Scraping Facebook in 2026: Why Traditional HTTP Requests Fail and What Works Instead

DEV2 Hot8 min14 h agoAI

I Built a Green Blob That Lives on My Desktop (and Now It Has Feelings)

Tác giả đã tạo ra một ứng dụng Green Blob chạy trên desktop, sử dụng state machines để mô phỏng "cảm xúc". Dự án được phát triển bằng Python, sử dụng thư viện Pygame cho giao diện đồ họa và chạy trên Linux với mã nguồn mở. Green Blob có khả năng thay đổi trạng thái cảm xúc dựa trên tương tác của người dùng, tạo ra một trải nghiệm sinh động trên desktop. Đây là một ví dụ thú vị về việc áp dụng state machines trong UI design, đặc biệt hữu ích cho các lập trình viên quan tâm đến giao diện tương tác sinh học.

Bài này mang đến góc nhìn sáng tạo về việc tạo ra ứng dụng desktop tương tác với Python, mở rộng khả năng lập trình đồ họa và xử lý trạng thái.

#general-programming #python #open-source Source

A Java geek2 Hot9 min18 h agoAI

AI-assisted genealogy, a follow-up

Bối cảnh của bài viết là tác giả nhận được nhiều phản hồi về bài trước về AI-assisted genealogy và tiếp tục nghiên cứu sâu hơn chủ đề này. Nguyên nhân kỹ thuật là AI có thể xảy ra hiện tượng hallucinate, tức là tạo ra câu trả lời sai lệch khi được đặt câu hỏi. Hệ quả là những thông tin từ AI về phả hệ cần được kiểm chứng kỹ lưỡng thay vì tin hoàn toàn. Điều đáng học là dù công nghệ AI như large language models có hữu ích, người dùng phải luôn áp dụng nguyên tắc "trust but verify" (tin tưởng nhưng kiểm chứng) đối với mọi thông tin được tạo ra.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ hơn về việc sử dụng AI trong nghiên cứu gia phả và cách xác thực thông tin do AI tạo ra.

#devtools #crawling Source

Fast, disk space efficient package manager | pnpm17 Hot5 min2 d agoAI

pnpm 12.5

pnpm 12.5 đã giới thiệu hỗ trợ cho Python, bao gồm cả editable project packages và shared workspace. Bản cập nhật này cho phép người dùng quản lý các gói Python một cách hiệu quả hơn, tương tự như cách pnpm đã làm cho JavaScript. Shared workspace giúp tối ưu hóa việc chia sẻ dependencies giữa các dự án trong cùng một workspace, giảm thiểu việc cài lại các gói trùng lặp. Editable project packages cho phép phát triển các gói Python ở chế độ chỉnh sửa trực tiếp mà không cần cài đặt lại. Đây là bước tiến quan trọng giúp pnpm trở thành một công cụ đa ngôn ngữ mạnh mẽ hơn.

Lập trình viên cần đọc về pnpm 12.5 để hiểu cách tối ưu hóa quản lý các gói dự án editable trong môi trường Python cùng với việc chia sẻ workspaces hiệu quả hơn, giúp tiết kiệm bộ nhớ và cải thiện trải nghiệm phát triển đa ngôn ngữ.

#python #nodejs #pnpm Source

freeCodeCamp2 Hot32 min1 d agoAI

How to Detect Hidden Target Leakage in Public Datasets with Python and a Dependency Graph

Các tập dữ liệu công cộng như CDC dataset đôi khi chứa hidden target leakage khiến mô hình học máy đạt điểm số không thực tế. Tác giả đã phát hiện vấn đề khi mô hình dự đoán cột dữ liệu thứ sáu với R² lên đến 0.998 bất thường. Python cùng dependency graph là công cụ hữu hiệu để vạch ra mối quan hệ ẩn giữa các features và target variable. Bài viết hướng dẫn cách xây dựng dependency graph để phát hiện và loại bỏ leakage, giúp tránh overfitting trong production model.

Bài viết này giúp phát hiện rò rỉ mục tiêu ẩn trong bộ dữ liệu công khai bằng Python và đồ thị phụ thuộc để tránh tạo ra các mô hình machine learning giả tạo.

#machine-learning #python #data-analysis Source

freeCodeCamp1 Hot379 min1 d agoAI

How to Build a GraphRAG System with Python, Neo4j and ServiceNow

Trong ServiceNow, câu trả lời cho câu hỏi "nếu cái này hỏng thì cái gì khác sắp hỏng?" luôn ẩn giấu trong cơ sở dữ liệu. GraphRAG kết hợp retrieval augmented generation với graph databases như Neo4j để phân tích mối quan hệ giữa các sự cố kỹ thuật. Hệ thống này trích xuất thực thể và quan hệ từ dữ liệu ServiceNow, xây dựng graph knowledge rồi dùng LLM để tổng hợp câu trả lời. Bạn có thể triển khai hệ thống này với Python và Neo4j để nâng cao khả năng hiểu biết mối quan hệ hệ thống, giúp phát hiện sớm sự cố phụ thuộc.

Bài hướng dẫn này giúp bạn xây dựng hệ thống GraphRAG với Python, Neo4j và ServiceNow để phân tích mối quan hệ hệ thống và dự đoán lỗi tiềm ẩn.

#python #rag #neo4j Source

Simple Thread1 Hot8 min2 d agoAI

Modernizing Utility Software Starts With the Workflow, Not the Technology

Một case study hiện đại hóa ứng dụng quản lý đánh giá cơ sở hạ tầng cho công ty điện lực lớn cho thấy thành công bắt đầu từ hiểu luồng công việc thay vì chỉ nâng cấp công nghệ. Dự án này thiết kế lại data models để biểu diễn thiết bị vật lý ở độ chi tiết cao hơn, thêm validation và hỗ trợ peer review, đồng thời điều phối giữa các nhóm trong bối cảnh thay đổi quy định (FERC Order 881). Bài học quan trọng là ưu tiên discovery workflow, dùng automation để hỗ trợ thay vì thay thế engineering judgment, và ghi quyết định thiết kế qua Architecture Decision Records. Cần thiết kế cho toàn bộ data lifecycle xuyên suốt các stakeholder groups để đảm bảo tính nhất quán.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế hệ thống phần mềm không chỉ dựa trên công nghệ mới mà phải đáp ứng thực tế hoạt động hàng ngày của đội ngũ kỹ thuật và quy trình phức tạp trong ngành năng lượng, từ việc tối ưu hóa dữ liệu đến việc tích hợp quy định mới mà không làm mất tính linh hoạt.

#automation Source

Real Python1 Hot1 min1 d agoAI

Thinking Recursively in Python Quiz – Real Python

Bài viết cung cấp bộ quiz kiểm tra khả năng tư duy đệ quy trong Python, bao gồm các khái niệm như base cases, cấu trúc dữ liệu đệ quy, duy trì trạng thái và caching kết quả. Các bài tập được thiết kế giúp lập trình viên nắm vững cách tiếp cận vấn đề thông qua hàm tự gọi chính nó. Bạn sẽ được làm việc với các ví dụ thực tế như Fibonacci và tree traversal để hiểu cách tối ưu hóa performance bằng memoization. Bộ quiz này hữu ích cho ai muốn củng cố kiến thức về đệ quy - một kỹ thuật nền tảng trong giải thuật và cấu trúc dữ liệu.

Bài kiểm tra này giúp củng cố kỹ năng tư duy đệ quy của bạn qua các bài tập thực tế về base case, cấu trúc dữ liệu đệ quy, duy trì trạng thái và caching kết quả.

#python #algorithms #recursion Source

Polars Blog18 Hot7 min18 d agoAI

Pre-release of Polars 2.0

Polars là thư viện DataFrame viết bằng Rust có API Python, và bản pre‑release 2.0 đang được công bố. Phiên bản này tích hợp streaming engine vào mọi truy vấn lazy, cho phép thực hiện xử lý luồng thay vì tải toàn bộ dữ liệu vào bộ nhớ. Với streaming engine, các truy vấn lazy có thể làm việc trên tập dữ liệu lớn hơn RAM mà mức tiêu thụ bộ nhớ gần như không đổi, đồng thời giảm thời gian thực hiện do tránh việc sao chép dữ liệu trung gian. Việc đưa streaming engine vào mô hình lazy cho thấy cách mở rộng khả năng xử lý dữ liệu lớn mà không cần thay đổi API hiện tại, nên các nhà phát triển cân nhắc nâng cấp để xử lý workload out‑of‑core. Bản pre‑release vẫn có thể thay đổi, vì vậy trước khi áp dụng trong sản phẩm nên kiểm tra tính ổn định và benchmark trên dữ liệu thực tế.

Polars 2.0 giới thiệu công cụ streaming cho tất cả các truy vấn lazy, giúp xử lý dữ liệu lớn hiệu quả hơn.

#python #data-engineering #polars Source

Scraping Facebook in 2026: Why Traditional HTTP Requests Fail and What Works Instead

Recommended for you

Bình luận

I Built a Green Blob That Lives on My Desktop (and Now It Has Feelings)

AI-assisted genealogy, a follow-up

pnpm 12.5

How to Detect Hidden Target Leakage in Public Datasets with Python and a Dependency Graph

How to Build a GraphRAG System with Python, Neo4j and ServiceNow

Modernizing Utility Software Starts With the Workflow, Not the Technology

Thinking Recursively in Python Quiz – Real Python

Pre-release of Polars 2.0

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads