregistre ces événements dans la console et dans un fichier (par exemple ransomware_detection.log) 🟢 Vérifie périodiquement, si beaucoup de modifications/suppressions ont lieu — affiche un avertissement d'attaque potentielle 🔗 Dépôt GitHub #scripts0,11%
10 окт. 2025 г.✅ Convertisseur d'images en PDF 📱 Python 3.x ℹ️ Modules : Pillow (PIL) et os — utilisés pour le traitement des images et la gestion du système de fichiers. 📌 Convertisseur d'images en PDF — un utilitaire qui prend des images d'un dossier donné, les ajuste au format/taille souhaité (par exemple, A4), et les combine en un seul document PDF. Pratique si tu as beaucoup de JPG/PNG et que tu veux obtenir un PDF unique sans outils externes. 👨‍💻 Exemple de code (logique adaptée) : from PIL import Image import os def images_to_pdf(img_folder, output_pdf_path, paper_size=(595, 842)): # paper_size en points — environ A4 (selon le DPI) imgs = [] for fname in sorted(os.listdir(img_folder)): if fname.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): img_path = os.path.join(img_folder, fname) img = Image.open(img_path).convert('RGB') img = img.resize(paper_size) # ajustement au format imgs.append(img) if not imgs: print("Aucune image à convertir") return first, rest = imgs[0], imgs[1:] first.save(output_pdf_path, save_all=True, append_images=rest) print(f"PDF créé : {output_pdf_path}") if name == "main": images_to_pdf("input_images", "out.pdf") 📌 Ce que ça fait : 🟢 Scanne un dossier d'images (JPG, PNG, etc.) 🟢 Ajuste chaque image à la taille spécifiée (par exemple, format de page) 🟢 Combine toutes les images en un seul fichier PDF 🟢 Sauvegarde le PDF avec le nom indiqué 🔗 Dépôt GitHub0,10%