Программистика

ЧЕБУРНЕТУ БЫТЬ!🤭

Медный купол по-немногу накрывает, а ты даже не знаешь как действовать?

Ниже даю список каналов спецов из сферы кибербеза, которые уже придумали все за тебя: HACK WARRIOR. – парни уже давно сели на измену и активно постируют контент на тему защиты своих личных данных в интернете, чтобы не сел ты. SecureSnake – канал безопасника однажды сильно пострадавшего от халатного отношения к своей интернет-гигиене. Собственно, поэтому и стал безопасником... INFOSEC LIZARD – твой личный криптонит от любых кибер-угроз в сети. Я бы не хотел, чтобы в будущем ты пожалел о том, что пролистал этот пост. Оставайся в безопасности.

🖥 Swifter — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации применения функций к объектам DataFrame и Series в библиотеке pandas! Она автоматически определяет наиболее эффективный способ выполнения операции, будь то векторизация, параллельная обработка с использованием Dask или стандартный метод apply.

🐱 Ссылка на GitHub Программистика|| #Репозиторий

🔥 Бесплатный Python-курс от Google Google выкатил свой вводный курс по Python — простыми словами и с заданиями на практику. Отличный старт для тех, кто хочет вкатиться в язык или подтянуть основу. 🟢 Темы курса:

➡️ Установка и настройка Python ➡️ Первые шаги и базовый синтаксис ➡️ Списки и сортировка ➡️ Словари и работа с файлами ➡️ Регулярные выражения ➡️ Утилиты и полезные приёмы

🌐 Ссылка

Программистика || #Course

💻 Интересуешься IT? У меня есть действующий Хакер, который недавно открыл свою сетку Telegram-каналов. Подборка для тебя: 😈 t.me/CodeGuard_PySec — Linux, DevOps и все о взломе и кибербезе. 🧠 t.me/CodeGuard_SciencePop — научно-популярный журнал для инженеров и разработчиков. 💼 t.me/CodeGuard_Vacancy IT — вакансии, фриланс, карьера в IT, топовые подборки.

⚠️ Все для твоего роста — самые полезные материалы!

🧠 Дескрипторы в Python — скрытый механизм, который делает магию свойств, методов и ORM Дескрипторы — это «розетка» Python Data Model. Понимаешь их — понимаешь, *почему* работают @property, методы класса, functools.cached_property, поля в ORM и валидаторы типов. Что такое дескриптор? Объект, лежащий в атрибуте класса и реализующий любой из методов: __get__, __set__, __delete__. Когда ты пишешь obj.x, Python идёт по правилам:

1. Data-дескриптор (есть __set__ или __delete__) в классе → он главный 2. Иначе — смотрим obj.__dict__ 3. Иначе — non-data дескриптор (только __get__) в классе 4. Иначе — обычное значение из класса / MRO

➡️ Функции — это non-data дескрипторы: поэтому obj.method → «привязанный метод» с self. 🟢 Практика №1. ReadOnly-поле с аккуратным хранением Хотим поле, которое задаётся один раз и дальше только читается.

class ReadOnly:
    def __set_name__(self, owner, name):
        self.storage_name = f"_{owner.__name__}__{name}"

    def __get__(self, instance, owner):
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.storage_name]

    def __set__(self, instance, value):
        if self.storage_name in instance.__dict__:
            raise AttributeError("Поле только для чтения")
        instance.__dict__[self.storage_name] = value


class User:
    id = ReadOnly()   # data-дескриптор
    def __init__(self, id_, name):
        self.id = id_
        self.name = name

u = User(10, "Alice")
print(u.id)      # 10
u.id = 11        # ❌ AttributeError

➡️ Трюк с __set_name__: узнаём имя атрибута и делаем приватное имя для хранения в instance.__dict__. 🟢 Практика №2. Ленивое вычисление с кэшем (свой cached_property) Вычисляем дорогое значение один раз при первом доступе и кэшируем в объекте.

class cached_property:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.name = func.__name__

    def __set_name__(self, owner, name):
        # используем реальное имя атрибута (на случай декораторов/переименования)
        self.name = name

    def __get__(self, instance, owner):
        if instance is None:
            return self
        if self.name in instance.__dict__:
            return instance.__dict__[self.name]
        value = self.func(instance)
        instance.__dict__[self.name] = value  # кэш в объекте
        return value


class Report:
    @cached_property
    def heavy_stats(self):
        print("compute...")           # увидим один раз
        return sum(range(10_0000))    # имитация работы

r = Report()
print(r.heavy_stats)   # compute... → число
print(r.heavy_stats)   # мгновенно из кэша

➡️Почему работает? Это non-data дескриптор: после первого доступа мы кладём значение в instance.__dict__, и оно начинает «перекрывать» дескриптор (см. правила разрешения атрибутов). 💡 Запомни

🟢 Дескриптор = объект с __get__/__set__/__delete__ в классе, управляющий доступом к атрибуту. 🟢 Data-дескрипторы сильнее instance.__dict__; non-data можно кэшировать в __dict__. 🟢 Паттерны: @property, cached_property, валидаторы, ленивые поля, логирование, поля ORM — всё это дескрипторы. 🟢Храните данные в экземпляре, а не в дескрипторе. Используйте __set_name__

Программистика|| #doc

Задачи по дискретной математике с алгоритмами на Python. 2-е изд.

В учебное пособие включены задачи и упражнения вузовского курса дискретной математики, включая разделы, связанные со спецификой информационно-коммуникационных технологий. В каждой главе приводятся теоретические сведения, необходимые для решения задач разного уровня сложности, ответы и во многих случаях подробные пояснения к решениям. Второе издание книги отражает тенденцию возрастания интереса к дискретной математике у специалистов в области компьютерных наук. В отличие от первого издания, в качестве языка программирования мы теперь используем Python. Выбор этого языка обусловлен его универсальностью и быстрым ростом популярности в мире. На наш взгляд, Python достаточно хорошо подходит для обучения методам разработки и анализа алгоритмов. Во втором издании мы сохранили структуру материала прежней: каждая глава состоит из теоретической части, содержащей основные определения, теоремы и типичные схемы решения задач, далее приводятся задачи для решения в аудитории под руководством преподавателя или для самостоятельной работы. В книгу добавлены более 50 новых задач с решениями и ответами, а также контрольные вопросы к каждой главе для проверки знания основных определений и теоретических фактов. В ряде случаев в решениях и доказательствах были сделаны уточняющие комментарии или исправлены замеченные неточности.

Программистика|| #doc

Программистика|| #Мемы

Полиморфизм в Python. Что такое Утиная типизация (ducktyping)

📱 Первоисточник

Программистика|| #video

Программистика|| #Шпаргалки

AI-агенты: новая волна автоматизации бизнеса 🔛 Бизнес все активнее внедряет AI-агентов, которые работают быстрее, дешевле и без усталости. Это не просто чат-боты, а полноценные цифровые сотрудники, которые автоматизируют процессы в HR, финансах, маркетинге и других сферах. Админ канала ⏩ Ai, работай! ⏪ подготовил обзор российских и зарубежных решений: где AI-агенты уже зарабатывают деньги, как они трансформируют рынок и какие технологии стоит изучить сегодня, чтобы не остаться позади. Забирай PDF бесплатно: https://t.me/+A4dWz9VI4V00ZjFi

⚡️ RECURA — один из лучших каналов для разработчиков и программистов. Канал ведёт практикующий DevOps-инженер, который ежедневно публикует: • код, повышающий эффективность разработки • лайфхаки и полезные трюки для Bash и Linux • готовые решения для Docker и Kubernetes • инструменты и утилиты для автоматизации • полезные материалы и советы по информационной безопасности Подпишись, чтобы быть востребованным специалистом.

Программистика|| #Мемы

📎 Секретный навык, который вы не найдете нигде! Открывается ЭКСКЛЮЗИВНЫЙ доступ к подробному разбору, где: ✓ Узнаете как с помощью нейросети писать вовлекающие статьи, продающиеся текста, и уникальные рефераты на заказ. ✓ Вы узнаете как с помощью нейросетей написать вирусные сценария для YouTube, Reels, VK клипы. ✓ И самое главное (Как всего за 3 дня научиться зарабатывать от 100 тысяч рублей на нейросетях освоив самый востребованный навык). А еще бесплатный бонус на заработок Ты получаешь рабочий бонус с готовыми инструментами, инструкциями и схемами, которые можно запустить прямо сегодня и выйти на дополнительный доход в 150 000 рублей. Разбор будет в этом канале:   (https://t.me/+g6ZJ72_Lm2JhNDQy)   🔥 Доступ только для своих и закроется через несколько часов.

🔥 Логирование в Python — как правильно, а не через print() Многие новички любят писать print("Ошибка!") и думают, что это логи. Но в реальности логирование — это отдельная система, которая помогает понять, что происходило с приложением в любой момент. И да, без неё ни один серьёзный проект не живёт. 👍 Минимальный пример

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info("Приложение запущено")

➡️Теперь сообщение попадёт в лог с уровнем INFO. 🟢 Уровни логов

🟢 DEBUG — подробная отладка 🟢 INFO — обычное сообщение 🟢 WARNING — что-то подозрительное 🟢 ERROR — ошибка, но программа работает 🟢 CRITICAL — серьёзный сбой

👍 Логируем в файл

logging.basicConfig(
    filename="app.log",
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s — %(levelname)s — %(message)s"
)

➡️ Теперь логи сохраняются в app.log с указанием времени и уровня. 👍 Автоматическая ротация файлов

from logging.handlers import RotatingFileHandler

handler = RotatingFileHandler("app.log", maxBytes=1_000_000, backupCount=3)
logging.basicConfig(handlers=[handler], level=logging.INFO)

➡️ При достижении 1MB лог создаёт новый файл и хранит 3 последних копии. 👍 Логируем ошибки с трассировкой

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError:
    logging.exception("Ошибка деления на ноль")

➡️ В лог попадёт и текст ошибки, и traceback. ➡️ print() — это для дебага на коленке, а логи — для настоящих проектов. Настрой их один раз и забудь о хаосе. Программистика|| #doc

Канал украден! Здравствуйте, дорогие читатели наших каналов! Мы хотим сообщить вам, что канал Free Znanija (IT) был украден вчера из-за банальной человеческой глупости и не соблюдения банальных правил осторожности и информационной безопасности. Поэтому мы хотим призвать всех тех, кто до сих пор на него подписать отправить на него, как можно больше жалоб по любым темам: мошенничество, авторское право и т.д. и так же, пожалуйста, отпишитесь от него, потому что новый воаделец (хуесос) хочет продать его под скам. Все доказательства мы собрали здесь: https://t.me/docva1 Будем благодарны, если вы сделаете, как мы просим, ведь лучше канал заблокируют, чем на нём смогут навариться нечестным путём! Но так же мы попробуем продолжить наше дело с курсами тем более, чято архив (https://t.me/FreeZnanija_IT2) остался за нами, а основу пока перенесём сюда: https://t.me/FreeZnanija_IT. Тут же мы объявим, когда сможем продолжить работу! Это очень плохо на нас сказалось, ведь это первый наш канал, считай душу туда всю вложили! Спасибо за внимание и за то, что продолжаете нас читать!

Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python

Обучение без учителя — передовой рубеж технологий ИИ и, возможно, ключ к созданию сильного ИИ. Поскольку подавляющая часть накопленных в мире данных не размечена, к ним нельзя применять традиционное обучение с учителем. В то же время обучение без учителя позволяет успешно работать с неразмеченными наборами данных и выявлять заложенные в них закономерности, обнаружить которые человеку не под силу. Автор показывает, как реализовать обучение на основе Scikit-learn и TensorFlow/Keras. Используя готовый код и практические примеры, специалисты по работе с данными смогут выявлять скрытые закономерности в информационных массивах, более глубоко анализировать деловые данные, обнаруживать аномалии, выполнять автоматическое конструирование признаков и генерировать синтетические наборы данных. Все, что потребуется — знание программирования и предварительный опыт работы в области ML.

Программистика|| #doc

🐧 Linux без страха, Python без скуки — это PyLinux! Здесь обучение идёт в кайф, а не через боль. Всё просто, понятно и по делу. 📌 Внутри тебя ждёт: 🔵 Пошаговые гайды по Python и Linux 🔵 Готовые скрипты и утилиты — запускай и экономь время 🔵 Поддержка единомышленников — спрашивай что угодно 🔵 Огромная библиотека — книги, шпаргалки, инструкции и полезности для твоей IT-базы 👉 Жми и получай — только реальные знания, которые можно применить уже сегодня.