Pro Python • IT

🐍 Методы списков Python ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

Высшее образование дистанционно в Московском ВУЗе Вы мечтаете получить высшее образование, но не сдали ЕГЭ или получили низкие баллы? У нас есть решение для вас! Институт Международных Экономических Связей предлагает дистанционное обучение , которое позволяет получать качественные знания из любой точки мира по 10+ направлениям обучения. ✅ Государственный диплом без отметки о дистанте ✅ Удобный личный кабинет студента ✅ Поддержка кураторов на каждом этапе обучения ✅ Можно поступить без ЕГЭ Узнать больше #реклама 16+ imes.su О рекламодателе

🏆 PySR – ИИ, который объясняет свои решения PySR находит простые математические формулы, которые точно описывают ваши данные и понятны человеку. 👾 Как это работает: Автоматически подбирает уравнения (например, "y = 2.5*x + 10") вместо сложных нейросетей.. Установка библиотеки:

pip install pysr

Пример использования:

from pysr import PySRRegressor
model = PySRRegressor()  # Настройки по умолчанию
model.fit(X, y)  # X - данные, y - целевая переменная
print(model)  # Покажет лучшую найденную формулу

💻 GitHub 🎈 Главный плюс: Получаете не просто предсказания, а готовое уравнение, которое можно опубликовать в научной работе. ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

📊 Пять ключевых агрегатных функций SQL для аналитиков данных ➡️ SUM() — суммирует все значения в числовом столбце ➡️ AVG() — вычисляет среднее значение в числовом столбце ➡️ COUNT() — подсчитывает общее количество строк или значений (исключая NULL) ➡️ MAX() — возвращает максимальное значение в столбце ➡️ MIN() — возвращает минимальное значение в столбце ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

🎯 Python для реализации брутфорса Когда у вас есть файл с защищенным паролем, а пароль неизвестен, брутфорс может помочь попытаться разгадать его. 🔴Этот метод требует большого количества времени и ресурсов, особенно если пароль длинный и сложный, но в некоторых случаях он может оказаться эффективным.

import string
import itertools

def brute_force_pass(target, length):
    chars = string.ascii_letters + string.digits  # Символы: буквы и цифры
    for attempt in itertools.product(chars, repeat=length):  # Генерация комбинаций
        pwd_attempt = ''.join(attempt)  # Преобразование кортежа в строку
        print(f"Trying: {pwd_attempt}")  # Вывод текущей попытки
        if pwd_attempt == target:  # Проверка, совпадает ли пароль
            print(f"Password found: {pwd_attempt}")  # Если совпал - выводим его
            return pwd_attempt
    print("Password not found")  # Если пароль не найден
    return None

➡️ Метод брутфорса может быть мощным инструментом, однако его использование должно быть этичным и законным.

Никогда не пытайтесь взломать файлы или системы без разрешения владельцев.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

🐹 Начинаем ждать пятницу ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

😚 Сравниваем терабайты данных за секунды, используя фиксированный объем памяти Библиотека DataSketch реализует алгоритмы вероятностного хеширования и сжатия данных для быстрого сравнения больших наборов. 🥳 Ключевая функция: Идеально для обработки Big Data и поиска дубликатов. Установка библиотеки:

pip install datasketch

Пример использования:

from datasketch import MinHash, MinHashLSH

# Создаем "отпечатки" текстов
m1 = MinHash(num_perm=128)
m2 = MinHash(num_perm=128)
for word in ["data", "science"]: m1.update(word.encode())
for word in ["data", "analysis"]: m2.update(word.encode())

# Сравниваем (0.75 = порог схожести)
print("Схожесть:", m1.jaccard(m2))  # Результат: 0.5

💻 GitHub 😞 Фишка: Позволяет находить дубликаты среди миллионов документов на обычном ноутбуке. ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

🔊Каналы с IT мероприятиями Подписывайся, чтобы не пропустить⚡ 1. IT мероприятия для стажеров и студентов 2. IT мероприятия по РФ 3. IT мероприятия и хакатоны по всему миру 4. Бесплатные IT мероприятия 5. IT мероприятия онлайн 6. IT мероприятия Москва 7. IT мероприятия Санкт Петербург

💻Сравнение методов аутентификации Сессии — для простых сценариев, JWT/OAuth — для масштабируемости, SSO — для удобства, QR — для мобильных юзеров.

💎Сессия → Cookie с ID (только для 1 устройства) 💎Токен → Закодированные данные (без хранения на сервере) 💎JWT → Стандартный подписанный токен (самодостаточный) 💎SSO → 1 вход → много сервисов 💎OAuth2 → Делегированный доступ без пароля 💎QR-код → Мобильный вход по сканированию

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

GitVerse News Канал для разработчиков — профи, начинающих и кому просто любопытно. Обсуждаем AI и open source, делимся новостями, изучаем крутые кейсы. Подписаться #реклама 16+ О рекламодателе

🥬 Управление Android-устройствами напрямую из Python-скриптов Библиотека для работы с Android Debug Bridge (ADB) без зависимостей от нативного SDK. Особенности:

➖Поддержка всех основных ADB команд ➖Работает без установки Android SDK ➖Простое API для интеграции в тестовые фреймворки ➖Поддержка нескольких устройств одновременно

Установка библиотеки:

pip install pure-python-adb

Пример использования:

from ppadb.client import Client as AdbClient

# Подключение к ADB серверу
client = AdbClient(host="127.0.0.1", port=5037)
devices = client.devices()

if devices:
    device = devices[0]
    print(f"Устройство: {device.serial}")
    # Получение информации о системе
    print(device.shell("getprop ro.build.version.release"))

💻 GitHub 📟Главный плюс: Полностью Python-решение для автоматизации тестирования и управления Android без зависимостей от Java/SDK (реализована на Python 3.6+). ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

От обнаружения угрозы к ее мгновенному устранению Сложно обеспечивать безопасность компании, когда в инфраструктуре много разрозненных решений, бюджеты на ИБ сокращаются, а специалистов не хватает. Риски растут, атаки становятся сложнее, а рутинные задачи мешают реагировать быстро. Приглашаем на вебинар 12 августа в 11:00, где расскажем про Solar SIEM — платформу, которая объединяет функции SIEM и SOAR/IRP, ускоряя поиск угроз в 3 раза и экономя до 40% бюджета. Узнайте, как оптимально настроенная автоматизация снижает нагрузку на команду и закрывает дыры в безопасности. Сделайте работу ИБ-специалистов ности проще и эффективнее. Регистрируйтесь на вебинар, чтобы защитить бизнес без лишних затрат! Зарегистрироваться #реклама 16+ rt-solar.ru О рекламодателе

🤔 Так надо организовывать свою работу ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

🏷️ ImageHash – поиск дубликатов изображений с помощью хеширования ImageHash – это Python-библиотека для вычисления perceptual-хешей изображений. Она помогает находить похожие или дублирующиеся картинки, даже если они были изменены (например, обрезаны или пережаты). 📸 Ключевая функция: Сравнение изображений через хеши (ahash, dhash, phash, whash), что позволяет быстро искать дубликаты без полного перебора пикселей. Установка библиотеки:

pip install imagehash

Пример использования:

from PIL import Image
import imagehash

hash1 = imagehash.average_hash(Image.open('image1.jpg'))
hash2 = imagehash.average_hash(Image.open('image2.jpg'))
print(hash1 - hash2)  # Чем меньше разница, тем больше похожи изображения

💻 GitHub ⚡️ Главный плюс: Автоматизация поиска дубликатов с высокой точностью и поддержкой разных алгоритмов хеширования. Отлично подойдет для очистки медиабиблиотек. ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

🧘 dabl — AutoML для ленивых дата-сайентистов Библиотека для автоматического анализа данных и построения базовых ML-моделей в одну строку кода. Разработана командой scikit-learn. 🔩 Ключевая функция: Автоматизирует всю рутину: предобработку данных, feature engineering и подбор моделей с визуализацией результатов. Установка библиотеки:

pip install dabl

Пример использования:

import dabl
data = dabl.datasets.load_titanic()
dabl.SimpleClassifier().fit(data, target_col="survived")
# Готово! Смотрите отчёт в Jupyter

💻 GitHub 👉 Главный плюс: Мгновенный старт работы с данными — библиотека сама определяет типы фичей, подбирает трансформеры и строит interpretable-модели. ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

👀 pyTermTk — фреймворк для TUI-приложений на Python Библиотека для создания продвинутых текстовых интерфейсов (TUI) с поддержкой виджетов, тем оформления и кросс-платформенной работой. ➡️ Ключевая функция: Позволяет строить интерактивные терминальные приложения с элементами GUI (кнопки, таблицы, формы) без зависимости от графического сервера. Установка библиотеки:

pip install pyTermTk

Пример использования:

from TermTk import TTk, TTkButton

def on_click():
    print("Button clicked!")

root = TTk.TTk()
btn = TTkButton(text="Click me!", pos=(10,5), size=(20,3))
btn.clicked.connect(on_click)
root.mainloop()

💻 GitHub 💎 Главный плюс: Полноценный набор UI-компонентов (CheckBox, RadioButton, ScrollArea) + поддержка "тёмной/светлой" тем прямо в терминале. ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

☕️ Surprise — библиотека для построения рекомендательных систем Surprise (Simple Python Recommendation System Engine) предоставляет готовые инструменты для быстрого обучения и оценки алгоритмов рекомендаций на основе пользовательских предпочтений. 🟡Ключевая функция: Простое тестирование и сравнение классических алгоритмов (KNN, SVD, SlopeOne) на ваших данных с акцентом на точность предсказаний. Установка библиотеки:

pip install scikit-surprise

Пример:

from surprise import Dataset, KNNBasic
from surprise.model_selection import cross_validate

# Загрузка встроенного датасета MovieLens
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')

# Обучение KNN-модели 
algo = KNNBasic()
cross_validate(algo, data, measures=['RMSE'], cv=5, verbose=True)

💻 GitHub 📣 Главный плюс: Чистый API для экспериментов с рекомендательными алгоритмами без сложной инфраструктуры — идеально для исследований и прототипирования. ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

Онлайн-магистратура с IT специальностями от Яндекса Совместно с ИТМО, МИФИ, МФТИ. Онлайн-магистратура с актуальными программами и гибким графиком обучения. Получите высокооплачиваемую IT профессию, официальный диплом и практические знания. Господдержка оплаты. Совмещение с работой! Подать заявку #реклама 16+ practicum.yandex.ru О рекламодателе

💻 Простой сравнительный график по алгоритмической сложности

P.S.: Нет того графика, который бы отражал уровень желания идти на работу утром в понедельник. 🔽

Всем хорошего начала недели !🥴 ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

Как изменился киберландшафт целевых атак Какие техники и тактики используют профессиональные хакеры для атак на компании? Чаще всего злоумышленники проникают в инфраструктуру, потому что в компании нет подходящих средств защиты. 24 июля на вебинаре разберем реальные кейсы и дадим практические советы, как затруднить атакующим путь к вашим системам. Обзор актуальных тактик и техник злоумышленников Разбор кейсов расследований атак в российских частных и государственных организациях Советы по построению защиты ИТ-инфраструктуры, чтобы усложнить срабатывание факторов ИБ-риска при атаках профессиональных злоумышленников Присоединяйтесь! Смотреть #реклама 16+ rt-solar.ru О рекламодателе