מוזמנים :
אנחנו בטלגרם וגם whatsapp למעוניינים.
שוק יד שניה - מחשבים / שרתים / ציוד תקשורת ואבטחת מידע / מדפסות ועוד.
Whatsapp:
https://chat.whatsapp.com/CRTAWjGryofF3pmrFTTWZd
Telegram:
https://t.me/TechUsedMarket
חוקי הקבוצה :
1) נא לפרסמו את הציוד עם כמה שיותר פרטים : חברה, דגם, לינק ו*מחיר*.
2) נא לא לפרסם כל סוג של ספאם (לא נתון לדיון).
אנחנו בטלגרם וגם whatsapp למעוניינים.
שוק יד שניה - מחשבים / שרתים / ציוד תקשורת ואבטחת מידע / מדפסות ועוד.
Whatsapp:
https://chat.whatsapp.com/CRTAWjGryofF3pmrFTTWZd
Telegram:
https://t.me/TechUsedMarket
חוקי הקבוצה :
1) נא לפרסמו את הציוד עם כמה שיותר פרטים : חברה, דגם, לינק ו*מחיר*.
2) נא לא לפרסם כל סוג של ספאם (לא נתון לדיון).
WhatsApp.com
WhatsApp Group Invite
הפוסט הזה מוביל להרבה לינקים לקורסים חינמיים בudemy כמו זה מעל תהנו👆🏼👆🏼👆🏼
https://t.me/infosec_il/31665
https://t.me/infosec_il/31665
Telegram
ShL3Zy in 🇮🇱 InfoSec.il 🇮🇱
https://www.udemy.com/course/basic-concepts-of-databases-and-writing-query-in-sql-server/?couponCode=FREEAUG
https://www.udemy.com/course/expressjs-with-valeed/
https://www.udemy.com/course/html-css-responsive-forms/
https://www.udemy.com/course/3d…
https://www.udemy.com/course/expressjs-with-valeed/
https://www.udemy.com/course/html-css-responsive-forms/
https://www.udemy.com/course/3d…
גם הקורונה לא עוצרת את הצמיחה שלנו, קיברנטי שוב מגייסת.
נפתחו אצלנו שלוש משרות, שלושתן בצפון הארץ (חיפה והסביבה), שלושתן בתחום הסייבר ההגנתי, שלושתן דורשות סיווג ביטחוני ושלושתן מעניינות ועוסקות בפרוייקטים הכי גדולים שיש.
למשרה הראשונה דרוש לנו מהנדס/ת מערכת עם ניסיון של 5-7 שנים באזורי חומרה, תוכנה, מערכות הפעלה embeded שמעוניין להתקדם ולנהל פרוייקטי סייבר מורכבים עם אתגר לטווח ארוך.
למשרה השנייה דרוש לנו מהנדס/ת מערכת עם ניסיון של 3-5 שנים והכרות טובה עם פיתוח מאובטח (חומרתי, קושחתי ותוכנתי), עם הכרות עם ארכיטקטורות פתוחות ושימוש במוצרי קוד פתוח.
למשרה השלישית דרוש לנו תותח בעולמות של פיתוח לסביבות מיקרו שירותים, וירטואלזציה ומוצרים ממשפחת docker וopenshift עם נסיון של 3-5 שנים בתחום. עם רקע של הנדסת תוכנה.
המשרות מיועדות לנשים ולגברים.
המשרות מיועדות לבעלי ניסיון פיתוחי מוכח.
ההעסקה היא דרך חברת קיברנטי.
חברת קיברנטי, קיימת משנת 2017, ומורכבת מיוצאי רוהמ, משהבט ו8200 ומובילה את הגנת הפרוייקטים המשמעותיים ביותר בישראל 🇮🇱
לקורות חיים:
Info@kiberneti.com
לידי גל
נפתחו אצלנו שלוש משרות, שלושתן בצפון הארץ (חיפה והסביבה), שלושתן בתחום הסייבר ההגנתי, שלושתן דורשות סיווג ביטחוני ושלושתן מעניינות ועוסקות בפרוייקטים הכי גדולים שיש.
למשרה הראשונה דרוש לנו מהנדס/ת מערכת עם ניסיון של 5-7 שנים באזורי חומרה, תוכנה, מערכות הפעלה embeded שמעוניין להתקדם ולנהל פרוייקטי סייבר מורכבים עם אתגר לטווח ארוך.
למשרה השנייה דרוש לנו מהנדס/ת מערכת עם ניסיון של 3-5 שנים והכרות טובה עם פיתוח מאובטח (חומרתי, קושחתי ותוכנתי), עם הכרות עם ארכיטקטורות פתוחות ושימוש במוצרי קוד פתוח.
למשרה השלישית דרוש לנו תותח בעולמות של פיתוח לסביבות מיקרו שירותים, וירטואלזציה ומוצרים ממשפחת docker וopenshift עם נסיון של 3-5 שנים בתחום. עם רקע של הנדסת תוכנה.
המשרות מיועדות לנשים ולגברים.
המשרות מיועדות לבעלי ניסיון פיתוחי מוכח.
ההעסקה היא דרך חברת קיברנטי.
חברת קיברנטי, קיימת משנת 2017, ומורכבת מיוצאי רוהמ, משהבט ו8200 ומובילה את הגנת הפרוייקטים המשמעותיים ביותר בישראל 🇮🇱
לקורות חיים:
Info@kiberneti.com
לידי גל
תודה לדוד על השיתוף
היי חברים,
היום יש לי בקשה גדולה אליכם.
אני מבקש שתקחו ממני משהו שהשקעתי בו מאות שעות עבודה, בחינם.
אני יודע, זה נשמע מוזר – תנו לי להסביר.
לפני כמה חודשים התחלתי קורס פייתון חינמי והמוני בעברית.
הקורס התפוצץ מעבר לכל מה שחשבתי, עם כמות נרשמים אסטרונומית.
יותר מ־100 תלמידים עשו את כל התרגילים שניתנו להם, ועומדים לסיים את הקורס עם יכולת חדשה.
על מה אני בעצם מדבר פה?
החומרים של הקורס. עשרות מחברות מלאות בתוכן, דוגמאות, הסברים מפורטים, וכולם בעברית.
את המחברות האלה אני רוצה להפיץ לכל מי שצריך אותן.
כמה זה עולה? חינם. לגמרי חינם. שיהיה לכל מי שרוצה ללמוד פייתון איך לעשות את זה.
צריך להירשם? לא, בלי להירשם לשום דבר, בלי אימייל, כלום. פשוט בואו וקחו.
לא מאמינים לי? המחברות נמצאות כאן: https://github.com/PythonFreeCourse/Notebooks/. מוזמנים לקחת, להשתמש, ולהעביר לכל מי שיכול להיעזר בהן.
תנו לי לשכנע אתכם למה כדאי לכם לנסות את המחברות האלה (בחינם, כן?).
המחברות האלה הן ככל הנראה, ואני מתנצל מראש על חוסר הצניעות, החומרים המושקעים ביותר ללימוד פייתון שניתן למצוא בעברית.
כל המחברות נבדקו בקפידה ע"י עורכת לשונית מקצועית.
החומרים בהן נוסו ולוטשו בעשרות קורסים ללימוד פייתון.
מעל הכל – התרגילים והדוגמאות נבחרו ע״י מתכנתים מנוסים בפייתון, עם נסיון של שנים בלימוד השפה לאלפי חניכים מרקעים שונים.
וכבר הזכרתי שהן זמינות לכולם, לגמרי בחינם?
אז מה אני מבקש מכם:
שתשתמשו בחומרים האלה, ותעזרו להם להגיע לכל מי שרוצה ללמוד פייתון.
אם אהבתם את החומרים – אשמח אם תתנו כוכב בגיטהאב.
אם אתם מכירים אנשים שזה אולי יעניין אותם - תתייגו אותם בתגובות, או תשלחו להם את הפוסט.
אם תוכלו לשתף את הפוסט זה בכלל יהיה מדהים.
אני אעריך מאוד כל עזרה שתוכלו לתת לי פה, ואני פה לכל שאלה או הצעה שלכם
המון תודה למי שעזר לכל זה לקרות: ל־Dafi Barilan על העריכה הלשונית של המחברות, ל־Guy Keller על הייעוץ וכתיבת תכנים שיווקיים, ל־Gal Singer על העזרה בכתיבת מערכת בדיקת התרגילים, ל־Eliel Dan Levy על הלוגו, ל־Itamar Raviv, ל־ Noga Osin, ל־Ido Elkabetz ולרבים נוספים.
רוצים לקבל עדכונים על חומרי פייתון שלי בעתיד? הירשמו כאן: https://forms.gle/NpwrReTAPzBcxbXz6
היי חברים,
היום יש לי בקשה גדולה אליכם.
אני מבקש שתקחו ממני משהו שהשקעתי בו מאות שעות עבודה, בחינם.
אני יודע, זה נשמע מוזר – תנו לי להסביר.
לפני כמה חודשים התחלתי קורס פייתון חינמי והמוני בעברית.
הקורס התפוצץ מעבר לכל מה שחשבתי, עם כמות נרשמים אסטרונומית.
יותר מ־100 תלמידים עשו את כל התרגילים שניתנו להם, ועומדים לסיים את הקורס עם יכולת חדשה.
על מה אני בעצם מדבר פה?
החומרים של הקורס. עשרות מחברות מלאות בתוכן, דוגמאות, הסברים מפורטים, וכולם בעברית.
את המחברות האלה אני רוצה להפיץ לכל מי שצריך אותן.
כמה זה עולה? חינם. לגמרי חינם. שיהיה לכל מי שרוצה ללמוד פייתון איך לעשות את זה.
צריך להירשם? לא, בלי להירשם לשום דבר, בלי אימייל, כלום. פשוט בואו וקחו.
לא מאמינים לי? המחברות נמצאות כאן: https://github.com/PythonFreeCourse/Notebooks/. מוזמנים לקחת, להשתמש, ולהעביר לכל מי שיכול להיעזר בהן.
תנו לי לשכנע אתכם למה כדאי לכם לנסות את המחברות האלה (בחינם, כן?).
המחברות האלה הן ככל הנראה, ואני מתנצל מראש על חוסר הצניעות, החומרים המושקעים ביותר ללימוד פייתון שניתן למצוא בעברית.
כל המחברות נבדקו בקפידה ע"י עורכת לשונית מקצועית.
החומרים בהן נוסו ולוטשו בעשרות קורסים ללימוד פייתון.
מעל הכל – התרגילים והדוגמאות נבחרו ע״י מתכנתים מנוסים בפייתון, עם נסיון של שנים בלימוד השפה לאלפי חניכים מרקעים שונים.
וכבר הזכרתי שהן זמינות לכולם, לגמרי בחינם?
אז מה אני מבקש מכם:
שתשתמשו בחומרים האלה, ותעזרו להם להגיע לכל מי שרוצה ללמוד פייתון.
אם אהבתם את החומרים – אשמח אם תתנו כוכב בגיטהאב.
אם אתם מכירים אנשים שזה אולי יעניין אותם - תתייגו אותם בתגובות, או תשלחו להם את הפוסט.
אם תוכלו לשתף את הפוסט זה בכלל יהיה מדהים.
אני אעריך מאוד כל עזרה שתוכלו לתת לי פה, ואני פה לכל שאלה או הצעה שלכם
המון תודה למי שעזר לכל זה לקרות: ל־Dafi Barilan על העריכה הלשונית של המחברות, ל־Guy Keller על הייעוץ וכתיבת תכנים שיווקיים, ל־Gal Singer על העזרה בכתיבת מערכת בדיקת התרגילים, ל־Eliel Dan Levy על הלוגו, ל־Itamar Raviv, ל־ Noga Osin, ל־Ido Elkabetz ולרבים נוספים.
רוצים לקבל עדכונים על חומרי פייתון שלי בעתיד? הירשמו כאן: https://forms.gle/NpwrReTAPzBcxbXz6
GitHub
GitHub - PythonFreeCourse/Notebooks: Learn Python for free using open-source notebooks in Hebrew.
Learn Python for free using open-source notebooks in Hebrew. - PythonFreeCourse/Notebooks
ערוץ reverse eng חדש לכל המעוניינים
היי, אשמח לשתף איתכם ערוץ חדש שפתחתי בתחום אבטחת מידע (הנדסה לאחור) - אמנם הוא רק בתחילת הדרך ופייתון זה לא הנושא/מיקוד שלו (יש מספיק מקורות לשם כך) אם כי כרגע כל התרגילים שם עושים שימוש בפייתון. יתכן וזה יהיה שימושי לחלקכם/חברים שלכם. תודה https://www.youtube.com/channel/UC2U61SEpfY6S0qsebgkiX1g/
היי, אשמח לשתף איתכם ערוץ חדש שפתחתי בתחום אבטחת מידע (הנדסה לאחור) - אמנם הוא רק בתחילת הדרך ופייתון זה לא הנושא/מיקוד שלו (יש מספיק מקורות לשם כך) אם כי כרגע כל התרגילים שם עושים שימוש בפייתון. יתכן וזה יהיה שימושי לחלקכם/חברים שלכם. תודה https://www.youtube.com/channel/UC2U61SEpfY6S0qsebgkiX1g/
מדריך לנושא regex,
ועוד לינק לאתר שיעזור לכם לייצר regex
http://webdesk.co.il/%D7%91%D7%99%D7%98%D7%95%D7%99%D7%99%D7%9D-%D7%A8%D7%92%D7%95%D7%9C%D7%A8%D7%99%D7%99%D7%9D-regular-expressions-%D7%94%D7%A7%D7%93%D7%9E%D7%94/
https://regexr.com/
ועוד לינק לאתר שיעזור לכם לייצר regex
http://webdesk.co.il/%D7%91%D7%99%D7%98%D7%95%D7%99%D7%99%D7%9D-%D7%A8%D7%92%D7%95%D7%9C%D7%A8%D7%99%D7%99%D7%9D-regular-expressions-%D7%94%D7%A7%D7%93%D7%9E%D7%94/
https://regexr.com/
חברים מומלץ ביותר הבוט של devhub.co.il
מי שעדיין לא מכיר או לא הצטרף, מדובר במאגר שאלות ותשובות ופורומים , בשלל נושאים טכנולוגים.
עכשיו שהבוט החדש עלה, ניתן לשלוח שאלות ישירות לבוט ולקבל תשובות בקלות... תציצו😉
לינק למאמר בנושא
https://devhub.co.il/boards/topic/14046-bwt-tlgrm-shlnw/
חייב לשאול שאלה יאללה לבוט💪
https://t.me/Devhub_bot
מי שעדיין לא מכיר או לא הצטרף, מדובר במאגר שאלות ותשובות ופורומים , בשלל נושאים טכנולוגים.
עכשיו שהבוט החדש עלה, ניתן לשלוח שאלות ישירות לבוט ולקבל תשובות בקלות... תציצו😉
לינק למאמר בנושא
https://devhub.co.il/boards/topic/14046-bwt-tlgrm-shlnw/
חייב לשאול שאלה יאללה לבוט💪
https://t.me/Devhub_bot
Forwarded from ToCode
# קונדה-מה?
לפני כמה ימים כתבתי כאן על ניהול גירסאות בפייתון ועבודה על מספר גירסאות במקביל. באותו פוסט השמטתי בכוונה את אנקונדה, שהוא כלי מאוד פופולרי בעולם ה Data Science שנועד לפתור בדיוק את אותה בעיה של עבודה על מספר סביבות פייתון במקביל על המכונה. בהמשך לאותו פוסט נראה רק הוגן לכתוב גם איך החיים נראים באנקונדה כדי שתוכלו לבחור את הגישה ושיטת העבודה המתאימה לכם.
## שתי הבעיות הגדולות של אנשים עם pip
פיפ הוא כלי ניהול החבילות של פייתון, ולמרות שהוא עושה הרבה דברים נכון יש לו שתי בעיות שממש יכולות להרגיז, ובמיוחד כשמגיעים לעבוד על חבילות גדולות:
1. פיפ לא כל כך טוב בניהול תלויות. אם התקנתי NumPy בשביל פרויקט ואחרי חצי שנה אני מתקין חבילה אחרת לגמרי שתלויה בגירסה מתקדמת יותר של NumPy, אז פיפ לא יזכור שפעם הוא התקין לי NumPy בגירסה ישנה יותר ועכשיו אולי הקוד שלי תלוי בגירסה הישנה יותר, ופשוט ינסה לשדרג את NumPy כדי שיתאים למה שהחבילה החדשה צריכה. זה אומר שכל התקנת חבילה עלולה לשבור לנו קוד קיים.
2. פיפ לא כל כך טוב בחבילות שמערבות קוד C. בחבילות כאלה לפעמים צריך לקמפל דברים מקומית בזמן ההתקנה, ופיפ יצטרך שכל כלי הפיתוח בעזרתם מקמפלים דברים יהיו מותקנים לכם על המכונה.
כך לדוגמה לא מזמן ביליתי מספר שעות בהתקנת p5 על מחשב חדש, בגלל שההתקנה דרשה המון ספריות וכלים שבכלל לא קשורים לפייתון רק בשביל החיבור לקוד נייטיב. העובדה שהתקנת p5 עבדה חלק על מחשב אחר רק כמה ימים קודם רק החמירה את מצב הרוח, כי בעבודה עם pip אין לי דרך לדעת שחבילה מסוימת על מכונה מסוימת הולכת לעשות בעיות.
## המטרה של אנקונדה
אנקונדה לוקח כיוון אחר והרבה יותר בוגר בגישה לניהול חבילות: במקום להפיץ לכם קוד מקור ותתמודדו אתם עם הקומפילציה, אנקונדה כבר מגיע עם חבילות מקומפלות לכל סביבה שאפשר לדמיין. בנוסף בכל התקנה אנקונדה ידווח לכם איזה ספריות הולכות לשנות גירסאות כדי שתוכלו לקבל החלטה מושכלת האם אתם באמת רוצים להמשיך בתהליך למרות הסיכון.
אנקונדה הוא הפצת פייתון שכוללת מאות חבילות הקשורות לעולם ה Data Science וכוללת כלי בשם Conda שהוא מנהל חבילות שיודע לעבוד עם חבילות בינאריות ומנהל תלויות טוב יותר בהשוואה ל pip. מסיבה זאת חבילות שזמינות דרך אנקונדה יותקנו בלי בעיה בכל מקום ופרויקטים שמשתמשים באנקונדה יעבדו בצורה אמינה יותר בין מכונות.
אנקונדה הוא הפצה מסחרית, שכוללת רכיבי קוד פתוח חופשיים לשימוש (אותם נראה בהמשך הפוסט) בשילוב עם חבילות תמיכה. הבחירה באנקונדה מאוד מקובלת בעולם ה Data Science אבל היא יוצרת תלות בתוכנה מסחרית שלא כולם אוהבים ולכן אנחנו פחות רואים אותה בעולמות אחרים של פייתון.
אנקונדה תומכת בכל מערכות ההפעלה ובעמוד הזה תמצאו הוראות התקנה על חלונות, מק ולינוקס:
https://docs.anaconda.com/anaconda/install/
## התקנת פייתון חדש ויצירת סביבה עבורו
אחרי שסיימתי להתקין את אנקונדה אני יכול להפעיל משורת הפקודה את הפקודה conda כדי להתחיל ליצור סביבות. לפני שהפעלתי את סביבת האנקונדה הראשונה שלי אני מפעיל את פקודת ה info כדי לראות שהכל מותקן כמו שצריך:
והפקודה הבאה מציגה את רשימת הסביבות שכרגע מותקנות לי על המכונה:
לפני כמה ימים כתבתי כאן על ניהול גירסאות בפייתון ועבודה על מספר גירסאות במקביל. באותו פוסט השמטתי בכוונה את אנקונדה, שהוא כלי מאוד פופולרי בעולם ה Data Science שנועד לפתור בדיוק את אותה בעיה של עבודה על מספר סביבות פייתון במקביל על המכונה. בהמשך לאותו פוסט נראה רק הוגן לכתוב גם איך החיים נראים באנקונדה כדי שתוכלו לבחור את הגישה ושיטת העבודה המתאימה לכם.
## שתי הבעיות הגדולות של אנשים עם pip
פיפ הוא כלי ניהול החבילות של פייתון, ולמרות שהוא עושה הרבה דברים נכון יש לו שתי בעיות שממש יכולות להרגיז, ובמיוחד כשמגיעים לעבוד על חבילות גדולות:
1. פיפ לא כל כך טוב בניהול תלויות. אם התקנתי NumPy בשביל פרויקט ואחרי חצי שנה אני מתקין חבילה אחרת לגמרי שתלויה בגירסה מתקדמת יותר של NumPy, אז פיפ לא יזכור שפעם הוא התקין לי NumPy בגירסה ישנה יותר ועכשיו אולי הקוד שלי תלוי בגירסה הישנה יותר, ופשוט ינסה לשדרג את NumPy כדי שיתאים למה שהחבילה החדשה צריכה. זה אומר שכל התקנת חבילה עלולה לשבור לנו קוד קיים.
2. פיפ לא כל כך טוב בחבילות שמערבות קוד C. בחבילות כאלה לפעמים צריך לקמפל דברים מקומית בזמן ההתקנה, ופיפ יצטרך שכל כלי הפיתוח בעזרתם מקמפלים דברים יהיו מותקנים לכם על המכונה.
כך לדוגמה לא מזמן ביליתי מספר שעות בהתקנת p5 על מחשב חדש, בגלל שההתקנה דרשה המון ספריות וכלים שבכלל לא קשורים לפייתון רק בשביל החיבור לקוד נייטיב. העובדה שהתקנת p5 עבדה חלק על מחשב אחר רק כמה ימים קודם רק החמירה את מצב הרוח, כי בעבודה עם pip אין לי דרך לדעת שחבילה מסוימת על מכונה מסוימת הולכת לעשות בעיות.
## המטרה של אנקונדה
אנקונדה לוקח כיוון אחר והרבה יותר בוגר בגישה לניהול חבילות: במקום להפיץ לכם קוד מקור ותתמודדו אתם עם הקומפילציה, אנקונדה כבר מגיע עם חבילות מקומפלות לכל סביבה שאפשר לדמיין. בנוסף בכל התקנה אנקונדה ידווח לכם איזה ספריות הולכות לשנות גירסאות כדי שתוכלו לקבל החלטה מושכלת האם אתם באמת רוצים להמשיך בתהליך למרות הסיכון.
אנקונדה הוא הפצת פייתון שכוללת מאות חבילות הקשורות לעולם ה Data Science וכוללת כלי בשם Conda שהוא מנהל חבילות שיודע לעבוד עם חבילות בינאריות ומנהל תלויות טוב יותר בהשוואה ל pip. מסיבה זאת חבילות שזמינות דרך אנקונדה יותקנו בלי בעיה בכל מקום ופרויקטים שמשתמשים באנקונדה יעבדו בצורה אמינה יותר בין מכונות.
אנקונדה הוא הפצה מסחרית, שכוללת רכיבי קוד פתוח חופשיים לשימוש (אותם נראה בהמשך הפוסט) בשילוב עם חבילות תמיכה. הבחירה באנקונדה מאוד מקובלת בעולם ה Data Science אבל היא יוצרת תלות בתוכנה מסחרית שלא כולם אוהבים ולכן אנחנו פחות רואים אותה בעולמות אחרים של פייתון.
אנקונדה תומכת בכל מערכות ההפעלה ובעמוד הזה תמצאו הוראות התקנה על חלונות, מק ולינוקס:
https://docs.anaconda.com/anaconda/install/
## התקנת פייתון חדש ויצירת סביבה עבורו
אחרי שסיימתי להתקין את אנקונדה אני יכול להפעיל משורת הפקודה את הפקודה conda כדי להתחיל ליצור סביבות. לפני שהפעלתי את סביבת האנקונדה הראשונה שלי אני מפעיל את פקודת ה info כדי לראות שהכל מותקן כמו שצריך:
$ conda info
active environment : None
shell level : 0
user config file : /home/ynon/.condarc
populated config files : /home/ynon/.condarc
conda version : 4.8.3
conda-build version : 3.18.11
python version : 3.8.3.final.0
virtual packages : __glibc=2.31
base environment : /home/ynon/anaconda3 (writable)
channel URLs : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64
https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
https://repo.anaconda.com/pkgs/r/linux-64
https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
package cache : /home/ynon/anaconda3/pkgs
/home/ynon/.conda/pkgs
envs directories : /home/ynon/anaconda3/envs
/home/ynon/.conda/envs
platform : linux-64
user-agent : conda/4.8.3 requests/2.24.0 CPython/3.8.3 Linux/5.4.0-58-generic ubuntu/20.04.1 glibc/2.31
UID:GID : 1000:1000
netrc file : None
offline mode : False
והפקודה הבאה מציגה את רשימת הסביבות שכרגע מותקנות לי על המכונה:
$ conda env list
# conda environments:
#
base * /home/ynon/anaconda3
Forwarded from ToCode
סביבת base היא הסביבה שהגיעה עם anaconda וכוללת את כל החבילות שאנשי Data Science יכולים לחלום עליהן. אנחנו נשאיר אותה בצד רגע ובשביל המשחק ניצור לנו סביבה חדשה עם התקנה חדשה של פייתון. הפקודה הבאה מציגה את כל גירסאות הפייתון שאנקונדה יודע לעבוד איתן:
אני יכול לראות בסוף הרשימה את גירסה 3.9.1. בואו נתקין אותה וניצור ממנה סביבת קונדה חדשה. אגב בנושא שמות, הפקודה conda היא מנהל החבילות והפצת הפייתון המלאה נקראת אנקונדה:
הפרמטר py39-conda הוא שם הסביבה. הפעלת הפקודה תוריד מהרשת את גירסת פייתון המתאימה ותיצור עבורה סיפריה בתוך תיקיית הבית שלי.
לאחר התקנת הסביבה אני יכול לראות שהיא התווספה לרשימת הסביבות שיש לי על המכונה:
ואני יכול להיכנס לסביבה החדשה עם הפקודה:
## התקנת חבילה עם conda
בתוך סביבת קונדה אני מתקין חבילות חדשות שוב עם הפקודה conda. בואו נתקין את NumPy בסביבה החדשה:
אפשר גם לחפש חבילות עם conda search (כמו שחיפשנו את פייתון) או לבחור ולהתקין גירסה מסוימת של חבילה. מאחר ואנחנו כבר בתוך הסביבה אפשר לכתוב סקריפט שמשתמש ב NumPy ולהפעיל אותו בלי בעיה.
סביבת Conda למעשה כוללת גם גירסת פייתון שהיא התקינה, וגם את כל החבילות שמותקנות בתוך גירסה זו. אנחנו יכולים להחליט ליצור סביבת Conda עבור פרויקט מסוים או עבור אוסף פרויקטים, ולהחליף סביבה כשעוברים לעבוד על פרויקט אחר.
## יצירת קובץ requirements.txt מתוך סביבת conda
בדומה לעבודה עם venv, גם קונדה מאפשר יצירת קובץ requirements.txt שיכיל את רשימת כל הספריות שהתקנו בתוך הסביבה והגירסאות שלהן. אפשר ליצור את הקובץ עם pip freeze כמו שאתם מכירים, או באמצעות conda עם הפקודה:
נשים לב שמשהו פה לא נראה כמו קובץ ה requirements.txt שאנחנו רגילים מעבודה עם pip. מספרי הגירסאות ייחודיים לאנקונדה ובשביל להתקין את הקובץ הזה על מכונה אחרת נצטרך להשתמש ב conda עצמו (הפקודה מופיעה בהערה בראש הקובץ).
## יצוא ויבוא סביבות קונדה
שיטה יותר מקובלת להעביר מידע על גירסאות והתקנות בין מכונות באנקונדה היא יצוא ויבוא סביבות. זה נראה כך:
לאחר מכן נעתיק את הקובץ environment.yml למכונת היעד ושם נפעיל את הפקודה הבאה כדי ליצור את הסביבה:
## אז במה לבחור?
אחרי כל מה שכתבנו על אנקונדה השאלה לדעתי נשארת - האם לבחור ב Anaconda או ב pip וחבריו? היתרונות של אנקונדה ברורים:
1. כלי אחד שעושה את הכל.
2. פיתרון טוב יותר מ pip לנושא ניהול התלויות.
3. מעבר חלק יותר בין סביבות והתקנות אמינות יותר.
$ conda search python
אני יכול לראות בסוף הרשימה את גירסה 3.9.1. בואו נתקין אותה וניצור ממנה סביבת קונדה חדשה. אגב בנושא שמות, הפקודה conda היא מנהל החבילות והפצת הפייתון המלאה נקראת אנקונדה:
$ conda create -n py39-conda python=3.9.1
הפרמטר py39-conda הוא שם הסביבה. הפעלת הפקודה תוריד מהרשת את גירסת פייתון המתאימה ותיצור עבורה סיפריה בתוך תיקיית הבית שלי.
לאחר התקנת הסביבה אני יכול לראות שהיא התווספה לרשימת הסביבות שיש לי על המכונה:
$ conda env list
# conda environments:
#
base * /home/ynon/anaconda3
py39-conda /home/ynon/anaconda3/envs/py39-conda
ואני יכול להיכנס לסביבה החדשה עם הפקודה:
$ conda activate py39-conda
## התקנת חבילה עם conda
בתוך סביבת קונדה אני מתקין חבילות חדשות שוב עם הפקודה conda. בואו נתקין את NumPy בסביבה החדשה:
$ conda install numpy
אפשר גם לחפש חבילות עם conda search (כמו שחיפשנו את פייתון) או לבחור ולהתקין גירסה מסוימת של חבילה. מאחר ואנחנו כבר בתוך הסביבה אפשר לכתוב סקריפט שמשתמש ב NumPy ולהפעיל אותו בלי בעיה.
סביבת Conda למעשה כוללת גם גירסת פייתון שהיא התקינה, וגם את כל החבילות שמותקנות בתוך גירסה זו. אנחנו יכולים להחליט ליצור סביבת Conda עבור פרויקט מסוים או עבור אוסף פרויקטים, ולהחליף סביבה כשעוברים לעבוד על פרויקט אחר.
## יצירת קובץ requirements.txt מתוך סביבת conda
בדומה לעבודה עם venv, גם קונדה מאפשר יצירת קובץ requirements.txt שיכיל את רשימת כל הספריות שהתקנו בתוך הסביבה והגירסאות שלהן. אפשר ליצור את הקובץ עם pip freeze כמו שאתם מכירים, או באמצעות conda עם הפקודה:
$ conda list -e
# This file may be used to create an environment using:
# $ conda create --name <env> --file <this file>
# platform: linux-64
_libgcc_mutex=0.1=main
blas=1.0=openblas
ca-certificates=2020.12.8=h06a4308_0
certifi=2020.12.5=py39h06a4308_0
ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
libedit=3.1.20191231=h14c3975_1
libffi=3.3=he6710b0_2
libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
libopenblas=0.3.10=h5a2b251_0
libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
ncurses=6.2=he6710b0_1
numpy=1.19.2=py39h87658db_0
numpy-base=1.19.2=py39h0f7b65f_0
openssl=1.1.1i=h27cfd23_0
pip=20.3.3=py39h06a4308_0
python=3.9.1=hdb3f193_2
readline=8.0=h7b6447c_0
setuptools=51.0.0=py39h06a4308_2
sqlite=3.33.0=h62c20be_0
tk=8.6.10=hbc83047_0
tzdata=2020d=h14c3975_0
wheel=0.36.2=pyhd3eb1b0_0
xz=5.2.5=h7b6447c_0
zlib=1.2.11=h7b6447c_3
נשים לב שמשהו פה לא נראה כמו קובץ ה requirements.txt שאנחנו רגילים מעבודה עם pip. מספרי הגירסאות ייחודיים לאנקונדה ובשביל להתקין את הקובץ הזה על מכונה אחרת נצטרך להשתמש ב conda עצמו (הפקודה מופיעה בהערה בראש הקובץ).
## יצוא ויבוא סביבות קונדה
שיטה יותר מקובלת להעביר מידע על גירסאות והתקנות בין מכונות באנקונדה היא יצוא ויבוא סביבות. זה נראה כך:
$ conda env export --from-history
name: py39-conda
channels:
- defaults
dependencies:
- python=3.9.1
- numpy
prefix: /home/ynon/anaconda3/envs/py39-conda
$ conda env export --from-history > environment.yml
לאחר מכן נעתיק את הקובץ environment.yml למכונת היעד ושם נפעיל את הפקודה הבאה כדי ליצור את הסביבה:
conda env create -f environment.yml
## אז במה לבחור?
אחרי כל מה שכתבנו על אנקונדה השאלה לדעתי נשארת - האם לבחור ב Anaconda או ב pip וחבריו? היתרונות של אנקונדה ברורים:
1. כלי אחד שעושה את הכל.
2. פיתרון טוב יותר מ pip לנושא ניהול התלויות.
3. מעבר חלק יותר בין סביבות והתקנות אמינות יותר.
Forwarded from ToCode
מצד שני אנקונדה עובד בעולם שלו, עם החבילות שלו ונועל אותנו לסביבה שלו. מרגע שהתחלתי לעבוד עם Anaconda אני לא ארצה לשלב חבילות pip רגילות כדי לא לקלקל את ניהול התלויות, וכמובן שאצטרך להשתמש בכלים של אנקונדה כדי להעביר את הקוד שלי למכונות אחרות (ולכן גם שם צריך להתקין את אנקונדה). ההעדפה שלי, למרות שזה כרוך ביותר עבודה, היא לבחור בכלים הפתוחים pip, venv ו pyenv כדי לנהל את גירסאות הפייתון והחבילות אצלי על המכונה. בכל זאת שווה להכיר גם את קונדה ולבחור את הכלי שמתאים ביותר לפרויקט ולגישה שלכם.
https://fccamp.jmp2.io
freecodecamp
יש כמות גדולה של קורסים בpython יש קורסים בנושאי devops, ונוספים בחינם.
freecodecamp
יש כמות גדולה של קורסים בpython יש קורסים בנושאי devops, ונוספים בחינם.
זרמנו עם ההמונים 😜
גם לנו יש קבוצה בSignal
https://signal.group/#CjQKIJ-2NqGtX4cTdVoAwGzQ3XeQCqHXSgZzUhB23Vs_TGVGEhCrG-FaujO_l1cyThRn0P18
מוזמנים להצטרף ולהפיץ
גם לנו יש קבוצה בSignal
https://signal.group/#CjQKIJ-2NqGtX4cTdVoAwGzQ3XeQCqHXSgZzUhB23Vs_TGVGEhCrG-FaujO_l1cyThRn0P18
מוזמנים להצטרף ולהפיץ
signal.group
Signal Messenger Group
Follow this link to join a group on Signal Messenger.