Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
WSGI HTTP-сервер для UNIX. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gunicorn/
Сегодня хочу поделиться историей о том, как желание автоматизировать рутинную работу привело меня к созданию собственного инструмента FullMute и, как следствие, к первым серьезным выплатам на платформах bug bounty.Как многие начинающие исследователи, я начал с хаотичного ручного поиска уязвимостей: проверял заголовки, искал известные пути к админкам, пытался угадать версии CMS. Это было неэффективно, медленно и сильно зависело от везения. Мне нужен был «компас», который бы проводил первоначальную разведку за меня и давал четкие цели для атаки. Так родилась идея FullMute.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
ㅤ
Фоновая музыка, гул, шипение — классические фильтры с этим не справляются. Нейросети справляются, но падают на длинных файлах. Решение: чанкование + сохранение прогресса. Делюсь инструментом.
Use Memray to profile Django startup, identify heavy imports like numpy, and reduce memory by deferring, lazy importing, or replacing dependencies.
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
На работе одним из постоянных и важных процессов является проверка чеков на подлинность. Их поток достаточно большой (порядка нескольких сотен каждый день) и при этом каждый документ разбирается вручную - это может занимать до нескольких минут на один файл. На дистанции получается достаточно много. К тому же ручная проверка это медленно, дорого, и зачастую с ошибками из-за усталости аналитиков.
Дескрипторы — одна из тех фич Python, о которых многие слышали, но мало кто использует напрямую. При этом они лежат в основе @property, @classmethod, @staticmethod, слотов и даже обычного доступа к методам. Разберём, что такое дескрипторы, как их писать и когда они реально полезны
Сейчас я расскажу, как использую агенты, чтобы упростить себе backend-разработку и не тратить на рефакторинг больше, чем на написание кода.Какие задачи идеально подходят для оптимизации с помощью ИИ, а какие не стоит отдавать агенту.
Бывали у вас датасеты, где класс «1» встречается в 100 раз реже класса «0»? У меня — постоянно. Модель радуется высокой точности, а на деле совершенно промахивается по редкому классу. Давайте обсудим, почему старый добрый SMOTE уже не торт, и что помогает в таких случаях.
Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/
Переписать решение с Python на Go и получить ускорение в 35 раз — звучит приятно. Но можно ведь пойти дальше, вспомнить о возможностях современных процессоров и увеличить отрыв Go до 200 раз!
Django ORM прячет SQL за красивым Python-интерфейсом. Пишешь User.objects.filter(active=True).order_by('name')[:10] — получаешь список пользователей. Круто. Но когда запросы тормозят или N+1 пожирает базу, приходится понимать, что вообще происходит.Разберём внутренности QuerySet: почему он ленивый, как работает chaining, когда запрос реально выполняется, и чем select_related отличается от prefetch_related на уровне SQL.
There are many misconceptions on asyncio, as such there are many misleading benchmarks out there. This article looks at how to analyse a benchmark result and to come up with more relevant conclusions.
Explore the key differences between NaN, null, and None in numerical data handling using Python. While all signal “no meaningful value,” they behave differently. Learn about the difference and how to correctly handle the data using Pydantic models and JSON serialization.