👩‍💻 Как анализировать зашифрованный трафик

mitmproxy — это инструмент для перехвата и анализа HTTP/HTTPS-трафика.

🟡Он позволяет разработчикам и тестировщикам видеть, что происходит в сетевых запросах и ответах, а также изменять их в реальном времени. Пользователь настраивает свой браузер или устройство так, чтобы они отправляли запросы через mitmproxy. Это позволяет видеть все детали запроса и ответа, включая заголовки, куки и содержимое.

Установка библиотеки:

pip install mitmproxy

🗂 Документация

➡️ mitmproxy может расшифровывать SSL/TLS-соединения, что позволяет анализировать зашифрованный трафик.

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

📱 OpenAI запустила ChatGPT на стационарных телефонах и в WhatsApp

OpenAI представила новые способы взаимодействия с ChatGPT: жители США теперь могут звонить со стационарных телефонов и использовать WhatsApp для общения с чат-ботом.

Проверить работоспособность ChatGPT в WhatsApp для пользователей за пределами США можно по номеру 1-800-242-8478, кроме тех, кто использует российские сим-карты.

🔗 Источник

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

📊 QSTrader — бесплатный фреймворк на Python для тестирования торговых стратегий с акциями и ETF

Программа поддерживает бэктестирование с учетом реальных условий торговли.

⚡️С QSTrader можно оценивать эффективность торговых стратегий и экспортировать результаты в формате JSON для дальнейшего анализа.

Установка библиотеки:

pip install qstrader

🗂 Документация

🟢 QSTrader использует модульный подход для формирования портфеля, разделяя процессы генерации торговых сигналов, управления рисками и исполнения ордеров.

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

🤖 Юмористический пример машинного обучения

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

➕ От цифр к тексту

Библиотека num2text — это удобный инструмент для преобразования чисел в их текстовое представление на русском языке.

🟢Она проста в использовании и поддерживает работу с большими числами, что делает её полезной для различных задач, связанных с обработкой текста и данных.

Установка библиотеки:

pip install num2text

➡️ Эта библиотека может быть полезна в таких задачах, как генерация текстов, создание отчетов или обработка данных.

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

🐼 20 наиболее используемых функций Pandas + PDF

🏳️‍🌈 read_csv(): Быстрая загрузка данных из CSV-файлов.

🏳️‍🌈 head(): Показывает первые пять строк базы данных для начального знакомства с данными.

🏳️‍🌈 info(): Проверка структуры данных, такой как тип данных и пустые значения.

🏳️‍🌈 describe(): Создание описательной статистики для числовых столбцов.

🏳️‍🌈 loc[ ]: Доступ к строкам и столбцам по метке или условию.

🏳️‍🌈 iloc[ ]: Доступ к данным по номеру строки.

🏳️‍🌈 merge(): Объединение фреймов данных с общими столбцами.

🏳️‍🌈 groupby(): Группировка для более легкого анализа.

🏳️‍🌈 pivot_table(): Обобщение данных в формате сводной таблицы.

🏳️‍🌈 to_csv(): Сохраняет данные в CSV файл.

🏳️‍🌈 pd.concat(): Объединение нескольких фреймов данных в строки или столбцы.

🏳️‍🌈 pd.melt(): Преобразование широкоформатных данных в длинный формат.

🏳️‍🌈 pd.pivot_table(): Создание сводной таблицы с несколькими уровнями.

🏳️‍🌈 pd.cut(): Разбить данные на определенные интервалы.

🏳️‍🌈 pd.qcut(): Сортировка данных по процентному соотношению.

🏳️‍🌈 pd.merge(): Объединение данных в стиле базы данных для расширенного связывания.

🏳️‍🌈 DataFrame.apply(): Применение пользовательской функции к данным.

🏳️‍🌈 DataFrame.groupby(): Анализ сгруппированных данных.

🏳️‍🌈 DataFrame.drop_duplicates(): Удаление дубликатов строк.

🏳️‍🌈 DataFrame.to_excel(): Сохранение данных непосредственно в файл Excel.

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

💻 Машинное обучение

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