Python Дайджест. Выпуск 499

Сегодня я хочу поговорить о том, как можно получить и декодировать сигналы точного времени, которые передаются по радио. Чтобы выполнить эту задачу, вам даже не понадобятся специальные устройства. Достаточно будет компьютера с более-менее быстрым интернет-соединением. Технология передачи точного времени по радио не нова. Сигналы точного времени начали передавать практически сразу, как появился радиотелеграф. Сейчас передача сигналов точного времени осуществляется с помощью различных технологий. Помимо радио, информация о времени с разной степенью точности передаётся: в интернете (NTP); в сетях мобильной связи (NITZ); в системах спутниковой навигации GPS, ГЛОНАСС, BeiDou-3, Galileo. Хотя в этих случаях используются более современные технологии, передача сигналов точного времени по радио продолжает существовать и выполнять свои функции. Промышленностью выпускаются различные устройства, принимающие эти сигналы, например, часы Casion Wave Ceptor. Изучив основы передачи точного времени по радио, вы узнаете много интересного, а также закрепите свои знания в различных областях.

Представим такую ситуацию: на вашем компьютере хранятся очень важные или компрометирующие вас данные, а в вашу дверь кто-то ломится. Ваша задача заключается в том, что бы быстро и незаметно зашифровать всю важную информацию на своём компьютере. Как это сделать?

Как за ограниченное время из готовых компонентов создать и запустить по-настоящему нагруженный проект? Рассмотрим пример метрик, архитектуры, технических ограничений и подходов к проектированию систем на примере проекта «Экологический диктант».

Payload (данные) в ping пакете действительно есть, однако до реальной пользы им далеко - это английский алфавит (нет, я не испытываю ненависть к латинице, просто мне хотелось бы уметь редактировать это содержимое).

Каждый день разработчики и тестировщики сталкиваются с рутиной, которая отнимает время и энергию. А ведь хочется заниматься более творческими задачами. К счастью, технологии сегодня позволяют автоматизировать многие рутинные процессы, что значительно экономит время и повышает эффективность работы. В этой статье я расскажу о неочевидных автоматизациях, которые сделали нашу жизнь проще, и покажу, как реализовать их. В большинстве случаев нужна только техническая учётка для баг-трекера или DevOps-платформы.

Сегодня я хочу рассказать вам о том, как можно интегрировать два мощных инструмента – Dagster и Great Expectations.Great Expectations позволяет определить так называемые ожидания от ваших данных, то есть задать правила и условия, которым данные должны соответствовать. Dagster, с другой стороны, это платформа с открытым исходным кодом для управления данными, которая позволяет создавать, тестировать и развертывать пайплайны данных. Написан на python, что позволяет пользователям гибко настраивать и расширять его функциональность.

Я смотрю на технологии ИИ с точки зрения человека, кто знает что хочет, но не имеет навыков это сделать через код. Я протестировал новый плагин Code Interpreter на реальных задачах в бизнесе и остался приятно удивлён. Посмотреть кейсы применения

Обычно мы подключаем сбор метрик в prometheus к нашим web‑приложениям с помощью каких‑то клиентских библиотек, которые отдают метрики на /metrics. В этой статье я хочу рассказать как визуализировать Latency с помощью Histogram метрики.Будет полезно тем, кто еще не строил метрики из Prometheus, а так же тем, кто хочет понять как их интерпретировать.

Незаметная жизнь Bluetooth: как ваши устройства могут стать незаметными маячками для трекинга. Как собрать данные окружающих Bluetooth-устройств без кода на коленке прямо на телефоне, как обработать данные, и как это можно использовать не только в коммерческих целях, но и для слежки. Эксперимент и результат.

Реализацией RPC запросов поверх брокеров сообщений никого не удивишь: очередь для запроса, очередь для ответа — ничего сложного. Тот же RabbitMQ имеет пример в официальной документации. Других примеров там нет, поэтому создается впечатление, что отправка ответных сообщений в другую очередь — единственный возможный способ реализации RPC.

Часто Python-разработчики выбирают Flask в качестве «быстрого старта» для создания веб-приложений. Он прост в использовании и имеет много преимуществ перед другими фреймворками — например, легкий синтаксис, удобные шаблоны и инструменты для гибкой настройки сайтов. Однако у начинающих могут быть трудности в работе с фреймворком. Чтобы свести их к минимуму и помочь с погружением в Flask, наши коллеги собрали полезные материалы. Сохраняйте подборку в закладки и делитесь своими вариантами в комментариях.

Для Python существует более 137 тысяч библиотек с открытым исходным кодом, автоматизирующих работу в разных областях — от отдельных рутинных рабочих процессов в компаниях до создания сложных многофункциональных приложений. Одна из самых популярных областей применения «змеиного языка» — наука о данных, а также задачи, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением.В этой обширной «шпаргалке» для начинающих AI/ML специалистов мы собрали опенсорсные библиотеки Python, сгруппированные по областям практического применения. Этот список с кратким описанием функций каждого инструмента будет полезен всем, кто постоянно работает с «Питоном» и ищет эффективные инструменты для решения возникающих задач.

Так как материалы на сайт добавляются довольно часто, а также регистрируются новые пользователи, конечно же возникла идея, как бы правильно организовать бэкап базы данных и загруженных медиафайлов - чтобы я мог легко синхронизировать данные на сервере с данными, лежащими в базе на рабочем компьютере.

Мы создали лабораторию с одной целью — помочь начинающим ИБ-специалистам ознакомиться с основными уязвимостями в веб-приложениях. Приложение содержит несколько заданий, в каждом из которых реализован некоторый изъян в безопасности (будь то слабый пароль, SQL-инъекция или XXE). Вы смело можете искать нестандартные пути решения, знакомиться с новыми для себя средствами анализа защищённости веб-приложений, пробовать различные полезные нагрузки и, главное, смотреть исходный код, позволяющий увидеть причину возникновения обнаруженной вами уязвимости. Мы сделали минималистичную борду для сдачи флагов, а это значит, что вы сможете поделиться своими результатами с другими энтузиастами, обсудить интересные находки или поделиться способом решения)

What principles should you consider when designing a Python library? How do you construct a library API that's understandable and easy to use? This week on the show, Christopher Trudeau is here, bringing another batch of PyCoder's Weekly articles and projects.

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

This post demonstrates replacing the Python code that accepts a WebSocket connection with a C++ equivalent. It shows you how to call C++ code from Python and what kind of speed-up to expect.

Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv

Python модуль для создания заглушек (mock-объект) при тестировании. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/mock/

Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/

Валидатор JSON данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/jsonschema

Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/

Django приложение для работы с MySQL и MariaDB. Поддержка Python: 2.7, 3.4; Django: 1.7, 1.8, master; MySQL: 5.5, 5.6 / MariaDB: 5.5, 10.0, 10.1; mysqlclient: 1.3.6 (Python 3 compatible version of MySQL-python). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-mysql/

Фреймворк для простого создания интерфейсов командной строки.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/click/

Библиотека для Python, которая позволяет вам писать асинхронные сетевые приложение использую синхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gevent/

Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/