Google API *

AI-решения сейчас повсеместно и я решил не оставаться в стороне: внедрил LLM для фильтрации/кластеризации контента для своего пет-проекта с агрегацией объявлений.

В статьей делюсь опытом, шишками и сравнением разных LLM.

Любой SEO специалист знает, какая боль собирать семантику для Гугла. Одно дело, когда запросы можно пересчитать по пальцам, а когда они исчисляются тысячами, а не штуками? Как посмотреть количество запросов в Гугл по ключевым словам? Честно говоря, когда речь заходит о десятках тысяч ключевых слов, становится не по себе — голова идёт кругом, руки тянутся к старым привычным инструментам, а реальность бросает вызов. Так уж устроен сегодняшний Google Ads: привычная связка Key Collector + Google Ads + несколько прокси больше не спасает. Наступает новая эпоха, где без прямого обращения к официальному API всё становится мрачно и сложно.

Сегодня расскажу вам одну занимательную историю о том, как я решил сделать что-то полезное и интересное, а заодно чуть-чуть облегчить жизнь всем нам, кто регулярно зависает на Хабре. Ведь сколько здесь данных? Очень много! Статьи, комментарии, рейтинги... Всё это крутится вокруг нас, но как это можно использовать для анализа и выводов?

Всё началось с простого вопроса: «Как узнать, какие статьи на Хабре самые популярные?» Казалось бы - просто посмотреть на рейтинг или количество просмотров? Но ведь тут есть куча нюансов: например, у некоторых статей большой рейтинг, но они почти не комментируются. Или наоборот – комментов много, а рейтинга нет.

В общем, я решил выйти за рамки простого просмотра и создал систему для анализа данных Хабра за 2024 год. Использовал Node.js для парсинга, Google Таблицы для анализа и даже задействовал нейронную сеть, чтобы выявить скрытые тенденции.

Данная статья является инструкцией для новичков, которые хотели бы использовать Keycloak в своих проектах на Spring в качестве безопасности.

Идея создания бота пришла после замедления YouTube в России. Многие блогеры стали активно призывать подписчиков переходить в Telegram, чтобы не потерять связь с аудиторией. Я решил сделать удобный инструмент для быстрого поиска Telegram-каналов любимых авторов.

В этой статье мы покажем вам новую Гугл Таблицу для обновления цен на товары в магазине Озон, в которую мы не только загружаем список товаров как в предыдущей статье, но еще загружаем их цены, а также имеем возможность эти цены отредактировать и отправить изменения сразу в Озон. В этот раз мы больше внимания уделим структуре таблицы и взаимоотношениям данных в ней, чем скриптам.
Все скрипты и новые функции подробнее можно будет посмотреть в редакторе скриптов.
Ссылка на Таблицу с решением будет в конце статьи.

Практически все боты используют какое-нибудь хранилище информации. Чаще всего применяются базы данных, но иногда их использование может быть избыточным, особенно если вам не нужны ACID-транзакции и есть желание менять данные руками в максимально простом интерфейсе.

Для хранения информации можно использовать гугл-таблицы.

Сегодня мы разберём пример телеграмм бота для проведения тестов, где вопросы и ответы хранятся в разных вкладках одной Google-таблицы. Почему одной? Опять же, для облегчения доступа для потенциальных пользователей.

Иногда наша компания участвует в тендерах и чтобы это было выгодно компания должна оценить свои затраты на строительство и оснащение объекта ещё до подачи ценовой заявки на участие в конкурсе. Для оценки затрат обычно берётся спецификация оборудования к рабочей документации и составляются таблицы с ценами на товары и услуги.

При этой оценке очень часто присутствует большой объем механического поиска цен товаров и услуг в интернете на сайтах поставщиков.

В какой-то момент мне захотелось упростить процесс и на Google Apps Script для Гугл Таблиц написал небольшой скрипт для Google Custom Search Engine (CSE) который автоматически обходит все искомые позиции по списку и составляет список актуальных цен и ссылок на их источники. Хотя без последующей ручной проверки на адекватность использовать такой механизм нельзя, но сам скрипт очень сильно упрощает, облегчает и ускоряет работу.

Есть какое то количество фото и видео в Google Photos или Yandex Диск и место в облаке постепенно заканчивается, особенно если вы снимаете много контента в 4К, либо активно делаете снимки.

Цель: Автоматизировать процесс скачивания большого количества файлов из вашего облака на ваш локальный диск. Автоматически отсортировать файлы по годам, месяцам и даже дням. Скачать все 4К видео и конвертировать их в 1080p 60к/c без использования видеоредактора.

Звучит как какой то сон? Давайте сделаем это и погрузимся в инструменты ffmpeg и Rclone.

Для ускорения индексации существуют разные инструменты, помимо дефолтного sitemap.xml, можно добавить автоматическую отправку новой ссылки в поисковые системы, в этой статье мы рассмотрим два примера: Google Index API и Yandex IndexNow

В Гугле, в отличии от Bing и Yandex нет протокола IndexNow, поэтому организовать отправку новых страниц немного сложнее, для этого понадобится следующее:
Создаем новый проект в Гугл Клауд: https://console.cloud.google.com/projectcreate

В статье хочу рассказать об оказавшемся полезном для нас решении — автоматизации внутрикомандных Stand-up созвонов. 

Недавно решил наконец-то перенести все свои подписки YouTube со старого Google-аккаунта на актуальный.
Но оказалось, что у Гугла такого инструмента нет...

Что делать и какие варианты у нас есть?

- Плагины для браузеров
- Ручной режим
- Самописный скрипт на Python с использованием YouTube API

Подробнее под катом

Друзья, привет. После последней публикации многие из вас выразили желание получить от меня пошаговые инструкции по работе с Google Таблицами (Google Sheets). Как вы догадались, вот инструкция.

Существует достаточно много методов взаимодействия с Google Sheets при помощи Python. Сегодня я рассмотрю, как мне кажется, самый простой и самый доступный модуль - Gspread.

Автоматизация работы с магазином Ozon с помощью Google-таблиц и Ozon Seller API.

Мой опыт автоматизации бизнеса говорит о том, что Google-таблицами для решения тех или иных задач, связанных с работой на маркетплейсах, не пользуются две категории продавцов. Первая категория — это по-настоящему большой бизнес, использующий специальные и дорогие решения, а вторая — те, кто про этот инструмент по каким-то причинам ещё не знают. Согласитесь, большинство продавцов в эти категории не попадает.

В наше время программисту приходится использовать прокси-сервера. Я пользовался одним, пока не потребовался доступ к ChatGPT: так у меня стало 2 прокси-сервера.

Затем мне потребовался Terraform. Он заработал, однако вместе с этим я делал запросы к Google API, и тот забраковал прокси-сервер. Так мне пришлось балансировать, когда и какой прокси-сервер использовать.

Так появилась задача найти такой кристально чистый IP, чтобы через него были доступны сервисы выше и не только.

Интеграция различных геосервисов в проект может быть сложной задачей, особенно когда требуется поддержка нескольких провайдеров одновременно. Наиболее популярные провайдеры карт, такие как Google Maps и Яндекс.Карты, предлагают различные API и функциональные возможности, что может привести к ряду проблем при создании абстракции для работы с ними.

В этой статье я расскажу о создании обертки для самых популярных провайдеров карт и о проблемах, с которыми можно столкнуться. Мы разберем различия интеграции и создание интерфейса для работы с разными провайдерами.

Продолжаю говорить о сборе данных из «ваших интернетов», хочу рассказать немного о Server‑Side GTM и чем он может быть полезен.

Всем привет, меня зовут Вячеслав — я пользователь ispmanager и руководитель отдела маркетинга. Не знаю, зачем вам нужны Google-карты, «Яндекс Музыка» или Spotify прямо в панели — если вы знаете зачем, пишите в комментариях. А я пока расскажу, как затащить iframe в ispmanager. Разберу два варианта, как это сделать, на примере интеграции с «Яндекс Метрикой» — простой и со звездочкой. 

Привет! Я Влад, Android-разработчик. Три года я делаю корпоративное приложение банка. Сегодня поделюсь темой, из-за которой я фрустрировал три месяца, столько же общался с проверяющими из около-гугловой компании, наблюдая, как приложение теряет баллы в сторе.

Речь пойдёт про спортивный челлендж. Однажды мы пригласили сотрудников посоревноваться в количестве шагов. На мне была реализация функционала на Андроид. А я всегда говорил: хочешь спокойствия — выбирай Айфон, хочешь веселья — Андроид.

Почему мы не смогли запуститься вместе с iOS, как я вспоминал технический английский и что делал, чтобы получить доступ к метрикам пользователя — поделюсь в статье. Будет много эмоций и мемов на эту тему.