Python Portal

Подборка популярных каналов по информационной безопасности и этичному хакингу: 🔐 infosec — ламповое сообщество, которое публикует редкую литературу, курсы и полезный контент для ИБ специалистов любого уровня и направления. 🤯 Social Engineering — самый крупный ресурс в Telegram, посвященный этичному Хакингу, OSINT и социальной инженерии. 💬 Вакансии в ИБ — актуальные предложения от самых крупных работодателей и лидеров рынка в сфере информационной безопасности.

Майк Тайсон однажды сказал: "У всех есть план, пока не получат по лицу." В программировании (и особенно при изучении Python) это можно переформулировать так: «Кажется, что ты понял тему — пока не получишь задачу в лоб» Какой вывод даст этот код — и почему? 😶 👉 @PythonPortal

Если ты каждый день используешь кучу AI-инструментов — вот штука, которая серьёзно упростит тебе жизнь. Называется GlobalGPT В одном месте ты получаешь доступ к: GPT-4.5, Claude 3.7, DeepSeek, MidJourney, Perplexity, Runway и другим. Больше не нужно прыгать по вкладкам — всё в одной панели 🪄 👉 @PythonPortal

Нужно искать ключи в нескольких словарях с приоритетом? Ручной способ поиска: сначала в group3, если нет — в group2, если и там нет — в group1:

age = group3.get(name, group2.get(name, group1.get(name)))

Работает, но нечитаемо и неудобно, особенно при большом количестве словарей. Лучше используй ChainMap для чистой логики с подстановкой по умолчанию

m = ChainMap(group3, group2, group1)
age = m.get("ana")

Создается объект ChainMap, который объединяет словари по приоритету: Просто вызываешь m.get(key) — он сам идет по цепочке, пока не найдет ключ Даже если ключ есть в нескольких словарях, берётся первое вхождение по приоритету 👉 @PythonPortal

Посмотри на это: MCP-сервер для управления Jupyter-ноутбуками через Claude MCP-сервер — это "мост", который позволяет Claude напрямую управлять ноутбуком. Создавать ячейки, писать код, запускать его. Ты можешь сказать Claude что-то вроде:

«Создай ячейку с кодом, который загружает CSV-файл и строит график»

И он реально создаст такую ячейку в Jupyter и запустит её Полностью open-source и бесплатен для использования 😎

Совет по Python: Чтобы посчитать количество вхождений элементов, используйте Counter из модуля collections Например у нас словарь, где ключ — это ID устройства, а значение — его производитель.

devices_vendors = {
    'device001': 'Cisco',
    'device002': 'Juniper',
    'device003': 'Cisco',
    'device004': 'Arista',
    'device005': 'Cisco'
}

> Выполняем подсчёт:

vendor_counts = Counter(devices_vendors.values())

Здесь берутся все значения из словаря (.values()), т.е. список вендоров: ['Cisco', 'Juniper', 'Cisco', 'Arista', 'Cisco'], и Counter считает, сколько раз каждый встретился. > Выводим и получаем:

Counter({'Cisco': 3, 'Juniper': 1, 'Arista': 1})

👉 @PythonPortal

Наткнулся на отличную платформу для практики: Pybites Bites of Py Это интерактивные мини-задачи (байты) по Python, которые ты решаешь прямо в браузере. Твой код сразу тестируется > Короткие и прикладные задачи > Всё онлайн, ничего ставить не нужно > Прокачка Python навыков и стандартной библиотеки > Отлично подходит для новичков и опытных Попробовать можно бесплатно: -> https://pybitesplatform.com/bites/demo 👉 @PythonPortal

Использование декоратора dataclass в Python Декоратор dataclass упрощает создание классов, которые в основном хранят данные. Он автоматически генерирует специальные методы, такие как __init__, __repr__ и другие. Это снижает многословность кода, сохраняя при этом его ясность и функциональность. На фото приведены два примера. В первом мы используем декоратор dataclass, поэтому явно не добавляем методы __init__, __repr__ и __eq__. Они автоматически добавляются декоратором. Во втором примере показано, как выглядел бы тот же код без использования декоратора dataclass. Видно, что такой код гораздо длиннее Ставь лайк если пост был полезным 🪑 👉 @PythonPortal

Это гайд “Python Logging With Loguru” рассказывает о том, как упростить логирование в Python с помощью библиотеки Loguru — удобной и мощной альтернативы стандартному logging Примеры кода показаны для реальных задач, от простой отладки до продакшен-логирования. Приятного изучения 💪 👉 @PythonPortal

Пожалуйста, перестань использовать Python как 15 лет назад. Лучше начни применять эти практики Прожми лайк, если понравилось — 👍 👉 @PythonPortal

Принёс полезное — базу актуальных бесплатных API, которую регулярно обновляют 😇 Внутри аж 403 штуки на любой вкус: от игр и погоды до финансов и здоровья Алгоритмы присваивают рейтинг каждому API на основе надежности, частоты ошибок и времени отклика Если апишка перестает работать или становится платной, она теряет рейтинг и удаляется с сайта 👉 @PythonPortal

Cкрипт из 3 строк, чтобы автоматически открыть Google Earth или любой другой сайт > import webbrowser # Укажем ссылку на Google Earth

google_earth_url = 'https://earth.google.com/'

# Откроем Google Earth в браузере по умолчанию

webbrowser.open(google_earth_url)

Удобно для утилит, лаунчеров или GUI-программ 💐 👉 @PythonPortal

В копилку лайфхаков: если открыть любой репо на GitHub и поменять "hub" на "podcast" в URL — за считанные секунды он превратится в аудиоподкаст Можно слушать, пока делаешь кофе или дебажишь прод 🤔 Опенсорс и бесплатно 👉 @PythonPortal

Нужны фейковые данные для тестов или демо? Попробуй пакет Faker — отличная библиотека

from faker import Faker  # импортируем библиотеку Faker

> Подключаем модуль, который умеет генерировать фейковые данные.

fake = Faker()  # создаём объект генератора

> Теперь можно вызывать методы для генерации данных.

print(fake.name())  # Например: Paul Lynn
print(fake.name())  # Например: Keith Soto

> Генерируем случайные имена (имя + фамилия).

print(fake.address())  
# Например:
# Unit 6944 Box 5854
# DPO AA 14829

> Генерируем случайный адрес. Поддерживает локализацию (например, Faker('ru_RU')), а также умеет создавать email, номера, даты, компании и т.д 🤙 👉 @PythonPortal

В копилку лайфхаков: если заменить .com на .dev в URL любого репозитория GitHub — репозиторий откроется в VS Code прямо в браузере Идеально для быстрого просмотра и редактирования кода без установки 🤤 👉 @PythonPortal

Вот классный бот, который превращает Telegram в консоль для управления сервером Linux ServerManagementTelegramBot — проект на aiogram 3.x, с которым можно: > смотреть загрузку CPU, RAM, диска > запускать shell-команды прямо из чата > управлять файлами на сервере (скачивать, удалять, просматривать) А также добавлять собственные команды через JSON-конфиг Отлично подойдёт для своих VPS или просто как pet-проект для практики. Советую заценить — будет полезно и интересно 💪 👉 @PythonPortal

Интерфейс с перетаскиванием для создания ИИ-агентов Langflow — это мощный визуальный инструмент для создания и развертывания ИИ-агентов и рабочих процессов без единой строки кода. Поддерживает все основные LLM, векторные базы данных и другое. Полностью open-source, более 62 тысяч звёзд 😮 👉 @PythonPortal

Гвидо — создатель Python Гэндальф — волшебник из «Властелина колец» Дарт Вейдер — злодей из вселенной «Звёздных войн» Что у них общего? Это примеры, которые я использовал, чтобы показать, как оператор * (splat) позволяет разворачивать итерируемые объекты 😂 👉 @PythonPortal

Полная реализация Transformer на PyTorch Чёткое и наглядное объяснение, как работают трансформеры — без воды Всё на Python, максимально понятно -> https://www.k-a.in/pyt-transformer.html 💪 👉 @PythonPortal

Вы можете установить UV_TORCH_BACKEND=auto, и uv автоматически установит подходящую версию PyTorch с поддержкой CUDA для вашей машины — без какой-либо настройки. 😊 👉 @PythonPortal