Pythoner

✈️browser-history — это библиотека на Python, которая позволяет легко получать историю посещений и закладки из популярных браузеров. ➡️Это очень полезно, если вам нужно анализировать свою интернет-активность или работать с данными о посещенных сайтах. ➡️Пример:

    
        from browser_history import get_history

# Получаем историю
outputs = get_history()

# Это список кортежей (дата и время, URL)
his = outputs.histories

# Выводим историю на экран
for entry in his:
    print(entry){}
    

💻GitHub 💡Модуль также поддерживает получение закладок, хотя эта функция считается экспериментальной. 🐍Pythoner

🔥 БЕСПЛАТНЫЙ КУРС ПО СОЗДАНИЮ НЕЙРО-СОТРУДНИКОВ НА GPT И ДРУГИХ LLM 🔥 Ищете практический и углубленный курс, чтобы освоить создание нейро-сотрудников? Мы создали курс из 5 объемных занятий. Это именно то, что нужно, чтобы прокачать свои навыки абсолютно бесплатно! 📌 Темы занятий: 1. Введение в мир нейро-сотрудников 2. Как работают LLM и их аналоги 3. Создание базы знаний для нейро-сотрудника (RAG) 4. Тестирование и отладка нейро-сотрудников 5. Интеграция нейро-сотрудников в Production Вот 5 тем курса - он максимально простой и доступный, общеобразовательный, без какого-либо сложного программирования 📚Прохождение этого курса, скорее всего, займет у вас от 1 до 3 часов 🤖 Присоединяйтесь к нашему бесплатному курсу и разберитесь в этой увлекательной теме с нами!

✈️Python предоставляет нам множество возможностей для работы с данными. Одной из таких возможностей является использование списков для хранения объектов. Сейчас мы рассмотрим, как создать класс, создать объекты на основе этого класса, поместить эти объекты в список и обратиться к ним. ➡️Создание класса Для начала, давайте создадим класс, который будет представлять людей. Класс будет иметь атрибуты "имя" и "возраст". Вот пример такого класса:

    
        class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age{}
    

➡️Создание объектов Теперь, когда у нас есть класс, мы можем создать объекты на его основе. Например, давайте создадим двух людей:

    
        person1 = Person("John", 25)
person2 = Person("Alice", 30){}
    

➡️Помещение объектов в список Чтобы поместить объекты в список, мы можем использовать метод append(). Например, чтобы создать список людей и добавить туда наших двух людей, мы можем написать следующий код:

    
        people = []
people.append(person1)
people.append(person2){}
    

⬆️Теперь у нас есть список people, в котором хранятся объекты, представляющие двух людей. ➡️Обращение к объектам в списке Чтобы обратиться к объектам в списке, мы можем использовать индексы. Например, чтобы получить имя первого человека в списке people, мы можем написать следующий код:

    
        first_person_name = people[0].name{}
    

⬆️Теперь в переменной first_person_name будет храниться значение "John". 🐍Pythoner

✈️Когда у вас есть файл с защищенным паролем, а пароль неизвестен, брутфорс может помочь попытаться разгадать его. ➡️Этот метод требует большого количества времени и ресурсов, особенно если пароль длинный и сложный, но в некоторых случаях он может оказаться эффективным.

    
        import string
import itertools

def brute_force_pass(target, length):
    chars = string.ascii_letters + string.digits  # Символы: буквы и цифры
    for attempt in itertools.product(chars, repeat=length):  # Генерация комбинаций
        pwd_attempt = ''.join(attempt)  # Преобразование кортежа в строку
        print(f"Trying: {pwd_attempt}")  # Вывод текущей попытки
        if pwd_attempt == target:  # Проверка, совпадает ли пароль
            print(f"Password found: {pwd_attempt}")  # Если совпал - выводим его
            return pwd_attempt
    print("Password not found")  # Если пароль не найден
    return None{}
    

💡Метод брутфорса может быть мощным инструментом, однако его использование должно быть этичным и законным. И никогда не пытайтесь взломать файлы или системы без разрешения владельцев))) 🐍Pythoner

✈️Библиотека DataSketch реализует алгоритмы вероятностного хеширования и сжатия данных для быстрого сравнения больших наборов. Она идеально для обработки Big Data и поиска дубликатов. ➡️Пример использования:

    
        from datasketch import MinHash, MinHashLSH

# Создаем "отпечатки" текстов
m1 = MinHash(num_perm=128)
m2 = MinHash(num_perm=128)
for word in ["data", "science"]: m1.update(word.encode())
for word in ["data", "analysis"]: m2.update(word.encode())

# Сравниваем (0.75 = порог схожести)
print("Схожесть:", m1.jaccard(m2))  # Результат: 0.5{}
    

💡Библиотека позволяет находить дубликаты среди миллионов документов даже на обычном ноутбуке. 🐍Pythoner

Нужны 7 желающих для работы с искусственным интеллектом. Работа из дома. График свободный. Пришло задание — изучили — выполнили — получили свои деньги. Деньги вы получаете в зависимости от сложности задания. Например: За задание могут платить 500-10.000 рублей. В зависимости от сложности. 500 рублей — это около 5-30 минут. 10 000 руб. это 5-6 часов. 💰 В среднем новичок получает до 150.000 руб в месяц. А опытный может и 300-500т. Мы обучим вас сами: — 3 дня уроков по 30 минут — Домашки с проверкой и оплатой бонусами — Платим 10 тыс за каждую выполненную домашку ⚡ Набор заканчивается завтра. Для регистрации жмите кнопку "Зарегистрироваться": Зарегистрироваться #реклама 16+ ganstaagency.com О рекламодателе

🎮Pyxel — это библиотека для создания ретро-игр на языке программирования Python. Она идеально подходит для разработчиков, которые хотят погрузиться в мир 8-битных игр, создавая собственные проекты с минимальными усилиями. 💡Почему Pyxel ➡️Простота использования Одним из главных преимуществ Pyxel является её простота использования. Она предоставляет интуитивно понятный интерфейс и минимальный набор функций, необходимых для создания игр. Это позволяет сосредоточиться на творческом процессе, не отвлекаясь на сложные технические детали. ➡️Встроенные инструменты Pyxel поставляется с набором встроенных инструментов, которые облегчают разработку игр. Среди них: редактор спрайтов, редактор звуков и редактор карт. ➡️Кроссплатформенность Ещё одно важное преимущество Pyxel — это её кроссплатформенность. Библиотека поддерживает Windows, macOS и Linux, что позволяет разрабатывать игры на любой из этих платформ. 🐍Pythoner

Full-stack приложение за час? Это возможно 16 декабря в 11:00 приглашаем на бесплатный вебинар от СберТеха – разберемся, как разрабатывать приложения без долгого бэкенда с решением Platform V DataSpace CE. На живом примере вы увидите, как: - Быстро реализовать бэкенд приложения - Создать прототип финансового приложения с нуля до рабочего MVP - Безболезненно работать с микросервисной архитектурой - Эффективно управлять данными Узнайте, как GraphQL, Domain-Driven Design (DDD) и Backend-as-a-Service (BaaS) работают на практике и ускоряют вашу разработку. Будет особенно полезно бэкенд-разработчикам, интеграторам, технологическим партнерам, стартапам, студентам. Зарегистрироваться #реклама 16+ platformv.sbertech.ru О рекламодателе

✈️В мире Python программирования, логирование играет важную роль в отслеживании работы приложений и выявлении ошибок. Одним из самых удобных и мощных инструментов для этой задачи является библиотека Loguru. В этом посте мы рассмотрим основные преимущества и возможности Loguru, которые делают его отличным выбором для логирования в Python. ➡️Простота использования Одним из основных преимуществ Loguru является его простота использования. В отличие от стандартной библиотеки logging, которая может показаться сложной и громоздкой, Loguru предлагает простой и интуитивно понятный интерфейс. Для начала работы достаточно импортировать библиотеку и начать логирование с помощью одной строки кода:

    
        from loguru import logger

logger.info("Привет, Loguru!"){}
    

Это позволяет значительно сократить время на настройку и сразу приступить к логированию. ➡️Гибкость и мощность Loguru предоставляет широкие возможности для настройки логирования. Вы можете легко настроить формат сообщений, уровни логирования и маршрутизацию логов. Например, вы можете отправлять логи в разные файлы в зависимости от их уровня важности:

    
        logger.add("debug.log", level="DEBUG")
logger.add("error.log", level="ERROR")

logger.debug("Это сообщение для отладки")
logger.error("Это сообщение об ошибке"){}
    

Или же отправлять их на удалённый сервер для дальнейшего анализа. Библиотека также поддерживает асинхронное логирование, что делает её отличным выбором для высоконагруженных приложений. ➡️Встроенные дополнительные функции Помимо стандартных возможностей логирования, Loguru включает в себя множество дополнительных функций, которые делают его ещё более привлекательным. Например, библиотека поддерживает автоматическое добавление контекстной информации к логам, такую как имя функции, строка кода и т.д. Также существует возможность автоматического ротации логов, что позволяет избежать переполнения дискового пространства:

    
        logger.add("file_{time}.log", rotation="500 MB")

logger.info("Это сообщение будет записано в новый файл при достижении лимита в 500 MB"){}
    

💡Эти и другие функции делают Loguru мощным инструментом для профессионального логирования. 🖥GitHub loguru 🐍Pythoner

✈️Метод setdefault() используется для получения значения по ключу из словаря, одновременно создавая его, если ключа ещё нет. ➡️Пример:

    
        data = {}
data.setdefault("users", []).append("Анна")
data.setdefault("users", []).append("Борис")

print(data)

{'users': ['Анна', 'Борис']}{}
    

💡Удобно при работе с коллекциями внутри словаря — не нужно проверять наличие ключа вручную. Альтернатива конструкции с if key not in dict. 🐍Pythoner