Mr. Python | Backend | Программирование

Хочешь в хакинг? Тогда читай мой канал. В нём ты узнаешь с чего начать, увидишь интересные кейсы из социальной инженерии, прочувствуешь все прелести пентеста на себе прочитаешь про забавные случаи из мира ИБ и посмеёшься над тупыми инфоцыгами. 🐈‍⬛Дорожная карта со стажёра до мидла 🐈‍⬛ О важности методологии в ИБ 🐈‍⬛ Переиграли мошенника и угнали его акк Сфинкс. Подписаться.

🆕 Фальшивые рекрутеры скрывают вредоносное ПО в заданиях по программированию для разработчиков JavaScript и Python

Северокорейские хакеры проводят фейковую рекрутинговую кампанию, нацеленную на разработчиков JavaScript и Python, которая скрывает вредоносное программное обеспечение в заданиях по программированию.

Злоумышленники используют пакеты, опубликованные в репозиториях npm и PyPI, которые выступают в качестве загрузчиков для троянов удалённого доступа (RAT). ❗️ В общей сложности исследователи обнаружили 192 вредоносных пакета, связанных с этой кампанией, которая получила название Gragphalgo. 🔗 Читать статью #News #Cybersecurity #Hacking #Malware #RAT #Trojan | Mr. Python

📎 Python или Rust: что выбрать для анализа данных и машинного обучения Rust – высокая производительность, безопасность и многопоточность, он отлично подходит для системного программирования, стремительно набирает популярность в серверной разработке и геймдеве. Python известен плавной кривой обучения: с минимальными знаниями языка уже можно писать полезные скрипты, а изучение более сложных концепций отложить на потом.

Выбор между Python и Rust для анализа данных и машинного обучения – сложная дилемма, поскольку оба языка предлагают уникальные преимущества.

🔗 Читать статью #Python #Rust #ML | Mr. Python

👀 Как удалить элемент из списка в Python В Python есть много удобных инструментов для работы со списками, и удалять элементы из них можно по-разному. ❗️ В этой статье мы рассмотрим четыре основных подхода и разберёмся в их функциональности, чтобы понять, когда и какой следует использовать. 🔗 Читать статью #Deleting #Element | Mr. Python

⚠️ Основы списков в Python: создание, методы и использование для хранения и обработки коллекций данных Списки в Python представляют собой упорядоченные изменяемые коллекции объектов произвольных типов.

Они являются одним из самых гибких и часто используемых типов данных в Python программировании.

❗️ Рассмотрим подробно создание, использование и взаимодействие списков с различными типами данных. 🔗 Читать статью #List #Basics | Mr. Python

💥 Шифрование и криптография в Python

В Python не так уж много инструментов стандартной библиотеки, которые работают с шифрованием, однако, в нашем распоряжении есть библиотеки хешинга.

Давайте рассмотрим этот вопрос в данной статье, но более детально сфокусируемся на двух сторонних пакетах: PyCrypto и cryptography, мы научимся шифровать и расшифровывать строки при помощи двух этих библиотек. 🔗 Читать статью #Encryption #Cryptography | Mr. Python

© Я не люблю NumPy

NumPy — это ПО для выполнения вычислений с массивами на Python. Оно невероятно популярно и очень сильно повлияло на все популярные библиотеки машинного обучения, например, на PyTorch.

Эти библиотеки во многом имеют те же самые проблемы, но для конкретики я рассмотрю NumPy. NumPy упрощает выполнение простых задач. ❗️ В данной статье автор высказался, что NumPy — это худший язык для работы с массивами, кроме всех других языков работы с массивами. 🔗 Читать статью #NumPy #ML #Arrays #Opinion #AI | Mr. Python

💭 Циклы в Python: как работают и какие бывают Код в Python обычно выполняется последовательно: первая строка, потом вторая, третья и так далее.

Но некоторые конструкции позволяют нарушать этот порядок, чтобы совершать более сложные операции.

Например, циклы выполняют один и тот же блок кода несколько раз, в Python есть два основных вида циклов: while и for, о них и пойдёт речь в статье. 🔗 Читать статью #Cycles | Mr. Python

📊 ООП в Python: принципы SOLID для начинающих SOLID — это набор из пяти принципов объектно-ориентированного проектирования, которые могут помочь вам написать более удобный, гибкий и масштабируемый код на основе хорошо спроектированных, четко структурированных классов.

Эти принципы являются фундаментальной частью лучших практик объектно-ориентированного проектирования.

❗️ В этой статье мы разберем значение и цели каждого принципа SOLID, а также применим принципы SOLID для рефакторинга. 🔗 Читать статью #Principles #SOLID #ООП | Mr. Python

📎 Основы генераторов в Python: создание итераторов для эффективного управления памятью и генерации последовательностей. Генераторы в Python — это мощный инструмент для создания итерируемых последовательностей значений по требованию.

Они позволяют эффективно работать с большими объемами данных, минимизируя потребление памяти и повышая производительность программы.

В этой статье мы рассмотрим различные типы генераторов и их практическое применение. 🔗 Читать статью #Generator | Mr. Python

🔈 Хватит использовать lambda выражения в Python Лябмда-выражения — это особый синтаксис в Python, необходимый для создания анонимных функций.

Лямбда-выражения в Python позволяют функции быть созданной и переданной (зачастую другой функции) в одной строчке кода.

В этой статье автор хочет объяснить, как он видит лямбда-выражения и почему он рекомендует студентам избегать их использования. 🔗 Читать статью #Expressions #Lambda | Mr. Python

👀 Хакеры крадут криптовалюту с помощью менеджера пакетов Python В менеджере пакетов PyPI нашли 450 пакетов для кражи криптовалюты. Вредоносные скрипты маскируются под популярные блокчейн-библиотеки для Python — например, bitcoinlib, ccxt, cryptocomare и другие.

Чтобы обмануть разработчиков, хакеры используют технику тайпсквоттинга — меняют несколько букв в названии библиотеки, чтобы она выглядела как настоящая.

🔗 Читать статью #Crypto #Hacking #PyPI | Mr. Python

🛡 Понимание наследования и полиморфизма в Python: создание и использование подклассов для расширения функциональности. Наследование — это механизм ООП, позволяющий создавать новый класс на основе существующего. — Дочерний класс автоматически получает все атрибуты и методы родительского класса, а также может добавлять собственные или переопределять унаследованные. 🔗 Читать статью #Polymorphism #Inheritance | Mr. Python

🔖 Как собрать Docker-образ, который можно запускать в проде (а не только у себя на ноуте) Если ты пишешь Dockerfile, скорее всего, он работает. Но вопрос не в том, работает ли. Вопрос в другом: будет ли он работать через неделю, на другом сервере, в CI/CD, на чужом железе — и будет ли это безопасно. Или всё сломается, потому что ты не зафиксировал зависимости, положился на latest, и забыл про то, что ENTRYPOINT — это тоже код. ❗️ В этой статье — как собрать нормальный Docker-образ, который предсказуем, устойчив и готов к продакшену. 🔗 Читать статью #Docker #DevOps #Security #Deploy #Tools | Mr. Python

🔔 7 книг, которые стоит прочесть для изучения Python Для сегодняшней статьи автор выделил 7 книг, которые оказались по-настоящему превосходными! ⚠️ Они разделены на 3 категории: Python как язык, Веб-программирование с Python и Обработка данных с Python. 🔗 Читать статью #Books | Mr. Python

📊 Основы параллельного и асинхронного программирования в Python: использование потоков и корутин для повышения эффективности выполнения задач. Параллельное и асинхронное программирование в Python представляют собой мощные инструменты для оптимизации производительности приложений.

Эти подходы позволяют эффективно управлять выполнением задач, используя различные стратегии работы с вычислительными ресурсами.

🔗 Читать статью #Parallel #Asynchronous #Programming | Mr. Python

📎 Как DuckDB обрабатывает 1 ТБ данных менее чем за 30 секунд Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как DuckDB ломает привычные представления о масштабах аналитических данных. Автор на реальных бенчмарках показывает, что 1 ТБ данных можно агрегировать за считанные секунды — без Spark, без распределённых кластеров и без сложной инфраструктуры. 🔗 Читать статью #DuckDB #Benchmarks #Data | Mr. Python

🔍 Библиотека Requests для Python: код и практика Python Requests — это библиотека, которая создана для быстрой и простой работы с запросами. 🔖 Библиотека Requests для Python позволяет работать с HTTP-запросами любого уровня сложности, используя простой синтаксис, это помогает не тратить время на написание кода, а быстро взаимодействовать с серверами. 🔗 Читать статью #Library #Requests | Mr. Python

📣 Обработка изображений на AWS Lambda и API Gateway за 10 минут Для этого примера мы используем сервис от AWS под названием Lambda, который позволит вам развернуть вашу функцию и ее зависимости, а также легко подключить ее к API.

Чтобы создать API, мы воспользуемся API Gateway — еще один сервис, предоставляемый AWS.

🔗 Читать статью #AWS #Lambda #API #Gateway | Mr. Python

📊 Работа с возвращаемыми значениями в функциях Python: как передавать данные обратно в вызывающий код Возвращаемые значения в Python — это данные, которые функция отправляет обратно в вызывающий код после завершения своей работы. ❗️ Понимание механизма возврата значений является фундаментальным навыком для любого Python-программиста. 🔗 Читать статью #Return #Values #Function | Mr. Python