>>26577
Мне кажется, самым простым вариантом будет создание следующих компонентов:
1. Веб-сайт, позволяющий загружать новые и просматривать имеющиеся фотографии, причём при загрузке новых идёт проверка на дубликаты (т.е. одно и то же фото не разрешается, только если качество лучше и т.д.) Django/Flask + немного JS'а понадобится.
2. Скрипт, который будет грузить на фри-ланс сайты запросы на "нахождение фотографий такой-то актрисы, ещё не имеющихся в базе". asyncio, urllib, requests + paypal/yandexmoney и прочие платёжные модули.
3. Web scraper, который будет лазить по всем повозможным и невозможным сайтам, качая рандомные картинки в надежде, что они окажутся нужной (неверные будут просто отвергнуты валидатором). scrapy может помочь, плюс база данных для хранения адресов и хешей уже проверенных изображений: sqlite, pymongo, postgre, bulbs, миллионы их, выбор типа будет зависеть от того, как данные хранить будешь, можешь в тред баз данных заглянуть.
4. Некий алгоритм прогрессивной шкалы оплаты, берущий во внимание количество и скорость поступления новых фотографий, а так же их качество. Тут книжки по алгоритмам и экономике нужно читать, сам найдёшь.
5. Собственно, скрипт-валидатор фоторафий, самая интересная часть. Это может быть и нейроночка (pybrain, keras, pytorch, theano, миллионы их), могут быть использованые какие-либо стандартные алгоритмы из dsp, типа кросс-корреляции, для выясняния, одинаковые ли фотографии (scikit-image, opencv bindings), а можно воспользоваться уже имеющимися наработками из пункта 2 и нанимать индусов для ручного сравнения. Разумеется, лучше всего будет каскадно использовать все три варианта, если результат не очевиден или близок к некоему порогу.
6. Пункт 5 работает с дубликатами, но что мешает загружать других актрис, а то и вовсе левые картинки? Опять же, либо целиком на индусов положиться, либо сначала на индусах набрать базу, а затем нейроночку обучить, которая будет затем классифицировать новые изображения. Ну и плюс индусы в спорных моментах никуда не деваются. Боже, где б мы без инудсов-то сейчас были!

Ну вот примерно такого плана можешь придерживаться и рано или поздно всё получится.

Единственное только, твоя коллекция будешь лишь стремиться к полной, т.к., во-первых, если он ещё жива, то будут делаться новые фото (хотя хуй знает как там у тебя интересы), а во-вторых, есть вероятность наличия каких-либо фото, которые никто из отозвавшихся так и не скачает.

Берём такой код на скиме:
(define cc #f)
(define bar 0)

(define (func)
(print "This should show only once")
(call/cc (lambda (k) (set! cc k)))
(print bar)
(set! bar (+ bar 1)))

(func)
(cc)
(cc)
(cc)

С горем пополам его можно переписать на Python (http://wiki.c2.com/?ContinuationsInPython)
https://ideone.com/J1KesT (число байтов, которые надо скипнуть, зависит от битности системы)

Но если мы захотим пойти глубже в использовании продолжений и напишем так:
(define cc #f)
(define bar 0)

(define (func)
(print "This should show only once")
(call/cc (lambda (k) (set! cc k)))
(print bar)
(set! bar (+ bar 1)))

(define (g)
(func)
(print "This should show multiple times"))

(g)
(cc)
(cc)
(cc)

то прежняя техника переписывания на педоне не сработает:
https://ideone.com/dmJtGT

Т.е. в питоне мы скопировали только код, а для работы продолжений нужен весь стек. Скопировать его, может, и не проблема. Проблема в том, как текущий стек заменить на нашу копию?

сап,программач
объясни тупому,что я делаю не так. Есть две проверки:

def проверка1():
хуй = input()
try:
int(хуй)
if len(str(хуй)) not in range(228,1337):
print('ты еблан сука, заново вводи')
проверка1()
except:
print('нихуя неправильно, заново вводи')
проверка1()
return хуй

def проверка2():
пизда = input()
try:
int(пизда)
except:
print('вводи заново уеба')
проверка2()
return пизда

почему возвращает значение,которое я ввел самым первым?оно же в процессе проверки изменяется. нихуя не пойму