🤩 Скрытие текста с помощью невидимых символов Unicode

👾 Как работает:
- Используются невидимые символы Unicode (`\u200b`, `\u200c`).
- Они кодируют биты сообщения (0 и 1) прямо в тексте.
- Файл выглядит обычным, но содержит скрытую информацию.

🤯 Пример кода:

- Скрытие:

def hide_message(text, message):
    binary = ''.join(format(ord(char), '08b') for char in message)
    return ''.join([char + ('\u200b' if bit == '0' else '\u200c') for char, bit in zip(text, binary)])

- Извлечение:

def extract_message(hidden_text):
    binary = ''.join(['0' if char == '\u200b' else '1' for char in hidden_text if char in ('\u200b', '\u200c')])
    return ''.join([chr(int(binary[i:i+8], 2)) for i in range(0, len(binary), 8)])

🪩 Пример:
- Скрываем: hide_message("Привет", "секрет").
- Извлекаем: extract_message(скрытый_текст) → "секрет".

🤨 Этот метод позволяет скрывать сообщения в файлах, которые выглядят как обычный текст.

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

😔 Продолжаем борьбу с этим недугом

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

🔥 Библиотеки Python для науки о данных и машинного обучения

🤨 NumPy: NumPy — это фундаментальный пакет для научных вычислений на Python. Он обеспечивает поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также набор математических функций для работы с этими массивами.

🤨 Pandas: Pandas — это мощная библиотека для обработки и анализа данных, которая предоставляет такие структуры данных, как DataFrames и Series, что упрощает работу со структурированными данными.

🤨 Matplotlib: Matplotlib — это библиотека построения графиков, которая позволяет создавать различные типы визуализаций, такие как линейные графики, столбчатые диаграммы, гистограммы, диаграммы рассеяния и т. д., для эффективного исследования и передачи данных.

🤨 Scikit-learn: Scikit-learn — это библиотека машинного обучения, которая предлагает широкий спектр алгоритмов для классификации, регрессии, кластеризации, снижения размерности и т. д. Она также предоставляет инструменты для выбора и оценки моделей.

🤨 TensorFlow: TensorFlow — это фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанный Google, который широко используется для построения моделей глубокого обучения. Он предоставляет комплексную экосистему инструментов и библиотек для разработки и развертывания приложений машинного обучения.

🤨 Keras: Keras — это API нейронных сетей высокого уровня, работающий поверх TensorFlow, Theano или Microsoft Cognitive Toolkit. Он упрощает процесс создания и обучения моделей глубокого обучения, предоставляя удобный интерфейс.

🤨 SciPy: SciPy — это библиотека научных вычислений, созданная на основе NumPy и предоставляющая дополнительные функции для оптимизации, интеграции, интерполяции, линейной алгебры, обработки сигналов и многого другого.

🤨 Seaborn: Seaborn — это библиотека визуализации данных на основе Matplotlib, которая предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания привлекательных и информативных статистических графиков.

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

😈 Эх, были времена

А вы о чем подумали? 😂

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

🖨 Вывод на печать в Python

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

💯 Умение общаться, презентовать себя и работать в команде часто оказывается важнее чистого кода

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

❗️Качаем кайфовые Python обои на телефон

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

👩‍💻 Узнаем кодировку текста

Библиотека chardet является инструментом для работы с текстовыми данными в Python.

🔵Она анализирует текст и определяет его кодировку с указанием уровня достоверности.

Установка библиотеки:

pip install chardet

🔜 Использование chardet помогает избежать ошибок, связанных с кодировками, и обеспечивает правильную обработку текстов.

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

🔐Генератор надежных паролей на Python

Простой скрипт на Python может автоматизировать создание сложных комбинаций символов.

import random

lower = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
upper = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"
numbers = "0123456789"
symbols = "!@#$%^&*()_--+=?></["

all_chars = lower + upper + numbers + symbols
length = int(input("Enter a length: "))
password = ''.join(random.sample(all_chars, length))
print("Generated Password:", password)

Разберем по шагам:

➡️Импорт модуля random для работы со случайными значениями
➡️Определение наборов символов:
😫Строчные и заглавные буквы
😫Цифры
😫Специальные символы
➡️Объединение всех символов в одну строку
➡️Запрос длины пароля у пользователя
➡️Генерация пароля с помощью random.sample()
➡️Вывод результата

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

😱 Гарри Поттер и Возвращение в офис

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

🔩 Срез списка Python

Особенности работы со срезами:

▶️Срезы всегда возвращают новый список, а не изменяют исходный.
▶️Индексы могут выходить за границы списка без ошибок.
▶️Если начало больше конца при положительном шаге - вернется пустой список.
▶️Срезы работают аналогично и для других последовательностей (строки, кортежи).

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

0️⃣ Преобразование чисел в текст

Библиотека num2words позволяет преобразовывать целые числа, дробные значения, а также представлять их в различных формах.

🔴Она поддерживает более 40 языков, включая русский, английский, испанский и многие другие.

Для изменения языка достаточно указать параметр lang.

Установка библиотеки:

pip install num2words



➡️ Способность num2words учитывать языковую специфику и обрабатывать валютные значения делает её идеальным инструментом для разнообразных задач.

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