Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Связка одноплатного компьютера с различными устройствами в виде датчиков и исполнительных механизмов является отличным образовательным инструментом, позволяющим изучать работу с датчиками, интерфейсами и осваивать программирование. А работа с одноплатными компьютерами открывает огромный интересный Мир embedded-программирования, работы с Linux и создания собственных проектов автоматизации и систем сбора данных.
Inside CPython's attribute lookupPython's attribute lookup logic seems pretty simple at a first glance: "firstlook in the instance __dict__, then look in its type".However, the actual logic is much more complex because it needs to take intoaccount the descriptor protocol, the difference between lookups on instancesvs types, and what happens in presence of metaclasses.
В этой статье расскажу, как мы создали систему автоматического обучения и развёртывания моделей машинного обучения с открытым исходным кодом. Первый вопрос, который может задать себе читатель, знакомый с темой современного машинного обучения: «Почему бы не взять одну из десятков (если не сотен) открытых AutoML-библиотек?»Ответ прост: мы не стремились создать ещё один «стандартный» проект AutoML. Наша цель — сфокусироваться на вещах, которые редко встречаются в готовых решениях:
Сегодня расскажу, как сделать двухфакторную аутентификацию через звонок с применением технологии text-to-speech. Работает просто — пользователь получает код, продиктованный роботом во время голосового вызова. Этот альтернативный SMS и push-уведомлениям способ доставки кода, при этом относительно простой в реализации, дешевле SMS и работает без интернета.Я покажу, как это работает, на конкретном кейсе.
Статья не входила в планы, пишу с чувством лёгкой сюрреалистичности. В воскресенье утром наш основной API-гейтвей пережил маленькую апокалиптическую битву с памятью и выиграл без моего участия. Делюсь с Вами, как небольшой скрипт, на который я не полагал абсолютно никаких надежд, отработал аварию.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Я решил написать эту статью, потому что сам разобрался со всеми деталями работы этой версии шифровальной машины, и убедился, что написанная мною программа работает идентично эмуляторам этой машины. Это было сделать непросто
Stop writing glue-code scripts. Discover how one simple principle — separating input, output, and processing — transforms messy Python into professional-grade software.
Стеганография — искусство сокрытия информации — чаще всего ассоциируется с изображениями и аудиофайлами. Но что если нам нужно спрятать данные не в медиафайле, а в обычном офисном документе, например, в .docx или .xlsx?
Обычно SQL используют ради отчётов, аналитики и унылого «выгрузить за вчера». Но у языка запросов есть и другая, неожиданная сторона: если относиться к нему как к инструменту для сочинительства, можно попробовать написать рассказ. Сюжет, герои, диалоги — всё это вполне собирается на голом SQL.
FastSIO. Как я впервые сделал что-то для Open Source, и как я к этому пришел.И что из себя представляет новая Fast<> библиотека
Эта статья будет интересна тем, кто особо не заморачивался, как устроена авторизация в бекенде, но хочет очень быстро въехать в тему. Мы не будем погружаться в самые недры реализации, но точно поймем как это работает и как прикрутить это на практике.
Obstore is a fast, lightweight Python library for working with object storage
В этой статье я рассмотрю общий принцип работы градиентного бустинга. Этот алгоритм считается достаточно продвинутым и эффективным, однако если рассмотреть его работу по шагам — можно увидеть, что он работает очень просто. Сначала мы рассмотрим на простейшем примере принцип его работы, а потом посмотрим, как реализовать его с помощью Python.
Pytest основан на pluggy. Основная единица pytest - pytest плагин. Написан достаточно интересно. Ключевое слово - “капуста” или матрешки. Множество декораторов и адаптеров. Основное взаимодействие в pytest происходит через хуки. Хук это некий этап к которому можно получить доступ к той или иной логики работы. Следуя из названия это некоторые крючки за который можно цепляться вставляя свои заплатки. Начинаются с pytest.
В предыдущих статьях мы рассмотрели ChameleonLab как инструмент для стеганографии и стеганоанализа. Но одна из ключевых идей проекта — не просто дать инструмент, а показать, как он работает изнутри. Многие программы используют шифрование, но почти ни одна не позволяет заглянуть в "чёрный ящик" и увидеть весь путь превращения вашего секретного сообщения в неуязвимый шифротекст. Именно для этого и был создан Визуализатор криптографии
WSL2 — удобный инструмент, но, как и любая технология, он не идеален. В этой статье я хочу рассказать о нескольких подводных камнях, с которыми столкнулся сам, и о том, как их можно обойти (или хотя бы минимизировать их влияние на рабочий процесс). Также поговорим, как можно использовать графические приложения, и немного о том, как работать с контейнерами.
В C/C++ давно принято встраивать Python в приложения для скриптовой логики и плагинов. Именно эта экосистема много лет давала повод развивать в CPython идею нескольких изолированных интерпретаторов в одном процессе.