Мониторим CPU и память — простые скрипты для Linux и Windows

🤔 Проблема: Сервер тормозит, но вы не знаете, в чём причина.

✅ Решение: Скрипты для мониторинга нагрузки.

Linux (Bash + Python):

# Загрузка CPU  
top -bn1 | grep "Cpu(s)" | awk '{print "CPU: " 100 - $8 "%"}'

python  
# Загрузка памяти  
import psutil  
print(f"RAM: {psutil.virtual_memory().percent}%")  

Windows (PowerShell):

powershell  
# CPU  
Get-CimInstance Win32_Processor | Select LoadPercentage  
# Память  
Get-CimInstance Win32_OperatingSystem | Select FreePhysicalMemory, TotalVisibleMemorySize  

👉 Добавьте алерты в Telegram — и вы всегда будете в курсе перегрузок!

🌐 @helcode | #bash #python #powershell

Твой Python-скрипт вырос и хочет отдельной команды в терминале. Как ему это организовать? ☕️

Мы все начинаем с простого скрипта super_script.py. Но потом к нему добавляются аргументы, конфиги, логирование... И вот ты уже не запускаешь скрипт, а выполняешь сложный ритуал: python /path/to/script.py --verbose --output /home/user/data.json. Пора дать ему собственное имя и сделать полноценным CLI-инструментом!

Всё, что нужно, — это argparse из коробки Python. Смотрим, как превратить хаос в элегантную команду:

# file: data_processor.py
import argparse

def process_data(input_file, output_file, verbose=False):
    # Здесь твоя магия обработки данных
    if verbose:
        print(f"Обрабатываем {input_file} и сохраняем в {output_file}")
    return True

if __name__ == "__main__":
    # Создаем парсер
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Крутой инструмент для обработки данных.')
    
    # Добавляем аргументы
    parser.add_argument('input', help='Путь до входного файла')
    parser.add_argument('-o', '--output', required=True, help='Путь до выходного файла')
    parser.add_argument('-v', '--verbose', action='store_true', help='Вербальный режим')
    
    # Парсим аргументы
    args = parser.parse_args()
    
    # Передаем в функцию
    process_data(args.input, args.output, args.verbose)

1. ArgumentParser — это наш главный конструктор команд.
2. add_argument определяет, какие флаги и аргументы мы принимаем. required=True для обязательных, action='store_true' для булевых флагов.
3. parse_args() превращает sys.argv в удобный объект с точками (args.input).

Следующий уровень: после этого можно установить скрипт как пакет через pip install -e . (прописав в setup.py) и твоя команда data_processor будет доступна из любой директории!

А какой у вас любимый инструмент для создания CLI? 🤔

P.S. Если твой скрипт после этого начнет требовать зарплату в виде GPU — мы не виноваты.

🌐 @helcode | #python

Как заставить старый скрипт работать в 10 раз быстрее

😴 Ваш скрипт работает так медленно, что пока он выполняется, можно выучить новый язык?

👁‍🗨 Мы все их видели: скрипты, написанные на коленке, которые со временем стали критически важными. Они работают, но отжирают уйму времени и ресурсов. Часто проблема не в сложности задачи, а в неоптимальных подходах.

👉Взгляните на этот кусок кода. Часто проблема в циклах внутри циклов, где можно применить списковые включения или функции из itertools.

Было (медленно):

results = []
for item in huge_list:
    if some_condition(item):
        for subitem in item.subitems:
            if another_condition(subitem):
                results.append(process(subitem))

Стало (быстро):

results = [process(subitem) for item in huge_list if some_condition(item) for subitem in item.subitems if another_condition(subitem)]
# Или еще лучше: использовать генератор для экономии памяти!
results_gen = (process(subitem) for item in huge_list ... )

Списковые включения в Python оптимизированы на уровне C и работают значительно быстрее классических for`-циклов с .append()`. А использование генераторов (`()`) вместо списков (`[]`) позволяет не загружать все данные в память сразу, что еще ускоряет работу с большими объемами данных.

А вы как ускоряли своих "динозавров"? Поделитесь самым крутым оптимизационным хаком в комментариях!

Это как в «Форсаже»: иногда не нужен новый двигатель, а нужно просто правильно настроить карбюратор и сбросить лишний вес.

🌐 @helcode | #python

Как автоматически генерировать сложные пароли для всей команды

Ваш пароль "qwerty123" прекрасен... если вы хотите подарить хакеру новый автомобиль. Давайте генерировать лучше!

Слабые пароли - главная дыра в безопасности. А придумывать и хранить десятки сложных паролей для разных сервисов не может даже человек с памятью как у Шерлока. Доверьте это машине.

Однострочник на Python в помощь всей команде:

import secrets
import string

alphabet = string.ascii_letters + string.digits + "!@#$%^&*"
password = ''.join(secrets.choice(alphabet) for i in range(16))
print(password)  # Пример: 'xT5&!k8@qL9#vR2$'

Мы используем модуль secrets, который криптографически безопасен (в отличие от random). string.ascii_letters + string.digits - это наш алфавит (буквы и цифры). Добавляем спецсимволы для сложности. Длина 16 символов - отличный старт.

А как вы управляете паролями в своей команде?

🌐 @helcode | #python