🚀 Настоящий клад для визуализации в Python!

Шпаргалка по Matplotlib — одна из самых мощных библиотек для графиков, диаграмм и визуального кайфа в Python. Подходит как новичкам, так и тем, кто хочет в пару строк выдать инфографику уровня Forbes.

📊 Matplotlib — если хочешь рисовать графики как бог!

Сохраняй, пригодится! 👍

#cheatsheet #doc #python

💻 Шпаргалка по подключению и просмотру к видеокамерам наблюдения в локальной сети и интернете на русском

➡️Готовые поисковые запросы к Shodan.
➡️Порты и протоколы.
➡️Списки стандартных пар login/password к различному оборудованию.
➡️Запросы к Google Dork.
➡️Различные утилиты.

#pentest #redteam #cheatsheet

😰 Анатомия класса в Python — просто и понятно

Если ты всё ещё путаешься в @staticmethod, @classmethod, @property и что вообще происходит внутри class — лови визуал, который всё расставит по полочкам.

➡️разница между атрибутами класса и экземпляра;
➡️зачем нужны @classmethod и как создавать альтернативные конструкторы;
➡️для чего использовать @staticmethod (да, это не просто «без self»);
➡️как работает @property и зачем инкапсуляция;
➡️и, конечно, как правильно разруливать доступ к атрибутам.

📂 Сохрани, чтобы не забыть!

#python #cheatsheet

🚀 Python — язык, на котором можно ВСЁ.

От веба и автоматизации до нейросетей, игр и мобильных приложений!

📦 Python превращается в суперсилу, когда ты комбинируешь его с нужными библиотеками.

⚡️ Лови подборку мощных связок:

📈 Аналитика и Data Science

➡️ Python + Pandas — мгновенная магия с таблицами и данными.
➡️ Python + NumPy — быстрая математика и работа массивами данных.
➡️ Python + Matplotlib / Seaborn — визуализация, графики, которые всё скажут за тебя.

🤖 Искусственный интеллект и ML

➡️ Scikit-Learn — классика машинного обучения.
➡️ TensorFlow / PyTorch — глубокое обучение и нейросети.
➡️ OpenCV — компьютерное зрение и обработка изображений.

🌍 Веб и API

➡️ Flask — лёгкий и быстрый запуск веб-приложения.
➡️ Django — фуллстек с авторизацией, админкой и БД.
➡️ FastAPI — молниеносные API с автодокументацией.
➡️ SQLAlchemy / PyMongo — работа с базами данных как с объектами.

🔐 Тестирование и безопасность

➡️ Pytest — тесты без боли.
➡️ PyJWT — аутентификация через токены — надёжно и понятно.

🎮 Игры и UI

➡️ PyQt / Kivy — кроссплатформенные GUI.
➡️ Pygame — 2D-игры для фана и прототипов.
➡️ Ursina / Panda3D — создание 3D-мира на Python.

💡 Python — это не просто язык. Это универсальный набор ключей от всех дверей в IT.

👍 Начни с одной библиотеки. Дальше затянет.

#python #cheatsheet

📂 Pillow Doc — документация по самой популярной библиотеке для работы с изображениями в Python.

Всё, от установки, до подробного описания методов с примерами кода.

Сохраняем, пригодится! 👍

#doc #python #cheatsheet

👨‍💻 Шпаргалка по основам SQL на русском с примерами запросов и пояснением

➡️ Выборка данных
➡️ Псевдонимы
➡️ Фильтрация, операторы сравнения
➡️ Запросы к одной и нескольким таблицам
➡️ Агрегирование и группировка
➡️ Джоины и много чего интересного

📂 Сохраняй, пригодится ☕️

#sql #cheatsheet #doc

😳 Что такое TCP/IP. Один из самых частых вопросов на собеседовании

Это базовая тема, которую спрашивают почти в каждой компании, связанной с backend, DevOps, сетями, безопасностью и не только.

🖍 TCP/IP — это сердце интернета. Благодаря этому стеку вообще работает всё: от Netflix и TikTok до твоего бота на Python.

📘 PDF-шпаргалка, в которой чётко и по-человечески объясняется:

🔘Что такое уровни TCP/IP.
🔘Как работают пакеты, IP, DNS и маршрутизация.
🔘Почему «три рукопожатия» — не про деловой этикет.
🔘Что такое порты, сокеты и зачем нужен ARP.

Сохраняй 👍

#doc #cheatsheet #linux

🐳 Мощная шпаргалка по Docker

🔥 Полное руководство от А до Я — от установки до продвинутых трюков с Docker Compose и безопасностью. Всё чётко, структурировано и на русском!

Что внутри:
🖱 Установка и базовые команды.
🖱 Создание контейнеров, образов, dockerfile и сетей.
🖱 Интеграция с Maven, Java, Gradle.
🖱 Раздел по Ubuntu, фиксы ошибок, конфигурация DNS.
🖱 Вся магия Docker Compose — с примерами и запуском.
🖱 Безопасность: AppArmor, SELinux, Capabilities, seccomp.
🖱 Hello World-проекты и сценарии запуска.
🖱 Продвинутая работа с портами, параметрами, фильтрами и автозапуском.

📦 Идеально, если ты:
— изучаешь DevOps.
— работаешь с микросервисами.
— хочешь автоматизировать деплой.

📂 Сохраняй — пригодится 100%

#docker #doc #cheatsheet

🔥 Linux Privilege Escalation. Огромный практический гайд по повышению привилегий в Linux системах

💻 Обязательно для всех кто интересуется пентестом и хакингом!

Если ты когда-либо пробовал пентестить Linux-системы — ты знаешь: эскалация привилегий — это момент истины. Без неё ты всего лишь гость. С ней — root.

👨‍💻 Этот материал — настоящее руководство по повышению прав доступа на Linux.
Пошагово. От простого к сложному. Для пентестеров, CTF-игроков и всех, кто хочет понять внутренности Linux не снаружи, а изнутри.

❗️ Что внутри:
– Поиск слабостей и эксплойтов.
– Эскалация через sudo, SUID, cron, нестандартные конфигурации.
– Расшифровка поведения процессов.
– Подходы к персистентности и боковому перемещению.
– Сценарии из реальных атак.

⚙️ Один из лучших практических разборов на тему.

💻 Сохраняй и учись!

#doc #pentest #linux #cheatsheet

💻 Наглядная шпаргалка по работе сессии, файлов cookie, JWT, токенов, SSO и OAuth 2.0 на одной диаграмме

Когда вы входите на веб-сайт, возникает необходимость управления вашей учетной записью. Вот как работают разные решения:

💬 Сессия — Сервер сохраняет вашу учетную запись и передает браузеру файл cookie с идентификатором сеанса. Это позволяет серверу отслеживать состояние входа в систему. Но файлы cookie не работают на разных устройствах.

💬 Токен — Ваша учетная запись закодирована в токене, отправленном в браузер. Браузер отправляет этот токен при будущих запросах аутентификации. Хранилище сеансов сервера не требуется. Но токены нуждаются в шифровании/дешифровании.

💬 JWT — Веб-токены JSON стандартизируют токены идентификации, используя цифровые подписи для обеспечения проверки подлинности. Подпись содержится в токене, поэтому сеанс сервера не требуется.

💬 SSO — Система единого входа использует центральную службу аутентификации. Это позволяет одному логину работать на нескольких сайтах.

💬 OAuth2 — Разрешает ограниченный доступ к вашим данным на одном сайте другому сайту без разглашения паролей.

💬 QR-код — Набирающий популярность метод аутентификации. Кодирует случайный токен в QR-код для входа в систему с мобильного устройства. Сканирование кода позволяет войти в систему без ввода пароля.

Сохраняй 👍

#doc #web #cheatsheet

😰 Бомбовую шпаргалка по Python в PDF с примерами кода — не просто «как писать код», а пошаговое погружение в программирование, алгоритмы и структуры данных.

Что внутри?
🟢Базовый Python — переменные, коллекции, условия, циклы, модули.
🟢ООП — классы, наследование, duck typing, композиция.
🟢Юнит-тесты и TDD.
🟢Анализ времени выполнения и Big-O.
🟢Алгоритмы и структуры данных:
🖱 Стеки, очереди, списки.
🖱 Деревья, BST, AVL, графы и поиск.
🖱 Сортировки: quicksort, mergesort, heapsort.
🟢Рекурсия и динамическое программирование.
🟢Алгоритмы на графах: DFS, BFS, Dijkstra, Prim.
🟢Словари, множества, хеш-таблицы.
🟢Приоритетные очереди, кучи и heapsort.
🟢Неразделимые множества и Kruskal’s Algorithm.

Кому пригодится?
✅ Студентам;
✅ Тем, кто учит Python с нуля;
✅ Разработчикам, желающим подтянуть CS;
✅ Тем, кто готовится к собеседованиям в топ-компании.

💡 Подходит для подготовки к алгоритмическим интервью, олимпиадам и просто чтобы не выглядеть чайником на ревью.

🧠 Это не просто «учим Python», это как устроено программирование изнутри — на Python!

#cheatsheet #doc #python

👨‍💻 Сжатая, но насыщенная шпаргалка по Docker-командам с примерами и описанием на русском.

Сохраняй 📂

#doc #docker #cheatsheet

😰 Python Developer Stack — лучший арсенал для разработчика в одном месте!

Хочешь разобраться в технологиях, которые реально нужны Python-разработчику? Вот универсальная шпаргалка по лучшим инструментам, библиотекам и фреймворкам — всё, что пригодится от новичка до синьора.

📦 Package Management
→ pip, conda, poetry — ставим и управляем библиотеками без боли.

🧠 AI & ML
→ TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn — топовые фреймворки для машинного обучения.
→ NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn — для анализа и визуализации данных.

⚙️ Автоматизация и AI-агенты
→ LangGraph, CrewAI — построение умных агентов.
→ Airflow, Celery, Luigi — для таск-менеджмента и ETL.

🌐 Веб-фреймворки
→ Django, Flask, FastAPI — на любой вкус: от монолита до микросервисов.
→ Tornado, Pyramid — для продвинутых задач.

📊 Базы данных
→ PostgreSQL, MySQL, MongoDB, SQLite, Redis, Cassandra — SQL и NoSQL на выбор.

✍️ Тестирование
→ Pytest, Unittest, nose2 — делаем стабильный и покрытый тестами код.

🔍 Web Scraping
→ BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, Playwright — качай данные отовсюду, даже если они не хотят 😎

🤓 DevOps/Deploy
→ Docker, Kubernetes, AWS, Heroku, Azure, GCP — всё, чтобы задеплоить как профи.

⌨️ Редакторы и IDE
→ VS Code, PyCharm, Jupyter Notebook, Spyder — кто во что горазд, но с удобством и подсказками.

💡 Version Control и CI/CD
→ Git, GitHub, GitLab, Bitbucket — контроль версий и коллаборация без хаоса.

🔥 Это не просто список — это твой навигатор по миру Python.

Сохрани и возвращайся, когда выбираешь стек под проект или хочешь прокачать себя 👍

#doc #python #cheatsheet

📌 SQL JOINS — простая шпаргалка и ответы для самых частых вопросах на собеседованиях!

Хочешь понять разницу между JOIN'ами раз и навсегда? Вот тебе визуальная таблица, которую должен видеть каждый разработчик, аналитик и SQL-ниндзя 💻

INNER JOIN

SELECT *  
FROM A  
INNER JOIN B ON A.key = B.key;

💬 Забирает только те строки, где есть совпадение по ключу в обеих таблицах.

FULL JOIN

SELECT *  
FROM A  
FULL JOIN B ON A.key = B.key;

💬 Забирает всё: совпадения и не совпадения из обеих таблиц. NULL — там, где пусто.

FULL JOIN (NULL CHECK)

SELECT *  
FROM A  
FULL JOIN B ON A.key = B.key  
WHERE A.key IS NULL OR B.key IS NULL;

💬 Оставляет только уникальные записи, которых нет во второй таблице.

LEFT JOIN

SELECT *  
FROM A  
LEFT JOIN B ON A.key = B.key;

💬 Берёт все из A, даже если в B совпадений нет (в этом случае B будет NULL).

LEFT JOIN (NULL CHECK)

SELECT *  
FROM A  
LEFT JOIN B ON A.key = B.key  
WHERE B.key IS NULL;

💬 Находит строки из A, которых нет в B.

RIGHT JOIN

SELECT *  
FROM A  
RIGHT JOIN B ON A.key = B.key;

💬 То же самое, что LEFT JOIN, но теперь в приоритете таблица B.

RIGHT JOIN (NULL CHECK)

SELECT *  
FROM A  
RIGHT JOIN B ON A.key = B.key  
WHERE A.key IS NULL;

💬 Забирает строки из B, которых нет в A.

🔥 Это не просто синтаксис — это основа аналитики, ETL, отчётов и связей в БД.

Обязательно сохрани, пригодится! 😎

#sql #cheatsheet #doc

💻 Монолит или микросервисы? Какую архитектуру выбрать для проекта?

📦 Сегодня разработчику важно не просто писать код, а грамотно выстроить архитектуру проекта — от этого зависит масштабируемость, скорость работы и надёжность всего приложения.

🗿 Монолитная архитектура — это когда всё в одном файле:
💬 Единая кодовая база.
💬 Быстрая разработка и деплой.
💬 Меньше зависимостей между компонентами.
💬 Но сложно масштабировать и любое падение может уронить всё приложение.

💬 Микросервисы — когда каждый кусок системы живёт своей жизнью:
✅ Каждую часть можно разрабатывать и деплоить отдельно.
✅ Легче масштабировать: усиливаешь только нужные блоки.
✅ Устойчивость к сбоям: один сервис падает — остальные работают.
✅ Минус: сложнее управлять и отлаживать связи между сервисами.

⚖️ Когда и что выбирать:
🟢Монолит — хорош для небольших проектов, MVP и быстрой разработки.
🟢Микросервисы — выбор для масштабных, высоконагруженных решений, где важны отказоустойчивость и гибкость.

👨‍💻 Архитектура — это не просто структура, это фундамент, который либо даст рост, либо сломается под нагрузкой.

#doc #cheatsheet

👨‍💻 Как работать с JSON в Python: сохраняем, читаем и автоматизируем!

JSON — это лёгкий формат обмена данными, который читается человеком и отлично понимается компьютером. Несмотря на название (JavaScript Object Notation), он полностью независим от языка — и в Python работать с ним проще простого.

😰 В Python всё делает встроенный модуль json — никаких дополнительных библиотек не нужно.

Что к чему

* json.dump(obj, fp, ...) — сериализует obj сразу в файл/поток (fp), возвращает None.
* json.dumps(obj, ...) — сериализует в строку (удобно отправлять по сети/логировать).
* json.load(fp, ...) — читает из файла/потока и возвращает Python‑объект.
* json.loads(s, ...) — парсит из строки и возвращает Python‑объект.

Сохранение JSON (и разница dump/dumps)

import json

data = {
    "name": "John",
    "salary": 1499.9,
    "is_real": False,
    "titles": ["The Unknown", "Anonymous"]
}

# dump: сразу в файл
with open("data1.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, indent=2)  # возвращает None

# dumps: получаем строку (например, чтобы отправить в API)
payload = json.dumps(data, indent=2)
print(type(payload))  # <class 'str'>

# ensure_ascii: как сохранить не-ASCII символы без \uXXXX

По умолчанию JSON экранирует всё не-ASCII:

ru = {"first_name": "Алиса", "city": "München"}

print(json.dumps(ru))                 
# {"first_name": "\u0410\u043b\u0438\u0441\u0430", "city": "M\u00fcnchen"}

print(json.dumps(ru, ensure_ascii=False))
# {"first_name": "Алиса", "city": "München"}

В файл — обязательно с кодировкой:

with open("ru.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(ru, f, ensure_ascii=False, indent=2)

> ensure_ascii работает и в dump, и в dumps. Для чтения (load/loads) не нужен.

Полезные опции:

* indent=2 — красиво форматирует.
* separators=(",", ":") — компактный вывод (без пробелов).
* sort_keys=True — ключи по алфавиту (удобно для диффов).

Загрузка JSON (и разница load/loads)

import json

# load: из файла
with open("data1.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    obj = json.load(f)

# loads: из строки
s = '{"ok": true, "n": 3}'
obj2 = json.loads(s)

Мини‑обработка ошибок:

try:
    json.loads('{"broken": }')
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Ошибка в строке {e.lineno}, столбце {e.colno}: {e.msg}")

Маленькая практика: забрали данные и сохранили красиво

import json, requests

users = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/users").json()

# всё в один файл
with open("users.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(users, f, indent=2, ensure_ascii=False)

# каждый пользователь — в отдельный файл
for u in users:
    with open(f"user_{u['id']}.json", "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(u, f, indent=2, ensure_ascii=False)

Важно помнить

* datetime, Decimal, свои классы — не сериализуются “из коробки”. Нужен default= или предварительная конвертация.
* Числа с плавающей точкой — это float (осторожно с точностью, если нужны деньги — храните как строки/копейки).

JSON — это must-have навык для любого Python-разработчика: от парсинга и API-запросов до конфигураций и хранения данных.

👍 Сохраняй шпаргалку, пригодится!

#doc #python #cheatsheet