✔️ Цветной Pythоn

Бывает, во время работы на Pythоn требуется вывести большое количество информации в терминал. Среди всего объема текста нас интересует конкретное выражение или даже символ. Как выделить интересующую нас сущность в тексте, не отделяя от контекста? Сейчас расскажу.

Самым лучшим инструментом выделения конечно же является цвет. И в Pythоn есть возможность разнообразить вывод добавив краски.

Нативный вариант раскраски вывода в Pythоn – добавление ANSI подстроки формата ‘\033[__m’ в функцию print, где XX- код цвета/ стиля.

➡️ Читать дальше
➡️ Github

@pro_python_code

🖥 Лайфхаки Python: сэкономить память и ускорить выполнение программы

Python часто ругают за то, что он медленный. Однако в нем существует несколько подходов, которые позволяют писать достаточно быстрый код. Сегодня поговорим про обработку списков.

TL;DR Используйте списковые включения (list comprehensions), генераторные выражения (generator expressions) и генераторы везде, где только можно. Это поможет сэкономить память и время выполнения программы.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

🖥 3 приема для определения функций в Python

Основа любого приложения — данные. Если вы создаете социальную сеть, то данными являются пользователи и их друзья. При разработке игры в качестве данных выступают графика и пользовательские операции. А в случае с интернет-магазином данными становятся информация о товаре и клиенте. И это лишь несколько примеров из повседневной жизни.

В необработанном виде данные не имеют особого значения. Прежде чем их представить, необходимо определить специальные операции для их обработки. Как правило, такие операции принимают форму функции, некого блока кода, который принимает входные данные, выполняет операции и на выходе выдает результат. Можно сказать, что функции — это главная движущая сила любого проекта.

В статье мы рассмотрим 3 полезных приема, которые пригодятся Python-программистам при написании функций.

Обратите внимание, что данный материал не содержит общепринятые лучшие практики определения функций, такие как продуманные имена, конкретно предусмотренные цели (а не смешанные задачи) и грамотные строки документации docstrings. Статья рассматривает вопрос с более технической точки зрения.

Прервем потоки слов и приступим сразу к делу!

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

🖥 Сорок семь передовых методов рефакторинга для улучшения кода Python

Мы рассмотрим методы и фрагменты кода для документации Python, кодирования, тестирования, проверки и непрерывной интеграции.

Есть примеры кода Python до и после, в которых применяется каждый метод.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

🖥 ​​Mercury

Поделитесь своим Python Notebook в качестве веб-приложения

Mercury — это идеальный инструмент для преобразования Python Notebook в интерактивное веб-приложение и совместного использования с непрограммистами. Благодаря ему даже простые пользователи смогут взаимодействовать с данными, используя привычный и понятный интерфейс.

pip install mljar-mercury

➡️ Github
📄 Документация

@pro_python_code

🖥 Понимание lambda-функций в Python с примерами

Как известно, мы используем функции для автоматизации процессов в программном обеспечении.

Lambda-функции на самом деле просто известны как анонимные функции. Таким образом, принимая любое количество аргументов, мы получаем в результате выражение.

По сути, lambda-функция, которая принимает параметр x и возвращает его, выглядит так:

func = lambda x : x
Обратите внимание, как мы используем здесь ключевое слово lambda. И это по сути та же самая ситуация, когда функция, определенная в python, просто возвращает себя:

def func(x):
return x
А теперь давайте приведем еще один пример того, какие другие варианты использования lambda могут быть в одной и той же строке в быстрой последовательности:

print((lambda x: x + 10)(90))
output:
100

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

🖥 Ciphey

Ciphey - автоматизированный инструмент дешифрования/декодирования/взлома шифров, использующий обработку естественного языка, искусственный интеллект, а также здравый смысл.

Ciphey использует специально созданный модуль искусственного интеллекта (AuSearch) с интерфейсом обнаружения шифров, чтобы приблизительно определить, чем что-то зашифровано. А затем, настраиваемый интерфейс проверки языка, помогает собрать из приблизительного текста — истинный.

Установка:
$ python3 -m pip install ciphey --upgrade

⏩ Документация

⚙️ GitHub

#python #crypto

@pro_python_code

🖥 Wifite2 - утилита для аудита сети Wi-Fi с открытым исходным кодом, разработанная на Python для идеальной работы с дистрибутивами пентестеров.

Утилита отлично справляется с разоблачением и взломом скрытых точек доступа, взломом слабых паролей WEP с использованием ряда методов взлома и т. д.

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

⚙️ GitHub/Инструкция

@pro_python_code

📖 Python. К вершинам мастерства

Автор: Лусиану Рамальо
Год издания: 2022

Рецензия на книгу:

Автор сосредоточился на языковых средствах, которые либо уникальны для Python, либо отсуствуют во многих других языках.

Книга предназначена для опытных питонистов, желающих усовершенствоваться в Python 3.

Новичкам в Python книга не рекомендуется: и читать тяжело, и может сложиться превратное впечатление о языке.

Плюсы:
1. Актуальность материала;
2. Глубокое погружение в тему.

Минусы: не замечено.

#python

➡️ Скачать книгу

@pro_python_code

📊 Как создать GIF из графиков Matplotlib в Python

В этой статье рассмотрим метод визуализации данных для 2-мерных временных рядов данных с использованием imageio

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

⭐️ Шпаргалка по Python

Понадобится, если вы не слишком часто программируете на Python, хотите научиться в довольно короткий срок или хотите быстро вникнуть в синтаксис, функции и методы языка.

На страничке также есть описания некоторых библиотек для скрапинга, затронуто метапрограммирование и асинхронность.

🔩 GitHub/Инструкция

#python #cheatsheet

@pro_python_code

🖥 GitHub Copilot — автодополнение кода с помощью искусcтвенного интеллекта

Инструмент встраивается в среду разработки и дополняет код на основании контекста и комментариев. Работает в темпе разработчика и дополняет код сразу, как появились вводные. Он обучается на миллиардах строчек кода из публичных репозиториев и поэтому предлагает сразу несколько альтернатив — разработчик может выбрать одну из них и при желании редактировать вручную. Инструмент не только развивает код по заданной логике, но и автоматически заполняет повторяющиеся участки, предлагает кейсы для тестирования кода и др.

Работает со всеми популярными языками программирования: Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Java и Go. Доступен в качестве расширения для Neovim, JetBrains и VS Code.

Стоимость: #бесплатно.

#IDE

@pro_python_code

🖥 Тонкости регулярных выражений

Я искал информацию в интернете и часто встречал статьи, содержащие описание документации, либо статьи с отсутствием примеров, что ухудшало понимание, либо с примерами шаблонов, но из той же самой документации. Здесь же я собрал несколько примеров, встречавшихся в моей работе, и способы их решения. Надеюсь, вы узнаете что-то новое и полезное.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code