⚠️Внимание, разработчики! Северокорейские хакеры загрузили #malware в PyPI.

Пресловутая хакерская группа Lazarus, загрузила четыре пакета в репозиторий Python Package Index (PyPI) с целью заражения систем разработчиков вредоносным ПО.

Пакеты, которые сейчас удалены, — это pycryptoenv , pycryptoconf , quasarlib и swapmempool . В совокупности они были загружены 3269 раз, причем на долю pycryptoconf приходится наибольшее количество загрузок — 1351 раз.
https://blogs.jpcert.or.jp/en/2024/02/lazarus_pypi.html

Руководство по веб-скрейпингу на Python

В этом туториале мы создадим надёжные веб-краулеры с использованием таких библиотек, как BeautifulSoup, изучим техники, позволяющие преодолевать реальные трудности при скрейпинге, а также представим рекомендации по крупномасштабному скрейпингу.

Вы получите навыки для скрейпинга сложных сайтов и решения проблем, которые касаются ограничений частоты запросов, блокировок и генерируемых при помощи JavaScript страниц. https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/796885/

SQL и python для анализа цен на новостройки в СПб или ценнейший навык для маркетолога в 2024.

«Зачем мне SQL и python?» — задают резонный вопрос маркетологи или менеджеры по продукту, особенно в сфере недвижимости, оптовой торговли, услуг для бизнеса: «У нас нет миллионов строк данных, нет логов, мы успешно работаем с несколькими таблицами в excel».

Да действительно, у вас может не быть корпоративного хранилища данных в компании, и основой автоматизации работы с данными является Power query (что сейчас в РФ делать все труднее и труднее). Но у вас точно есть данные, которые вы получаете от смежных отделов, из CRM/CDP, MES, АСУ ТП. Эти данные приходят регулярно в виде файлов, и вы сопоставляете эти данные друг с другом с помощью ВПР, фильтруете воронкой, чистите с помощью «Найти или заменить», делайте сводники с помощью функции Pivot table.

Читать далееhttps://habr.com/ru/articles/797701

Как использовать списки в Python – объяснено на примере кода

https://www.freecodecamp.org/news/how-to-use-lists-in-python

Реализация RSA в Python с нуля

https://coderoasis.com/implementing-rsa-from-scratch-in-python

LLM знакомится с SQL: революция в запросах данных с помощью обработки естественного языка

https://levelup.gitconnected.com/llms-meet-sql-revolutionizing-data-querying-with-natural-language-processing-52487337f043

Двоичная магия: создание BitNet 1.58bit с использованием PyTorch с нуля

https://medium.com/@theseriousprogrammer/binary-magic-building-bitnet-1-58bit-using-pytorch-from-scratch-01fa6289db6f

Введение в PyTorch — использование пользовательских данных
В этом посте «Введение в PyTorch» мы узнаем, как использовать пользовательские наборы данных с PyTorch, особенно табличные, визуальные и текстовые данные.

https://ivopbernardo.medium.com/pytorch-introduction-using-custom-data-4c70940d5358

Ограничения в телеграм-бот (Bot API), о которых никто не расскажет

В декабре 23-го мне поступила творческая задача разработать телеграм-бот для проведения новогоднего марафона-тренинга по личностному росту.

В этой статье расскажу о проблеме, с которой столкнулась при разработке телеграм-бота. Разберем ошибку 429 (Too Many Requests) и лимиты на доступ к API. https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/799565/

Основные типы распределений вероятностей в примерах

Статистические исследования и эксперименты являются краеугольным камнем развития любой компании. Особенно это касается интернет-проектов, где учёт количества пользователей в день, времени нахождения на сайте, нажатий на целевые кнопки, покупок товаров является обычным и необходимым явлением. Любые изменения в пользовательском опыте на сайте компании (внешний вид, структура, контент) приводят к изменениям в работе пользователя и, как результат, изменения наблюдаются в собираемых данных. Важным элементом анализа изменений данных и его фундаментом является использование основных типов распределений случайных величин, от понимания которых напрямую зависит качество оценки значимости наблюдаемого изменения. Рассмотрим их подробнее на наглядных примерах.

https://habr.com/ru/articles/801101/

Визуализация данных в Python с помощью Seaborn
В этом руководстве вы узнаете, как использовать библиотеку Python seaborn для создания графиков статистического анализа данных, которые позволят вам лучше визуализировать ваши данные. Вы научитесь использовать как традиционный классический интерфейс, так и более современный интерфейс объектов.

https://realpython.com/python-seaborn/

🐍Легкий фреймворк для создания динамических HTML-страниц на чистом Python.

https://github.com/paveldedik/ludic

🐍Более 70 лучших идей проектов Python: от новичков до экспертов [с бесплатным исходным кодом]

https://python.plainenglish.io/top-70-python-project-ideas-beginner-to-expert-with-free-source-code-7df5399692c5

🐍Как создать систему онлайн-банкинга — Учебное пособие по объектно-ориентированному программированию на Python

https://www.freecodecamp.org/news/how-to-build-an-online-banking-system-python-oop-tutorial

🐍Создайте игру Turtle на Python: клон Space Invaders

https://realpython.com/build-python-turtle-game-space-invaders-clone

Упрощение жизни с помощью Python

https://swapnoneel.hashnode.dev/making-life-easy-with-python

Все инструменты, необходимые для создания идеального приложения с искусственным интеллектом.

https://dev.to/taipy/all-the-tools-i-need-to-build-a-perfect-ai-app-2oeh

Проектирование веб-фреймворка на чистом Python
В этом посте объясняется, как Reflex, веб-фреймворк на чистом Python, позволяет пользователям создавать веб-приложения без необходимости изучения новых языков. В нем подробно описано, как работает Reflex, подчеркивая его уникальный подход к компиляции пользовательского интерфейса в JavaScript при сохранении логики приложения и управления состоянием в Python на сервере.

https://reflex.dev/blog/2024-03-21-reflex-architecture/

Вот как сделать ваш код панд удобочитаемым и пуленепробиваемым.

https://towardsdatascience.com/pandas-from-messy-to-beautiful-b03b0c32f767

Забудьте `pip install`, используйте вместо этого это

Устанавливайте пакеты Python до 100 раз быстрее, чем раньше.
https://medium.com/bitgrit-data-science-publication/forget-pip-install-use-this-instead-754863c58f1e

Чтение и запись файлов WAV на Python
В этом уроке вы узнаете, как работать с аудиофайлами WAV на Python с использованием стандартного модуля wave. Попутно вы будете синтезировать звуки с нуля, визуализировать формы сигналов во временной области, анимировать спектрограммы в реальном времени и применять специальные эффекты для расширения стереополя.

https://realpython.com/python-wav-files/

Взглянем на внутреннюю реализацию списков в CPython, чтобы понять эту странную особенность.
https://codeconfessions.substack.com/p/why-do-python-lists-multiply-oddly

Настройка докеризованной среды Python — элегантный способ
В этом посте представлено пошаговое руководство по настройке докеризованной среды разработки Python с помощью VScode и расширения Dev Containers.

https://towardsdatascience.com/setting-a-dockerized-python-environment-the-elegant-way-f716ef85571d

Установка и выполнение приложений Python с использованием pipx
В этом руководстве вы узнаете об инструменте pipx, который позволяет удобно устанавливать и запускать пакеты Python как автономные приложения командной строки в изолированных средах.

https://realpython.com/python-pipx/