Python/ django

🖥 Вычисление значения математического выражения из строки

▶️Есть строка наподобие '1/3+2/3', как видно она содержит математическое выражение.
Существует ли в Python модуль, который вычисляет значение таких выражений?

▶️С точки зрения безопасности, производительности и гибкости лучше воспользоваться numexpr
(в отличие от eval()):

# pip install numexpr

import numexpr as ne
print(ne.evaluate('1/3+2/3'))

# 1.0

Кстати, numexpr поддерживает использование переменных, поддерживает NumPy, SciPy и т.д.

📎 Здесь подробнее про данный модуль

@pythonl

🖥 Сколько строк на C нужно, чтобы выполнить a + b в Python?

Когда мы пишем на Python код наподобие a + b, конкретное поведение операции + определяют типы a и b. Каждый тип в Python имеет собственную реализацию оператора + (если этот тип поддерживает +), и интерпретатор Python сам выбирает подходящую реализацию для вызова на основании типа операндов. Весь этот процесс называется динамической диспетчеризацией.
И перед тем, как произойдёт само действие a + b, под капотом происходит очень много всего, что и описывается в статье.

А вот схема выполнения операции a + b в Python:

⏩Код на Python компилируется в байт-код, исполняемый стековой виртуальной машиной (VM) в CPython. Команда BINARY_OP отвечает за исполнение операции + с двумя операндами, a и b

⏩Сама VM не знает, как выполнять + с двумя объектами. Она делегирует эту задачу абстрактному интерфейсу объектов

⏩Абстрактный интерфейс объектов в CPython определяет интерфейс, поддерживающий стандартные операции уровня объектов в CPython. Это позволяет VM единым унифицированным образом исполнять все операторы, не зная подробностей реализации системы объектов. Абстрактный интерфейс диспетчеризирует исполнение конкретной реализации внутри типов при помощи таблицы поиска указателей функций в заголовке объекта

📎 Статья
📎 Ещё одна статья в тему

@pythonl

🔥Подборка лучших обучающих каналов для программистов.

➡️ Делитесь с коллегами и сохраняйте себе, чтобы не потерять

⚡Машинное обучение

Machine Learning - запускаем лучшие ИИ модели, пишем код, погружаемся в нейросети
Ml Собеседование - подготовка к собесу по мл, алгоритмам, коду
Ml ru - актуальные статьи, новости, код и обучающие материалы
Ml Jobs - вакансии ML
ML Книги - актуальные бесплатные книги МО
ML чат

🏆 Golang
Golang - изучи один из самых перспективных языков на ит-рынке
Golang собеседование - разбор задач и вопросов с собесов
Golang вакансии -работа для Go разработчика
Golang книги библиотека книг
Golang задачи и тесты
Golang чат
Golang news - новости из мира go
Golang дайджест

💥 Linux /Этичный хакинг
Linux Academy - гайды, секреты и лучшие материалы по Linux
Kali linux - погрузись в мир этичного хакинга и кибербезопасности
linux_kal - kali чат
Информационная безопасность

🚀 Data Science

Анализ данных - полезные фишки, код, гайды и советы, маст-хэв датасаентиста
Data Jobs - ds вакансии
Аналитик данных
Data Science книги - актуальные бесплатные книги
Big data

🛢Базы данных
Sql базы данных - научим работе с базами данных профессионально
Библиотека баз данных
SQL чат
Вакансии Sql аналитик данных

#️⃣C#

С# академия - лучший канал по c#
С# заметки — код, лучшие практики, заметки программиста c#
С# задачи и тесты
С# библиотека - актуальные бесплатные книги
C# вакансии - работа

🐍 Python

Python/django - самый крупный обучающий канал по Python
Python Собеседование - подготовка к собеседовению python и разбор алгоритмов
Pro python - статьи, новости, код и обучающие материалы
Python Jobs - вакансии Python
Python чат
Python книги

☕ Java

Java академия - java от Senior разработчика
Java вакансии
Java чат
Java вопросы с собеседований
Java книги

💻 C++

C++ академия
С++ книги
C++ задачи - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам
C++ вакансии

⚡️ Frontend
Javascript академия - крупнейший js канал
React - лучшие гайды и советы по работе с react
Frontend - тутрориалы, уроки, гайды, код
PHP
Книги frontend
Задачи frontend

🦀 Rust
Rust программирование
Rust чат
Rust книги для программистов

📲 Мобильная разработка
Android разработка
Мобильный разработчик гайды и уроки

🇬🇧 Английский для программистов

🧠 Искусственный интеллект
ИИ и технологии
Neural - нейросети для работы и жизни
Книги ИИ
Artificial Intelligence

🔥 DevOPs
Devops для программистов
Книги Devops

🌟 Docker/Kubernets
Docker
Kubernets

📓 Книги
Библиотеки Книг для программситов

💼 Папка с вакансиями:
Папка Go разработчика:
Папка Python разработчика:
Папка Data Science
Папка Java разработчика
Папка C#
Папка Frontend

🖥 Автоматизируем Python скрипты с Github Actions

Держите сверхполезное видео о том, как можно автоматизировать запуск любого скрипта на удаленном сервере бесплатно и без необходимости вручную настраивать этот сервер

План
• 00:00 - Начало
• 01:04 - Про Git и Github
• 07:03 - Настраиваем телеграм
• 11:46 - Получаем погоду
• 16:47 - Запускаем бота
• 24:33 - Создаем репозиторий
• 28:23 - Автоматизируем запуск

📎 YouTube
🖥 Код из видео

@pythonl

🖥 Малоизвестные библиотеки Python для анализа данных, которые сделают вашу жизнь проще

⏩Sketch использует алгоритмы машинного обучения для понимания контекста пользовательских данных и предоставляет соответствующие предложения по коду. Также Sketch может автоматизировать повторяющиеся задачи, находить ошибки и предлагать исправления, анализировать кодовую базу и предлагать предложения по оптимизации.

⏩MLxtend можно использовать как основной инструмент для задач машинного обучения или в качестве дополнения и вспомогательного инструмента к другим более известным библиотекам по анализу данных.
MLxtend включает такие модули как классификатор, кластеризатор, методы оценки, извлечение признаков,предварительная обработка, методы визуализации и т.д
Модуль классификации MLxtend предоставляет различные алгоритмы классификации и регрессии, включая многослойные персептроны, классификаторы, стекирования, логистическую регрессию и др.

⏩SciencePlots — это библиотека, которая предоставляет стили для библиотеки Matplotlib, чтобы получить профессиональные графики для презентаций, исследовательских работ и т.д.

📎 Читать подробнее

@pythonl

🖥 В альфа выпуск языка программирования Python 3.13.0a6 встроен JIT-компилятор

⏩ Опубликован альфа выпуск языка программирования Python 3.13.0a6, в который включена экспериментальная реализация JIT-компилятора, позволяющая добиться существенного повышения производительности. Для активации JIT в CPython добавлена сборочная опция --enable-experimental-jit. Для работы JIT требуется установка LLVM в качестве дополнительной зависимости.

📎 Подробнее

@pythonl

🖥 400 вопросов с ответами, которые должен знать Python-разработчик

Держите наиполезнейшую подборку, тут есть и теоретические вопросы вроде «Что такое геттеры и сеттеры» и очень практические вида «Как отправить email с помощью SMTP».
Самое то, чтобы освежить какие-то темы и структурировать знания
Enjoy)

📎 Ссылка

@pythonl

📌Python Data Science Bootcamp

Держите мощное практическое видео по работе с Pandas, Matplotlib, NumPy, Seaborn, Scikit-learn, Plotly

Ключевые моменты в видео:
01:28:00 — Pandas
02:54:02 — NumPy
03:05:26 — Визуализация данных с помощью Matplotlib
03:26:22 — Визуализация данных с помощью Seaborn
04:39:40 — Анализ данных
05:03:12 — Элементы ML, использование Scikit-learn

📎 Видео

@pythonl

👩‍💻 Инструмент OSINT на Python для сканирования сайта и извлечения полезной информации.

▪Укажите начальный URL-адрес и автоматически соберите URL-адреса для сканирования через href, robots.txt и карту сайта
▪Извлеките полезную информацию для поиска:
- Электронные письма
- Ссылки в социальных сетях
- Поддомены
- Файлы
- Список просмотренных ссылок на сайты
- Rомментарии
- IP-адреса
▪Маркетинговые теги (UA, GTM и т.д.)
▪"Интересные" находки, такие как контент frame ancestors и ресурсы, возвращающие содержимое в формате JSON
▪ Внутри встроенный FireProx для автоматического создания эндпоинтов для каждого поддомена, смены исходного IP-адреса и очистки в конце
▪Поддержка HTTP/SOCKS прокси

git clone https://github.com/chm0dx/creepyCrawler.git
cd creepyCrawler
pip install -r requirements.txt

• Github

@linuxkalii

🖥 Sending a WhatsApp Message using Python

Отправка сообщения WhatsApp с помощью Python

@pythonl

🖥 На портале репозиториев PyPI заблокировали 174 учётные записи из‑за неавторизированного доступа к ним хакеров

⏩Администраторы репозитория Python‑пакетов PyPI (Python Package Index) рассказали о неавторизированном доступе к 174 учётным записям пользователей сервиса. Представители PyPI предполагают, что доступ к записям пострадавших пользователей был получен из ранее скомпрометированных учётных данных в результате взломов или утечек баз пользователей других сервисов.

⏩Активность атакующих была выявлена администраторами после получения серии жалоб 31 марта 2024 года. В жалобах пользователи сообщали о получении уведомлений от PyPI об активации двухфакторной аутентификации и другой активности, но хозяева учётных записей не логинились на портале и сами ничего не меняли. Проанализировав логи авторизации, администраторы портала установили доступ третьих лиц к учётным записям 174 пользователей.

@pythonl

🖥 Ляп в Питоне: x + 1.0 < x

▶️Хотите взорвать себе мозг?
При смешивании типов возможно неочевидное поведение, можете проверить:

>>> x = (1 << 53) + 1
>>> x + 1.0 < x
True

▶️Здесь всё дело в том, что в одной части неравенства при приведении x к другому типу была потеряна точность, а в другой части — нет.

Значение переменной x конвертируется в тип float.
При этом x непредставим точно в виде float, поэтому выбирается ближайшее (меньшее здесь) представимое число: x —> float(x-1). Поэтому сумма получается неточной, вся цепочка выглядит так:

x+1.0 -> float(x-1)+1.0 -> (x) -> float(x-1)

Сравнение float < int происходит точно. Значение x (int) математически больше x+1.0 (float).

Как-то так.

📎 Вот ещё некоторые примеры смешения типов

@pythonl

🖥 Релиз Nuitka 2.0 — компилятора для языка Python

Относительно недавно состоялся релиз Nuitka 2.0. Это проект компилятора для трансляции скриптов на языке Python в представление на языке C, которое затем можно скомпилировать в исполняемый файл, использующий libpython для обеспечения максимальной совместимости с CPython.
В программном решении используются штатные средства CPython для управления объектами.

📎 Подробнее
🖥Исходный код проекта Nuitka выложен на GitHub под лицензией Apache.

@pythonl

🖥 Google Analytics 4 и Python - практические приемы работы

⏩Очень детальное руководство о том, как с помощью Python выполнять запросы к API Google Analytics 4 (Data API), выгружать данные по стандартным отчетам, ну и сохранять статистику вашего ресурса Google Analytics 4 на компьютер.
В конце статьи есть все исходники запросов, чтобы вы смогли взять их за основу при написании собственной программы.

⏩Содержание
• Создание проекта
• Быстрый запуск API
• Добавление сервисного аккаунта в Google Analytics 4
• Загрузка приватного ключа на Google Диск
• Подготовка программы
• Выгрузка данных по отчетам
— Источники трафика (User acquisition)
— Привлечение трафика (Traffic acquisition)
— События (Evemts)
— Конверсии (Conversions)
— Страницы и экраны (Pages and screens)
— Целевая страница (Landing Page)
— Совершённые покупки (Ecommerce purchases)
— Демографические данные (Demographic details)
— Технические данные (Tech details)

📎 Статья

@pythonl