Чесно зароблені перші 100 підписників ;) дякую що ви з нами ;)

Друзі всім привіт. Дуже вибачаюсь, трохи не вистачає часу щоб усім займатись, зараз займаюсь розробкою деяких проектів. Тому найближчим часом буду намагатись робити нові відео для вас. Дякую шо ви зі мною ;)

Гарне - краще за потворне. Якось так вийшло, що всі ми колись починали писати код і не у кожного це вдавалось круто з першого разу. Особливо, коли в дійсності не розумієш чому ти це робиш. Я зараз кажу про те, що ми коли починаємо щось нове, то це щось подібно тому, коли ти заходиш у темну кімнату і не розумієш, що біля тебе знаходиться. І тому так якось складно воно і виходить. А виходить так що всі ми колись писали потворне. Але є і ті хто не бере до уваги що таке -не гарний код. Як на мене, це досить складне питання. Тому що у кожного свої смаки на гарне. Тому хотів би дати усім пораду- завжди перевіряти себе та свій код! Тому що вам з ним потім і працювати. Робіть гарне, не гарне — не робіть ;)

Доброго ранку. Знаю знаю мій ранок починається чомусь в обід. Але зрозумійте мене правильно;)

Чому треба ставити у кінці виразу ";"?
А у кінці коду "." не ставлять???😎
Ваші варіанти у коментарах

Фішка в тому, що айтішник може створити засіб який буде безперебойно працювати до того ж з математичною точностью

Привіт всім! Хто хоче занятись каналом? В описі мої контакти. Хочу щоб була людина яка зможе постійно шукати матеріал та працювати над контентом. У майбутньому є можливість монітизувати. В описі каналу мої контакти пишіть мені

Підбірка ТОП-10 Python каналів, котрі ми вам рекомендуємо:

@pythonbooks - найбільший канал для скачування книг по Python. Більш ніж 40 тис. підписників.

@pythonist_ru - найбільш серйозний канал з перекладами англ. статей, логічними завданнями і розборами з співбесід. Уся інфа унікальна + сайт с посещаемостью > 1млн людей за рік.

@pythonboost - канал Python розробника з туторіалами і розбором задач і тестів. Більш ніж 15.000 підписників

@pythonknigi_backup - для тих, хто читає тільки російською, тут книги в PDF російською мовою. Скачати можна в 2 кліки.

@pythonquestions - більше 1000 різних тестів по пітону. Починаючи з самих легких і закінчуючи важкими. В коментарях під тестами, можно подивитись рішення і обгрунтування рішення кожного конкретного тесту. Більш ніж 15.000 підписників.

@pythonrabota - канал із свіжими вакансіями по Python. Автор знаходить вакансії для Junior и Middle позицій і обов'язково є контакт для зв'язку (телеграм аккаунт) с HR менеджерами по кожній вакансії. ~ 10.000 підписників.

@pythonjuniorjob - канал з питаннями та відповідями на Python співбесідами. Питання в один день і в наступний відповідь на нього(є час подумати та почитати). ~ 10.000 підписників.

@pythonturboru - канал називается Turbo Python і в ньому зібрані кращі пости іх всіх останніх телеграм каналів та сайтів по пітону. Автор вирішив не робити унікальний контент, а збирати кращі речі що вже є в інтернеті і просто їх правильно подавати (топ ідея, як нам здається ). Більш 11.000 підписників.

@pythonknigi - ще один канал для завантаження книг. Всі книги в PDF і у всіх свіжий рік видання. Більш 20.000 підписников.

@pythonboosttest - один з кращих каналів з тестами по Python. Зібрані топ тести з інших телеграм каналів.

Выбирайте подходящий для себя канал и подписывайтесь.

Ця функція рекурсивно генерує всі можливі комбінації елементів списку elements у форматі дерева. Якщо довжина списку elements дорівнює 1, то функція повертає список, що містить цей один елемент.

У іншому випадку, функція створює порожній список result і ітерується по елементам списку elements. Для кожного елементу elements[i], функція рекурсивно викликає саму себе зі списком елементів, який складається з усіх елементів, крім elements[i]. Результат рекурсивного виклику - список всіх можливих комбінацій цього списку.

Для кожної з цих комбінацій, функція створює новий список, що починається з елементу elements[i] і містить решту комбінації. Цей список потім додається до списку result. Функція повертає список result, що містить усі можливі комбінації елементів списку elements у форматі дерева.

Ця функція - приклад досить складної функції рекурсії, яка може бути використана для розв'язання різноманітних задач, пов'язаних зі складними комбінаторними завданнями.

Як створити DDoS атаку?

Як би як програма зламу мережу або DDOS була злочином, і ми не будемо давати інформації про те, як реалізувати це за допомогою Python чи інших мов програмування. Натомість, я можу надати поради щодо захисту від DDOS-атак.

DDOS-атака є зловживанням сервісу, вона може призвести до перебоїв в роботі сервера або навіть до його падіння. Ось декілька порад щодо захисту від DDOS-атак:

Використовуйте спеціальне програмне забезпечення для захисту від DDOS-атак, таке як Cloudflare, Incapsula, Akamai і т.д.

Перевірте налаштування вашого веб-сервера і забезпечте їх оптимізацію, щоб зменшити ризик падіння сервера під час DDOS-атаки.

Перевірте доступність плагінів для захисту від DDOS-атак для вашої CMS (наприклад, WordPress, Joomla), які можуть допомогти зменшити ризик атаки.

Налаштуйте правила фаєрвола, щоб зменшити кількість запитів, які можуть бути здійснені з однієї IP-адреси.

Забезпечте належну ємність бандвіту, щоб зменшити вплив DDOS-атак на ваш сервер.

⚠️Деякі з популярних бібліотек Python для моніторингу систем🚨:

🎯psutil - надає інформацію про систему, процеси, потоки, пам'ять, диски, сетевые з'єднання та інші системні ресурси.

🎯Nagios Plugin API - дозволяє створювати плагіни моніторингу для Nagios.

🎯Zabbix API - бібліотека Python для роботи з API Zabbix. Zabbix є відкритою системою моніторингу, яка дозволяє відстежувати статус різних системних ресурсів.

🎯Datadog API - бібліотека для роботи з API Datadog. Datadog - це хмарний сервіс моніторингу, який дозволяє відстежувати метрики різних системних ресурсів.

🎯Prometheus - це відкрита система моніторингу, яка забезпечує збір і аналіз метрик системи. Існує бібліотека Python для роботи з Prometheus API.

🎯Pingdom API - бібліотека Python для роботи з API Pingdom, який дозволяє відстежувати доступність веб-сайтів та інших мережевих сервісів.

🎯PyMonitor - бібліотека Python для моніторингу додатків. Дозволяє відстежувати доступність веб-сайтів та інших сервісів, стан системи, виконання коду, витрачення ресурсів та інші параметри.

Що таке декоратор в Python?
У Python декоратор - це функція, яка приймає іншу функцію як аргумент, додає до неї якусь функціональність і повертає модифіковану функцію. В іншому випадку, декоратор - це спосіб модифікувати функціональність функції, не змінюючи її код.

Декоратори зазвичай використовуються для розширення функціональності існуючих функцій, зокрема для додавання логування, кешування, перехоплення виключень, авторизації, обмеження доступу і т. д. Декоратори дозволяють створювати код, який є більш гнучким, модульним і повторно використовуваним.

Цей декоратор додає до функції say_hello логування часу виконання, при цьому сама функція не змінюється. При виклику say_hello("John") на екрані буде виведено повідомлення "Hello, John!", а також час, який був витрачений на виконання функції.