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

Автоматизируйте свои чат-боты: хватит отвечать на одни и те же вопросы!

Ваша команда снова спрашивает, «каой пароль от тестовой БД?».

🤖Пора научить бота делать вашу работу за вас.

В любой команде есть рутинные вопросы, которые отвлекают от работы. «Где документация?», «Как запустить проект?», «Кто дежурный?». Вместо того чтобы в сотый раз копировать один и тот же ответ, можно написать простого бота для Telegram или Slack.

Вот пример на Python с библиотекой python-telegram-bot для обработки частого вопроса.

from telegram import Update
from telegram.ext import Application, CommandHandler, MessageHandler, filters, ContextTypes

async def help_command(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
    # Бот отвечает на сообщение с ключевым словом
    await update.message.reply_text(
        "Коллега, привет! Вот частые ответы:\n"
        "• Пароль от БД: 'supersecret'\n"
        "• Документация: https://wiki.our-company.com/\n"
        "• Как запустить: см. файл README.md в корне проекта"
    )

if __name__ == '__main__':
    app = Application.builder().token("YOUR_TOKEN").build()г
    app.add_handler(MessageHandler(filters.TEXT & filters.Regex(r'(?i)(пароль|документация|как запустить)'), help_command))
    app.run_polling()

Мы используем MessageHandler с фильтром filters.Regex(). Он ловит любое текстовое сообщение, в котором есть слова «пароль», «документация» или «как запустить» (регистр неважен благодаря `(?i)`), и автоматически отвечает заготовленным текстом.

Какой самый частый и раздражающий вопрос вы получаете в чате?

Это как поставить на частый вопрос автоответчик «я в отпуске», только Вы не в отпуске, а просто пьете кофе, пока бот работает.

🌐 @helcode | #python

Хватит хардкодить пароли в скриптах! Где и как хранить секреты

password = "12345" в коде — это как оставить ключи от квартиры в двери.

API-токены, пароли от БД, ключи шифрования. Они не должны лежать в открытом виде в коде, который вы заливаете на GitHub. Но как тогда скрипт получит к ним доступ? Решение есть.

Используем переменные окружения и файлы.

Способ 1: переменные окружения (просто и достаточно для многих случаев)

Задаем переменную в сессии или в файле ~/.bashrc / ~/.zshrc:export

DB_PASSWORD="my_super_secret_password_123"

И используем в Python-скрипте:

import os
db_pass = os.environ.get('DB_PASSWORD')
if not db_pass:
    raise ValueError("Не задан пароль от БД!")

Способ 2: Файлы с секретами (более безопасно)

Создаем файл, который не будет попадать в git:

# .env file (добавляем в .gitignore!)
DB_HOST=localhost
DB_USER=admin
DB_PASSWORD=secret

Читаем его в коде с помощью библиотеки python-dotenv:


pip install python-dotenv
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()  # Загружает переменные из файла .env в os.environ
db_pass = os.getenv('DB_PASSWORD')

Немного теории:

- Переменные окружения — это изолированное пространство памяти процесса. Их не видно в списке запущенных процессов (в отличие от аргументов командной строки).
- .env файлы — это удобный способ локальной разработки. На продакшене (сервере) эти же переменные задаются через конфигурацию systemd, Docker или панели управления хостингом.


Где вы храните свои секреты?
Признавайтесь, мы не осудим

Хардкодить пароль в коде — это как написать пин-код от карты на ней же шариковой ручкой. Удобно, но недальновидно.

🌐 @helcode | #bash #python