🔐 Как создать инструмент PGP-шифрования на основе Python
PGP (англ. Pretty Good Privacy) — это широко известная программа для операций шифрования. Она создает цифровые подписи, зашифровывает/расшифровывает большие объемы данных и повышает безопасность электронной переписки.
PGP-шифрование задействует последовательную комбинацию хеширования, сжатия данных, криптографию с симметричным и открытым ключом. На каждом этапе применяется один из поддерживаемых алгоритмов. Каждый открытый ключ привязан к имени пользователя и адресу электронной почты.
К счастью, большинство протоколов PGP-шифрования доступно для разработчиков через открытую библиотеку Python pgpy. Обнаружив эту библиотеку, я на досуге изучил ее открытый исходный код и создал небольшой апплет — инструмент командной строки для PGP-шифрования.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
PGP (англ. Pretty Good Privacy) — это широко известная программа для операций шифрования. Она создает цифровые подписи, зашифровывает/расшифровывает большие объемы данных и повышает безопасность электронной переписки.
PGP-шифрование задействует последовательную комбинацию хеширования, сжатия данных, криптографию с симметричным и открытым ключом. На каждом этапе применяется один из поддерживаемых алгоритмов. Каждый открытый ключ привязан к имени пользователя и адресу электронной почты.
К счастью, большинство протоколов PGP-шифрования доступно для разработчиков через открытую библиотеку Python pgpy. Обнаружив эту библиотеку, я на досуге изучил ее открытый исходный код и создал небольшой апплет — инструмент командной строки для PGP-шифрования.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
🐍🚀⌛ Django, Celery и Redis: гайд по работе с асинхронными задачами
Подробная инструкция по интеграции Celery и Redis в проект Django для асинхронной обработки длительных и ресурсоемких задач в фоновом режиме.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
Подробная инструкция по интеграции Celery и Redis в проект Django для асинхронной обработки длительных и ресурсоемких задач в фоновом режиме.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
🧀🐁 Быстрый старт в распределенные вычисления: 7 фундаментальных концепций на Python
https://proglib.io/p/bystryy-start-v-raspredelennye-vychisleniya-7-fundamentalnyh-koncepciy-2022-08-24
@pro_python_code
https://proglib.io/p/bystryy-start-v-raspredelennye-vychisleniya-7-fundamentalnyh-koncepciy-2022-08-24
@pro_python_code
Библиотека программиста
🧀🐁 Быстрый старт в распределенные вычисления: 7 фундаментальных концепций
Семь концепций распределенных вычислений с примерами кода на Python: кластеры, планировщики, очевидная параллельность и так далее.
💫 4 пакета Python для причинно-следственного анализа данных
Причинно-следственный анализ — это область экспериментальной статистики, направленная на установление и обоснование причинно-следственных связей. Использование статистических алгоритмов для доказательства причинно-следственных связей в наборе данных при строгом допущении называется эксплораторным причинно-следственным анализом (ЭПСА).
ЭПСА — это способ доказать причинно-следственные связи с помощью более контролируемых экспериментов, а не только на основе корреляции. Часто требуется испытать контрфактическое состояние — иное состояние при других обстоятельствах. Проблема в том, что корреляционный анализ позволяет приблизительно установить только причинно-следственные связи, но не контрфактические.
Анализ причинно-следственных связей — это совершенно другая область исследований в науке о данных, поскольку он отличается от предсказаний, полученных в результате моделирования с помощью машинного обучения. Можно всегда предсказать результат МО на основе имеющихся данных, но не то, что выходит за рамки этих данных.
Чтобы узнать больше о причинно-следственном анализе, познакомимся с 4 пакетами Python, которые можно использовать для исследования данных.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
Причинно-следственный анализ — это область экспериментальной статистики, направленная на установление и обоснование причинно-следственных связей. Использование статистических алгоритмов для доказательства причинно-следственных связей в наборе данных при строгом допущении называется эксплораторным причинно-следственным анализом (ЭПСА).
ЭПСА — это способ доказать причинно-следственные связи с помощью более контролируемых экспериментов, а не только на основе корреляции. Часто требуется испытать контрфактическое состояние — иное состояние при других обстоятельствах. Проблема в том, что корреляционный анализ позволяет приблизительно установить только причинно-следственные связи, но не контрфактические.
Анализ причинно-следственных связей — это совершенно другая область исследований в науке о данных, поскольку он отличается от предсказаний, полученных в результате моделирования с помощью машинного обучения. Можно всегда предсказать результат МО на основе имеющихся данных, но не то, что выходит за рамки этих данных.
Чтобы узнать больше о причинно-следственном анализе, познакомимся с 4 пакетами Python, которые можно использовать для исследования данных.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
🦾 Встроенная база данных Python
Если вы разработчик программного обеспечения, то, скорее всего, вы знакомы с невероятно легкой базой данных SQLite или даже уже использовали ее. Она содержит практически все функции реляционной базы данных и представлена всего одним файлом. На официальном сайте можно найти несколько сценариев применения SQLite:
- встроенные устройства и интернет вещей;
- анализ данных;
- передача данных;
- архив файлов и/или контейнер данных;
- внутренние или временные базы данных;
- замена корпоративной базы данных в период демо-версий или тестирования;
- обучение и тестирование;
- экспериментальные расширения языка SQL.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
Если вы разработчик программного обеспечения, то, скорее всего, вы знакомы с невероятно легкой базой данных SQLite или даже уже использовали ее. Она содержит практически все функции реляционной базы данных и представлена всего одним файлом. На официальном сайте можно найти несколько сценариев применения SQLite:
- встроенные устройства и интернет вещей;
- анализ данных;
- передача данных;
- архив файлов и/или контейнер данных;
- внутренние или временные базы данных;
- замена корпоративной базы данных в период демо-версий или тестирования;
- обучение и тестирование;
- экспериментальные расширения языка SQL.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ 10 простых хаков, которые ускорят анализ данных Python
Сделать анализ данных Python быстрее и лучше – мечта каждого разработчика. Вот наглядные примеры: узнайте, как добавить чуточку магии в код.
В этой статье собраны лучшие советы и приёмы. Некоторые из них распространённые, а некоторые новые, но обязательно пригодятся в будущем.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
Сделать анализ данных Python быстрее и лучше – мечта каждого разработчика. Вот наглядные примеры: узнайте, как добавить чуточку магии в код.
В этой статье собраны лучшие советы и приёмы. Некоторые из них распространённые, а некоторые новые, но обязательно пригодятся в будущем.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🌠🌌 Создание собственной симуляции активной материи на Python
Сегодня наша задача — создать симуляцию активной материи, т. е. роевое поведение. С помощью этой системы можно имитировать поведение стаи птиц или косяка рыб, а также увидеть, как из простых правил появляются самоупорядоченные движения.
➡️ Читать дальше
⚙️ Код
@pro_python_code
Сегодня наша задача — создать симуляцию активной материи, т. е. роевое поведение. С помощью этой системы можно имитировать поведение стаи птиц или косяка рыб, а также увидеть, как из простых правил появляются самоупорядоченные движения.
➡️ Читать дальше
⚙️ Код
@pro_python_code
🧙♂️ Пишем 15 интересных скриптов на Python. Практика на Python.
Веб-разработка и научные вычисления, роботы и Data Science — Python повсюду. На нём пишут и масштабные проекты, и короткие программы (скрипты, или сниппеты), полезные в повседневных рабочих и учебных задачах.
Собрали для вас коллекцию таких небольших «заклинаний». Основной принцип: минимум строк кода, в котором можно разобраться максимум за полминуты. Сову из Хогвартса мы не гарантируем, но удивить однокашников, коллег и интервьюеров, уверены, у вас получится. Вперёд!
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
Веб-разработка и научные вычисления, роботы и Data Science — Python повсюду. На нём пишут и масштабные проекты, и короткие программы (скрипты, или сниппеты), полезные в повседневных рабочих и учебных задачах.
Собрали для вас коллекцию таких небольших «заклинаний». Основной принцип: минимум строк кода, в котором можно разобраться максимум за полминуты. Сову из Хогвартса мы не гарантируем, но удивить однокашников, коллег и интервьюеров, уверены, у вас получится. Вперёд!
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
Полный список вопросов с собеседований по Python для дата-сайентистов и инженеров
Бывает, что компания ищет дата-сайентиста, а на самом деле ей нужен Python-разработчик. Поэтому при подготовке к собеседованию есть смысл освежить в памяти информацию по Python, а не только штудировать алгоритмы.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
Бывает, что компания ищет дата-сайентиста, а на самом деле ей нужен Python-разработчик. Поэтому при подготовке к собеседованию есть смысл освежить в памяти информацию по Python, а не только штудировать алгоритмы.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
💡 Оценка сложности алгоритмов на Python.
Определить вычислительную сложность отдельных операций просто, но как вычислить сложность целой функции? Попробуем ответить на этот вопрос в небольшой статье.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
Определить вычислительную сложность отдельных операций просто, но как вычислить сложность целой функции? Попробуем ответить на этот вопрос в небольшой статье.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
💻 Как быстро и легко создавать прототипы датасайенс-проектов
Проект в области науки о данных можно успешно реализовать при наличии минимального стека технологий. Более того, чем меньше стек, тем лучше проект!
Jupyter Notebook — неотъемлемая часть повседневной работы специалистов по данным. Большинство проектов в этой области также нуждаются в интерактивном дашборде.
А что если превратить ноутбуки в многофункциональные дашборды? Это возможно!
Как правило, для разработки дашборда требуются знания HTML, JavaScript и CSS. Такие инструменты, как Streamlit и Dash, позволяют обойтись без этих знаний.
Тем не менее преобразовывать ноутбуки в функциональные приложения все равно нужно вручную, для чего потребуется копировать множество фрагментов.
Однако с помощью Mercury можно мгновенно превратить Jupyter Notebook в интерактивный дашборд, онлайн-слайд-шоу или веб-сервис.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
Проект в области науки о данных можно успешно реализовать при наличии минимального стека технологий. Более того, чем меньше стек, тем лучше проект!
Jupyter Notebook — неотъемлемая часть повседневной работы специалистов по данным. Большинство проектов в этой области также нуждаются в интерактивном дашборде.
А что если превратить ноутбуки в многофункциональные дашборды? Это возможно!
Как правило, для разработки дашборда требуются знания HTML, JavaScript и CSS. Такие инструменты, как Streamlit и Dash, позволяют обойтись без этих знаний.
Тем не менее преобразовывать ноутбуки в функциональные приложения все равно нужно вручную, для чего потребуется копировать множество фрагментов.
Однако с помощью Mercury можно мгновенно превратить Jupyter Notebook в интерактивный дашборд, онлайн-слайд-шоу или веб-сервис.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
📈 Различные варианты визуализации данных с примерами кода.
Визуализация данных — это большая часть работы специалистов в области data science. На ранних стадиях развития проекта часто необходимо выполнять разведочный анализ данных (РАД, Exploratory data analysis (EDA)), чтобы выявить закономерности, которые обнаруживают данные. Визуализация данных помогает представить большие и сложные наборы данных в простом и наглядном виде. На этапе окончания проекта важно суметь отчитаться о его результатах так, чтобы даже непрофессионалам, не обладающим техническими знаниями, всё стало ясно и понятно.
Matplotlib — это популярная библиотека для визуализации данных, написанная на языке Python. Хоть пользоваться ей очень просто, настройка данных, параметров, графиков и отрисовки для каждого нового проекта — занятие нудное и утомительное. В этом посте мы разберем 6 способов визуализации данных и напишем быстрые и простые функции для их реализации с помощью питоновской библиотеки Matplotlib. А пока взгляните на прекрасный график, который поможет вам выбрать правильный тип визуализации данных!
Алгоритм выбора техники визуализации в зависимости от задачи
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
Визуализация данных — это большая часть работы специалистов в области data science. На ранних стадиях развития проекта часто необходимо выполнять разведочный анализ данных (РАД, Exploratory data analysis (EDA)), чтобы выявить закономерности, которые обнаруживают данные. Визуализация данных помогает представить большие и сложные наборы данных в простом и наглядном виде. На этапе окончания проекта важно суметь отчитаться о его результатах так, чтобы даже непрофессионалам, не обладающим техническими знаниями, всё стало ясно и понятно.
Matplotlib — это популярная библиотека для визуализации данных, написанная на языке Python. Хоть пользоваться ей очень просто, настройка данных, параметров, графиков и отрисовки для каждого нового проекта — занятие нудное и утомительное. В этом посте мы разберем 6 способов визуализации данных и напишем быстрые и простые функции для их реализации с помощью питоновской библиотеки Matplotlib. А пока взгляните на прекрасный график, который поможет вам выбрать правильный тип визуализации данных!
Алгоритм выбора техники визуализации в зависимости от задачи
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
⏱ Advanced Python Scheduler
APScheduler это библиотека Python, которая позволяет планировать выполнение кода позже, единожды или периодически.
Вы можете добавлять новые «вакансии» или удалять старые на лету по своему усмотрению.
Если вы сохраните свои задания в базе данных, они также переживут перезапуск программы и сохранят свое состояние.
⚙️ GitHub
📖 Документация
@pro_python_code
APScheduler это библиотека Python, которая позволяет планировать выполнение кода позже, единожды или периодически.
Вы можете добавлять новые «вакансии» или удалять старые на лету по своему усмотрению.
Если вы сохраните свои задания в базе данных, они также переживут перезапуск программы и сохранят свое состояние.
⚙️ GitHub
📖 Документация
@pro_python_code
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
@python_job_interview - здесь собраны все возможные вопросы и ответы с реальных Python собеседований.
@golang_interview - пройти Golang собеседование.
@machinelearning_interview - канал подготовит к собеседованию по машинному обучению и алгоритмам .
@data_analysis_ml - самая востребованная Python профессия.
@golang_interview - пройти Golang собеседование.
@machinelearning_interview - канал подготовит к собеседованию по машинному обучению и алгоритмам .
@data_analysis_ml - самая востребованная Python профессия.
💽 Поврежден жесткий диск? Python спешит на помощь!
В современном мире, где активно используются облачные сервисы и бесконечно совершенствуются решения для резервного копирования, хранить дорогие сердцу проекты на простом внешнем жестком диске становится уже неактуально. Но недавно я узнала, правда, не по своей воле, что музыканты все еще предпочитают именно такой способ.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
В современном мире, где активно используются облачные сервисы и бесконечно совершенствуются решения для резервного копирования, хранить дорогие сердцу проекты на простом внешнем жестком диске становится уже неактуально. Но недавно я узнала, правда, не по своей воле, что музыканты все еще предпочитают именно такой способ.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
🐍⛩️🥤 Руководство для начинающих по шаблонам Jinja в Flask
В этом уроке вы узнаете, как:
- Установить обработчик шаблонов Jinja.
- Создать свой первый шаблон Jinja.
- Провести рендеринг шаблона Jinja в Flask.
- Использовать for-циклы и условные операторы с Jinja.
- Создать вложенную структуру шаблонов Jinja.
- Модифицировать переменные в Jinja с помощью фильтров.
- Использовать макросы для добавления функциональных возможностей интерфейсу.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
В этом уроке вы узнаете, как:
- Установить обработчик шаблонов Jinja.
- Создать свой первый шаблон Jinja.
- Провести рендеринг шаблона Jinja в Flask.
- Использовать for-циклы и условные операторы с Jinja.
- Создать вложенную структуру шаблонов Jinja.
- Модифицировать переменные в Jinja с помощью фильтров.
- Использовать макросы для добавления функциональных возможностей интерфейсу.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
👁 Почему ваша функция не работает? Область видимости переменных в Python
Представим ситуацию. Вы написали функцию, инициализировали переменные где-то и собираетесь сделать тест вашего кода.
У вас все получилось, код запускается без ошибок, хотя, вот незадача, функция делает не то, что надо, а точнее — возвращает не желаемое вами значение. Ко всему этому, вы еще и не знаете, как это происходит. Переменные на месте, структура функции в порядке, в чем причина?
Возможно, вы неграмотно воспользовались областью видимости.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
Представим ситуацию. Вы написали функцию, инициализировали переменные где-то и собираетесь сделать тест вашего кода.
У вас все получилось, код запускается без ошибок, хотя, вот незадача, функция делает не то, что надо, а точнее — возвращает не желаемое вами значение. Ко всему этому, вы еще и не знаете, как это происходит. Переменные на месте, структура функции в порядке, в чем причина?
Возможно, вы неграмотно воспользовались областью видимости.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
Awesome Python Books – Различные книги по Python, собранные в одном репозитории.
¡ В этом списке большинство платных книг, почти все ссылки ведут на amazon. Впрочем, многие из них есть в открытом доступе
Содержание:
• Учебные книги
• Структуры и алгоритмы данных
• Разработка игр
• Hardware
• Машинное обучение
• Глубокое обучение
• Обработка естественного языка
• Сети
• Data Analysis
• Безопасность
• SQL и ORM
• Системное администрирование
• Тестирование
• Веб-разработка
• Web Scraping
@pro_python_code | #Python #Books #Archive
¡ В этом списке большинство платных книг, почти все ссылки ведут на amazon. Впрочем, многие из них есть в открытом доступе
Содержание:
• Учебные книги
• Структуры и алгоритмы данных
• Разработка игр
• Hardware
• Машинное обучение
• Глубокое обучение
• Обработка естественного языка
• Сети
• Data Analysis
• Безопасность
• SQL и ORM
• Системное администрирование
• Тестирование
• Веб-разработка
• Web Scraping
@pro_python_code | #Python #Books #Archive
