🌐 EyeWitness — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для автоматизации процесса сбора скриншотов веб-сайтов и сервисов, а также анализа их уязвимостей!

🌟 EyeWitness сканирует сайты, делает снимки их главных страниц и собирает информацию о конфигурациях серверов, таких как используемые технологии, а также генерирует отчёты о возможных уязвимостях.

🔐 Лицензия: GPL-3.0

🖥 Github

👩‍💻 algorithms — полезный репозиторий с коллекцией алгоритмов, реализованных на языке Python!

🌟 Он охватывает широкий спектр алгоритмических тем, включая сортировку, поиск, работу с графами, структуры данных, динамическое программирование, криптографию и многое другое. Основной целью репозитория является предоставление образовательного ресурса для изучения алгоритмов и улучшения навыков программирования.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

👩‍💻 Вышла Python 3.14.0 alpha 3, релиз сопровождается следующими изменениями:

– Отложенная обработка аннотаций: теперь аннотации для функций, классов и модулей не обрабатываются сразу при их объявлении. Они сохраняются в специальных структурах и ожидают последующего вызова.

– Появилась возможность подключения API языка C вместо использования структур, напоминающих код на C.

– Усовершенствованный трейсбек: в случае ошибки при распаковке из-за неверного числа переменных, сообщение об ошибке будет отображать полученное количество значений чаще, чем ранее.

https://pythoninsider.blogspot.com/2024/12/python-3140-alpha-3-is-out.html

@pro_python_code

Разбираем тестовое задание на позицию Junior Аналитика в Яндекс.

Чтобы найти работу, мало пройти курс и сделать классное резюме. На практике, чтобы выделиться на собеседовании, нужно понимать, что лежит под капотом каждого инструмента, а не следовать конкретному заученному алгоритму.

Чтобы попрактиковаться в этом, приходите на бесплатный вебинар, где будем разбирать реальное тестовое задание, которое дают аналитикам в подразделении Яндекс Картинки.

Что будет на вебинаре:
🟠С помощью Python решим рутинные задачи - разархивировать файлы, прочитать большой json и т.д.
🟠С помощью Pandas проанализируем поисковые запросы Яндекс.Картинок
🟠С помощью Plotly построим интерактивные графики и сделаем выводы
🟠Найдем статистически значимую разницу в поведении пользователей на разных устройствах

Вебинар проведет Андрон Алексанян, CEO Simulative

🎁Обязательно приходите смотреть вебинар в прямом эфире - в лайве будут дарить подарки, которые сильно бустанут старт карьеры в аналитике!

Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

👩‍💻 htmy — асинхронный движок рендеринга на Python, который позволяет создавать HTML-компоненты!

🌟 Он поддерживает функциональный подход, контексты наподобие React, обработку ошибок через ErrorBoundary и встроенные HTML-теги. Система полностью настраиваемая, поддерживает Markdown и асинхронную интернационализацию. Подходит для работы с любыми бэкендами, CSS и JS-фреймворками. Удобен для гибкого управления логикой и визуализацией.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

🥷 Репозиторий nfs-security-tooling — это два инструмента для анализа и взаимодействия с серверами NFS (Network File System)!

🌟 nfs_analyze: Этот скрипт собирает подробную информацию о сервере NFS и выявляет потенциальные ошибки конфигурации, которые могут представлять угрозу безопасности. Он основан на модифицированной версии библиотеки pynfs и предназначен для использования в среде Linux.

🌟 fuse_nfs: Инструмент, позволяющий монтировать экспортированные NFS-ресурсы с использованием FUSE (Filesystem in Userspace), что обеспечивает гибкость при работе с файловыми системами на уровне пользователя.

💡 Оба инструмента предназначены для специалистов по безопасности и системных администраторов, стремящихся оценить и улучшить безопасность своих NFS-серверов. Для установки этих инструментов необходимо наличие зависимостей, таких как pkg-config, libfuse3-dev и python3-dev. После установки зависимостей инструменты можно установить с помощью pipx.

🔐 Лицензия: GPL-3.0

🖥 Github

🖥 Переводим Аудио в текст, с помощью Python

🖥 Распаковка файлов с Python

🖥 Скрипт для записи экрана, с помощью Python