📓 Python for Cybersecurity: Using Python for Cyber Offense and Defense.

• #Python For #Cybersecurity: Using Python for Cyber Offense and Defense delivers an intuitive and hands-on explanation of using Python for cybersecurity. It relies on the MITRE ATT&CK framework to structure its exploration of cyberattack techniques, attack defenses, and the key cybersecurity challenges facing network administrators and other stakeholders today.

• Offering downloadable sample code, the book is written to help you discover how to use Python in a wide variety of cybersecurity situations, including:

• Reconnaissance, resource development, initial access, and execution;
• Persistence, privilege escalation, defense evasion, and credential access;
• Discovery, lateral movement, collection, and command and control;
• Exfiltration and impact.

#Eng

Python for Cybersecurity: Using Python for Cyber Offense and Defense.
2022 #Eng || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Python Concurrency with asyncio.

• Python is flexible, versatile, and easy to learn. It can also be very slow compared to lower-level languages. Python Concurrency with asyncio teaches you how to boost Python’s performance by applying a variety of concurrency techniques. You’ll learn how the complex-but-powerful asyncio library can achieve concurrency with just a single thread and use asyncio’s APIs to run multiple web requests and database queries simultaneously. The book covers using asyncio with the entire Python concurrency landscape, including multiprocessing and multithreading.

• Use coroutines and tasks alongside async/await syntax to run code concurrently;
• Build web APIs and make concurrency web requests with aiohttp;
• Run thousands of SQL queries concurrently;
• Create a map-reduce job that can process gigabytes of data concurrently;
• Use threading with asyncio to mix blocking code with asyncio code.

#Eng

Python Concurrency with asyncio.
2022 #Eng || Бесплатный софт для чтения книг.

Бесплатный вебинар «Python с нуля»

Хочешь стать хакером, но не умеешь кодить? Python — один из самых простых и востребованных языков программирования. Мы начнем его изучать полностью с нуля! 12 февраля в 18:00 по Москве пройдет бесплатный вебинар «Хакера» для тех, кто хочет начать изучать Python.

https://xakep.ru/2022/02/07/xakep-python-course/

📓 Data Analysis with Python and PySpark.

• When it comes to data analytics, it pays to think big. PySpark blends the powerful Spark big data processing engine with the Python programming language to provide a data analysis platform that can scale up for nearly any task. Data Analysis with Python and PySpark is your guide to delivering successful Python-driven data projects.

• Data Analysis with Python and PySpark is a carefully engineered tutorial that helps you use PySpark to deliver your data-driven applications at any scale. This clear and hands-on guide shows you how to enlarge your processing capabilities across multiple machines with data from any source, ranging from Hadoop-based clusters to Excel worksheets. You’ll learn how to break down big analysis tasks into manageable chunks and how to choose and use the best PySpark data abstraction for your unique needs.

#Eng #PySpark

Data Analysis with Python and PySpark.
2022 #Eng #PySpark || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Основы искусственного интеллекта в примерах на Python.

• Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений.

• Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения.

#RU #PyBrain #Keras #TensorFlow #ImageAI #OpenCV

Основы искусственного интеллекта в примерах на Python.
2021 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Python для программирования криптовалют.

• Это руководство поможет вам разобраться в технологии биткойна. Его автор, Джимми Сонг, являющийся одним из ведущих специалистов, обучающих программированию биткойна, поясняет программирующим на языке Python разработчикам, как приступить к построению библиотеки для биткойна "с чистого листа". В этой книге излагаются основы этой популярной ныне криптовалюты, в том числе математический аппарат, криптографические понятия, блоки и транзакции, а также ее платежная система в виде цепочки боков (или блокчейна).

#RU

Python для программирования криптовалют.
2020 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Классические задачи Computer Science на языке Python.

• Многие задачи в области CS, которые на первый взгляд кажутся новыми или уникальными, на самом деле уходят корнями в классические алгоритмы, методы кодирования и принциnы разработки. И устоявшиеся техники по-прежнему остаются лучшим способом решения таких задач!

• Научитесь писать оптимальный код для веб-разработки, обработки данных, ML и других актуальных сфер применения Python.
Книга даст вам возможность глубже освоить язык Python, проверить себя на испытанных временем задачах, упражнениях и алгоритмах. Вам предстоит решать десятки заданий по программированию: от самых простых (например, найти элементы списка с помощью двоичной сортировки), до сложных (выполнить кластеризацию данных методом k-средних). Прорабатывая примеры, посвященные поиску, кластеризации, графам и пр., вы вспомните то, о чем успели позабьгrь, и овладеете классическими приемами решения повседневных задач.

#RU

Классические задачи Computer Science на языке Python.
2020 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Python. Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления.

• Пол и Харви Дейтелы предлагают по-новому взглянуть на Python и использовать уникальный подход для решения современных проблем.

Основные темы:
• Основы Python;
• Машинное обучение: классификация, регрессия и кластеризация;
• Обработка естественного языка и анализ эмоций в Twitter;
• Нейронные сети и рекуррентные нейронные сети;
• Глубокое обучение с Keras и распознавание образов;
• Работа с облачными сервисами: Google Translate, OpenMapQuest, Microsoft Azure, PubNub и др.

#RU

Python. Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления.
2020 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Python: быстрый старт.

• Эта книга написана, чтобы помочь вам быстро изучить Python — и изучить хорошо. Она не требует от читателя опыта программирования. Даже стопроцентный новичок обнаружит, что в этой книге просто объясняются сложные концепции. Если вы — опытный разработчик, переходящий на Python, материал обладает достаточной глубиной, чтобы вы могли немедленно взяться за программирование. Зачем изучать Python? Есть огромное количество языков программирования высокого уровня, например C, C ++ и Java.

• Хорошая новость заключается в том, что все высокоуровневые языки очень похожи друг на друга. Они различаются главным образом синтаксисом, доступными библиотеками и способом доступа к ним. Библиотека — это набор ресурсов из заранее написанного кода, которые можно использовать при написании собственных программ. Если вы хорошо выучите один язык, то легко сможете выучить новый за короткое время.

#RU

Python: быстрый старт.
2021 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

Best of Python Commands Cheat Sheet.
#CheatSheet

📓 Python. Лучшие практики и инструменты.

• Лучшие практики и инструменты» даст вам инструменты для эффективного решения любой задачи разработки
и сопровождения софта. Авторы начинают с рассказа о новых возможностях Python 3.7 и продвинутых аспектах синтаксиса
Python. Продолжают советами по реализации популярных парадигм, в том числе объектно-ориентированного, функционального и событийно-ориентированного программирования. Также авторы рассказывают о наилучших практиках именования, о том, какими способами можно автоматизировать развертывание программ на удаленных серверах. Вы узнаете, как создавать полезные расширения для Python на C, C++, Cython и CFFI.

#RU