Разъяснивший Python
8.16K subscribers
2.44K photos
40 videos
30 files
2.29K links
Твой проводник в омут Python'а

Ссылка: @Portal_v_IT

Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc

Канал на бирже: https://telega.in/c/python_pssss
Download Telegram
Ghoulbond — мощный инструмент с открытым исходным кодом для сбора информации о системе, системного администрирования, сканирования и OSINT-исследований.

Возможности:
Предоставляет детальную информацию о системе: архитектура, процессор, память, дисковое пространство и состояние батареи.
Отображает все публичные и локальные IP-адреса, а также MAC-адреса.
Извлекает сохраненные пароли Wi-Fi.
Собирает адреса электронной почты с указанных веб-сайтов.
Сканирует порты заданных веб-сайтов или IP-адресов, поддерживает глубокое сканирование и возможность настройки времени сканирования.
Предоставляет базовую информацию о телефонных номерах, включая оператора, страну и часовой пояс.
Определяет приблизительное физическое местоположение указанного публичного IP-адреса.
Проверяет скорость интернет-соединения, включая загрузку, выгрузку и пинг.

Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности.

GitHub/Инструкция

Разъяснивший Python
sys.getwindowsversion()

sys.getwindowsversion() возвращает подробную информацию о версии Windows, на которой запущен интерпретатор. Это полезно для адаптации поведения скриптов под особенности конкретной ОС — например, различия в путях, шрифтах, файловых системах.

Разъяснивший Python
Как получить индекс максимального элемента в списке?

Часто требуется найти не только максимальное значение в списке, но и его индекс. Новички могут искать это вручную через циклы, но Python предлагает элегантное решение с помощью функции max() и метода .index().

Этот приём позволяет найти индекс максимального элемента за две строки: сначала определяем максимальное значение, затем получаем его индекс через .index().

Итог:
Работает за пару строк.
Позволяет легко найти как значение, так и его индекс.
Удобен для работы с любыми списками!

Разъяснивший Python
Как сократить время выполнения ресурсоемких задач в Python

Как ускорить вычисления в Python? Статья покажет, как оптимизировать код на GPU для работы с большими данными и ML-моделями. Простые техники без смены языка и алгоритмов на примере набора Online Retail.

Читать...

Разъяснивший Python
Как объединить несколько списков в один?

Иногда нужно объединить несколько списков в один, чтобы работать с данными вместе. Новички могут использовать циклы для добавления элементов, но Python предлагает простой способ — оператор + или метод itertools.chain().

Этот приём позволяет объединить списки за одну строку: list1 + list2 складывает списки, а chain() из модуля itertools удобен для объединения большого числа списков.

Итог:
Объединение за одну строку.
Подходит для двух или нескольких списков.
Упрощает обработку данных!

Разъяснивший Python
👍1
Безопасная разработка на Python

Как всякий другой язык программирования Python имеет ряд уязвимостей, о которых мы подробно поговорим в этой статье. Так как материал ориентирован прежде всего на разработчиков Python, то мы будем говорить об ошибках в коде, которые по тем или иным причинам могут допустить программисты в процессе разработки.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/730822/

Разъяснивший Python
Как я создал Telegram-бота для хранения файлов и чуть не стал библиотекарем

Узнайте, как я превратил свой Telegram в персональную файловую систему с помощью бота на Python. В статье делюсь опытом разработки, полным кодом и лайфхаками.

Читать...

Разъяснивший Python
Как быстро перевернуть строку?

Иногда нужно перевернуть строку, например, при анализе данных или для создания простых алгоритмов. Новички могут использовать циклы, но в Python есть удобный способ — срезы.

Этот приём позволяет перевернуть строку за одну строку: text[::-1] разворачивает строку с конца к началу.

Итог:
Переворачивает строку за одну строку.
Удобно для всех строковых данных.
Быстро и элегантно!

Разъяснивший Python
sys.interactivehook

sys.__interactivehook__ — это скрытая возможность задать поведение Python-интерпретатора при запуске в интерактивном режиме (REPL). Полезно для автоматического подключения библиотек, настройки окружения или изменения приветствия.

Разъяснивший Python
👍1
dis.get_instructions()

dis.get_instructions() возвращает пошаговую дизассемблировку байткода функции. Это полезно для глубокого понимания работы Python-интерпретатора, оптимизации и написания инструментов анализа кода.

Разъяснивший Python
Использование most_common

Метод most_common выводит список кортежей вида (элемент, число повторений). Аргумент соответствует желаемому числу кортежей. По умолчанию выводится список кортежей для всех элементов переданного списка.

Разъяснивший Python
Как найти самое длинное слово в списке?

Если у вас есть список слов, и нужно найти самое длинное, новички могут использовать циклы и условия. Но Python позволяет сделать это проще — с функцией max() и параметром key=len.

Этот приём позволяет найти самое длинное слово за одну строку: max(words, key=len) выбирает слово с наибольшей длиной.

Итог:
Находит самое длинное слово за одну строку.
Удобно для работы со списками строк.
Быстро и элегантно!

Разъяснивший Python
Как удалить все falsy-значения из списка?

В списке могут быть нежелательные элементы, такие как None, пустые строки, 0 или False. Новички могут использовать циклы и условия, но Python предлагает элегантное решение — функцию filter().

Этот приём позволяет удалить falsy-значения за одну строку: list(filter(None, list1)) автоматически убирает None, 0, False и пустые строки.

Итог
Очистка списка за одну строку.
Удаляет None, 0, False, пустые строки и списки.
Удобно для предобработки данных!

Разъяснивший Python
types.CodeType.replace

types.CodeType.replace() (Python 3.8+) позволяет создавать изменённые копии объектов байткода (code object). Это мощный инструмент для метапрограммирования, трансформации функций и написания декораторов низкого уровня.

Разъяснивший Python
Как ускорить код с NumPy? Часть 3

Если ты планируешь постепенно добавлять данные в массив, лучше заранее выделить память. Это ускоряет операции и снижает фрагментацию памяти.

Обрати внимание на пример. Второй способ работает быстрее, так как память выделяется сразу, а не по мере добавления элементов.

Разъяснивший Python
Тесты статистической значимости

Статистические тесты помогают проверять гипотезы о данных. Они используются для определения, являются ли наблюдаемые различия значимыми или случайными.

Существуют различные виды тестов. t-тест сравнивает средние двух групп. ANOVA сравнивает средние более чем двух групп. Хи-квадрат тест проверяет связь между категориальными переменными. U-тест Манна-Уитни проверяет, отличаются ли распределения двух групп (непараметрический аналог t-теста).

В данном примере продемонстрирован t-тест. Если p-значение <0.05, то различия значимы, гипотеза отвергается. Если p-значение >= 0.05, азличия могут быть случайными, гипотеза принимается.

Разъяснивший Python
👍1
Обмен переменными между Jupiter-блокнотами

Эта команда позволяет вам хранить любую переменную и использовать ее в различных блокнотах Jupyter.
Чтобы извлечь переменную, вам нужно ввести ту же команду с параметром ‘-r’.

Разъяснивший Python
👍1
Применение *args в Python

В Python форма *args с одной звездочкой используется в качестве параметра для отправки функциями списка аргументов, которые не являются ключевыми словами с переменной длиной. Стоит отметить, что звездочка (*) является важным элементом, так как args представляет собой общепринятую идиому, хотя она и не принуждается к использованию языком.

Разъяснивший Python
1
Как объединить элементы списка в строку?

Иногда нужно превратить список строк в одну строку, например, для вывода текста или работы с файлами. Новички могут использовать циклы, но Python предлагает удобный способ — метод .join().

Этот приём позволяет объединить элементы за одну строку: ", ".join(list1) соединяет элементы списка через заданный разделитель.

Итог:
Работает за одну строку.
Позволяет легко форматировать текст.
Удобно для работы со строками!

Разъяснивший Python
functools.cached_property

functools.cached_property превращает метод в лениво вычисляемое свойство, результат которого кэшируется. Это полезно для тяжёлых вычислений, которые должны выполняться только один раз на экземпляр.

Разъяснивший Python
1