Даниил Рыжов

Не имел дела с VKBottle, но я здорово подозреваю, что функция отправки сообщения возвращает объект, описывающий отправленное сообщение. Возьми id оттуда.

Вроде бы openvino может работать без tensorflow (и скорее всего умеет работать с intel ускорителями), вот пример их модели распознавания эмоций

В общем случае эта задача не решается на 100% по определению.
Вы говорите, что вокруг фамилий у вас произвольный текст, а это значит, что среди этого текста попадаются слова, которые чем-то похожи на ФИО, но не ФИО, или имя отчество, без фамилии, или что-то вроде "светкин василёк Игоревич". Можно это считать таким экзотическим ФИО, или отчество тут просто отдельно стоит и искать его не надо?
В любом случае схема решения примерно такая. Если у вас есть знаки препинания, то можно разбить по ним фрагменты текста, ФИО не разделяется знаками препинания (кроме дефиса), но дефис отличается от тире пробелами по бокам.
Далее у вас есть цепочки слов. Если в цепочке N слов, то в ней, можно сказать, N-2 кандидата на ФИО.
Каждая трока-кандидат на ФИО может быть проклассифицирована по ряду признаков, свидетельствующих в пользу того, является ли эта тройка ФИО. Осталось только определить набор признаков и веса этих признаков. Каждый признак определяет два показателя: 1) насколько этот признак добавляет шансов тройке быть ФИО; 2) на сколько несовпадение по этому признаку отнимает шансов быть ФИО. Показатели определяются от нуля до 1 и перемножаются. Подбор признаков и их показателей будет настройкой вашего классификатора.
Тут дальше можно двигаться разными путями.
Часть детектов вы сможете надёжно определять по окончанию отчества.
Часть признаков у вас будут словарными словами, которые, по вашему, не могут быть именем и\или фамилией.
На этом этапе уже будет довольно хорошая детекция. Вопрос что вам важнее, отсутствие false positive, или отсутствие false negative.
Так же по-разному может повезти с входными данными. Если у вас много "ловушек" в виде разбросанных по тексту бесхозных отчеств, если у вас много очень странных имён... в общем тут вам никто не выдаст идеальное решение. При отсутствии четкого ТЗ результатом будет расплывчатое ХЗ.
В целом обычно на настройку таких классификаторов под текст на первое время сажают людей. У нас сейчас есть ChatGPT и ему, думаю, вполне можно скидывать наборы имён, чтобы он вычеркивал те, которые вряд ли именами являются. Если вы приняли, что какое-то слово не может являться именем, или фамилией, то такое решение хорошо бы кэшировать, а затем для консистентности придерживаться аналогичного в других случаях.

Странная у вас задача, сударь. Выглядит как учебная. В этом случае рассуждений вроде приведенных мной здесь хватило бы для успешного ответа на собеседовании.

Учимся нормально конкретизировано задавать вопросы, в текущем виде ответ: "явно преобразовать во float", который ты вообще сам должен был домыслить.

Скорее всего вы применяете клиентское API телеграма не по назначению или вопреки лицензии. Например, вы, может быть, рассылаете спам, или скам, а может быть делаете что-то ещё, что противоречит добросовестному использованию сети.
Конкретной причины, по которой вас блокируют вам никто скорее всего не скажет. В таких случаях самое эффективное - это максимальнео расплывчато описывать причины и критерии возможных блокировок, чтобы играясь с пороговыми критериями злоумышленники не могли подстроиться под ограничения.

Скорее всего ограничения и критерии, по которым вашу деятельность пресекают, не заключаются в чем-то одном. Скорее всего критериев много и они не однозначно влияют на принятие решения о блокировке. Другими словами, если быть по ту сторону баррикад от вас, то причины блокировок нужно сделать максимально многофакторными, диверсифицированными, неявными и нечеткими. Где-то нужно даже вводить рандомизацию и отложенную блокировку, если вы предпринимаете серьёзные меры, чтобы ваш софт притворялся валидным штатным клиентом. В вашем же случае, видимо, паттерн использования протокола и АПИ выдаёт вас мгновенно.

Подумайте чем ваш "клиент" телеграма отличается от добросовестно выполненного клиента для штатных целей? Может быть он не сохраняет контактов? Может быть коннекты идут из одной подсети и она уже "на особом счету"? Может быть На ваши сообщения много жаловались, и теперь отдельные специальные эвристики вылавливают клиентов, похожих по паттерну на ваши и банят их сразу же?

Никто вам не скажет конкретных критериев. Никто не допустит, чтобы эти критерии были всегда неизменными и четкими. Это не эффективно для борьбы со спамерами.

Это типичная ошибка тех, кто не учил язык. Попробуйте так:
if self.s1 in [color1, color2]:

Наследование от dict повлечет за собой неявные ошибки, используйте предназначенный для этого collections.UserDict

from collections import UserDict
class MyDict(UserDict):
    def __setitem__(self, key, value):
        print(f'Меняем значение {key} на {value}')
        super().__setitem__(key, value)

Мне нужно чтобы при изменении любого значения словаря, в том числе значения словаря по ключу 'z', выполнялся определенный код.

Очевидно вам это нужно для ваших конкретных словарей с бизнес логикой. И это нормально что они будут отдельным классом. Питон под капотом тоже использует словари и там явно не должен выполняться ваш код.

Как верно подметил fenrir , наследоваться надо от UserDict.
Чуть поменял код, можете посмотреть что вышло. Была еще проблема в том, что при создании объекта вызывается метод __setitem__, для этого добавил флаг _initialization_finished

from collections import UserDict


class MyDict(UserDict):
    def __init__(self, **kwargs):
        self._initialization_finished = False
        print('Создан объект')
        super().__init__(**kwargs)
        self._initialization_finished = True

    def __setitem__(self, item, value):
        if self._initialization_finished:
            print(f"Вы поменяли значение {item} на {value}!")
        if isinstance(value, dict):
            value = MyDict(**value)
        super().__setitem__(item, value)

    def __getitem__(self, item):
        print(f"Пытаемся получить значение {item}")
        return super().__getitem__(item)


d = MyDict(x='123', y=15, z={'a': 4})
# Создан объект
# Создан объект

d['x'] = '456'
# Вы поменяли значение x на 456!

e = d['y']
# Пытаемся получить значение y

Два сообщения подряд "Создан объект" из-за того, что сначала создается основной кастомный словарь, потом создается словарь под ключом z, который тоже вызывает сообщение

Что значит спарсит видео по ссылке? beatifulsoup парсит html и xml. Что бы качать видео c ютуба средствами python, есть специальная библиотека pytube. https://pytube.io/en/latest/

Ну код 2хх - это не ошибка. Просто сервер сообщает, что действие выполнено, а вот сказать ему нечего (т.е. нет отдаваемого документа). Поищи в документации, наверняка можно настроить переадресацию при logout, чтобы отдавать код 302.

Не похоже на ключ даже близко. Они выглядят как длинный и валидный b64

Так, но подозреваю это не то что тебе надо:
Документация

url_ = f"{reverse("products")}"/add?pk_order={order_pk}&pk_repairer={i[0]}"

или вот так:

# settings.py
YOUR_SITE_BASE_URL = os.getenv('YOUR_SITE_BASE_URL')

from django.conf import settings

url_ = f"{settings.YOUR_SITE_BASE_URL}/add?pk_order={order_pk}&pk_repairer={i[0]}"

pip install python-dotenv