Ну, на самом деле, история аргументов в Python не такая уж и большая.

Я всегда удивлялся тому, что для работы с аргументами Python-функций достаточно лишь разобраться с *args и **kwargs. И удивлялся я не зря. Как оказалось, аргументы — это далеко не так просто. В этом материале я хочу дать общий обзор всего того, что связано с аргументами функций в Python. Надеюсь, что в итоге у меня, и правда, получится показать общую картину работы с аргументами, и что эта статья не станет очередной публикацией, в которой читателю не удастся найти ничего нового. А теперь — к делу.



Большинству читателей этой статьи, полагаю, понятна сущность аргументов функций. Для начинающих поясню, что это — объекты, отправляемые функции инициатором её вызова. При передаче аргументов функции выполняется множество действий, зависящих от того, объекты какого типа отправляют функции (изменяемые или неизменяемые объекты). Инициатор вызова функции — это сущность, которая вызывает функцию и передаёт ей аргументы. Говоря о вызове функций, стоит поразмыслить над некоторыми вещами, которые мы сейчас обсудим.

Excel — это чрезвычайно распространённый инструмент для анализа данных. С ним легко научиться работать, есть он практически на каждом компьютере, а тот, кто его освоил, может с его помощью решать довольно сложные задачи. Python часто считают инструментом, возможности которого практически безграничны, но который освоить сложнее, чем Excel. Автор материала, перевод которого мы сегодня публикуем, хочет рассказать о решении с помощью Python трёх задач, которые обычно решают в Excel. Эта статья представляет собой нечто вроде введения в Python для тех, кто хорошо знает Excel.

Я ещё с университета знал о фильтре Блума — вероятностной структуре данных, названной в честь Бёртона Блума. Но у меня не было возможности её использовать. В прошлом месяце такая возможность появилась — и эта структура буквально очаровала меня. Впрочем, вскоре я нашёл у неё некоторые недостатки. В этой статье — рассказ о моей краткой любовной связи с фильтром Блума.

Три года назад стал претворять свою давнюю мечту в реальность — максимальная домашняя автоматизация квартиры, купленной в новостройке с нуля. При этом «отделку от застройщика» пришлось принести в жертву умному дому и полностью переделать, а вся электрика, не связанная с автоматикой приехала с известного китайского сайта. Паяльник не потребовался, но знающих мастеров, электриков и плотников пришлось искать долго.


Панель управления квартирой в феврале 2020 года (Home Assistant)

В этой статье расскажу о выборе технологий умного дома, используемых в квартире, а также приведу мои схемы разводки, фотографии всего что было сделано, получившиеся электрические щиты и конфигурации всех устройств, дам ссылку на гитхаб.


Строительство нашего дома в процессе — ноябрь 2016 года

Введение

Всем привет. Недавно у меня возникла идея о том, чтобы поделиться с интересующимся кругом лиц о том как пишутся скраперы. Так как большинству аудитории знаком Python все дальнейшие примеры будут написаны на нём.

Данная часть рассчитана для того, чтобы познакомить тех, кто ещё не пробовал себя в данной сфере. Если вы уже продвинутый читатель, то можете смело листать дальше, но для сохранения закономерности я бы посоветовал уделить немного внимания данной статье.

print('Part 1. Get started')

Инструменты

• Язык программирования и соответствующие библиотеки
  Конечно, без него никуда. В нашем случае будет использован Python. Данный язык является довольно сильным инструментом для написания скраперов, если уметь правильно пользоваться им и его библиотеками: requests, bs4, json, lxml, re.
• Инструменты разработчика
  Каждый современный браузер имеет данную утилиту. Лично мне удобно пользоваться Google Chrome или Firefox. Если вы пользуетесь другим браузерами, рекомендую попробовать один из вышеперечисленных. Здесь нам понадобятся практически все инструменты: elements, console, network, application, debuger.
• Современная IDE
  Здесь выбор остаётся за вами, единственное, что хотелось бы посоветовать — наличие компилятора, debuger'a и статического анализатора в вашей среде разработке. Я отдаю своё предпочтение PyCharm от JetBrains.

«Подкроватный» хостинг — жаргонное название сервера, расположенного в обычной жилой квартире и подключённого к домашнему интернет-каналу. На таких серверах обычно размещался публичный FTP-сервер, домашняя страничка владельца и иногда даже целый хостинг для других проектов. Явление было распространено в ранние времена появления доступного домашнего интернета по выделенному каналу, когда аренда выделенного сервера в дата-центре была слишком дорогой, а виртуальные сервера ещё не были распространены и достаточно удобны.

Чаще всего для «подкроватного» сервера выделялся старый компьютер, в который устанавливались все найденные жесткие диски. Он также мог выполнять роль домашнего роутера и файрвола. Такой сервер обязательно был дома у каждого уважающего себя сотрудника телекома.

С появлением доступных облачных сервисов домашние сервера стали менее популярны, и сегодня максимум, что можно встретить в жилых квартирах — это NAS для хранения фотоальбомов, фильмов и бекапов.

В статье рассматриваются курьёзные случаи, связанные с домашними серверами, и проблемы, с которыми сталкиваются их администраторы. Посмотрим, как это явление выглядит в наши дни и выберем, что интересного можно захостить на своём подкроватном сервере сегодня.

Ранее мы рассказали, какие исследования стоят за популярными советами о том, как «научиться учиться». Затем обсудили метакогнитивные процессы и полезность «каракулей на полях».

В третьей части — рассказали, как тренировать память «по науке». Кстати, про память — говорили отдельно тут и тут, еще — разбирались с тем, как «учиться по карточкам».

Сегодня — обсудим концентрацию, «многозадачность» и прокачку внимания.

Несмотря на желтый заголовок, дальше будет не желтая статья. Всех нас (я надеюсь именно здесь я наконец-таки смогу сказать от всего сообщества) уже достали действия Роскомнадзора. А также его постоянное появление в рекомендованном на хабре. Поэтому эта новость вам понравится. Хоть что-то важное. Новость кстати еще от декабря 2018.

Когда речь заходит о мониторинге безопасности внутренней корпоративной или ведомственной сети, то у многих возникает ассоциация с контролем утечек информации и внедрением DLP-решений. А если попробовать уточнить вопрос и спросить, как вы обнаруживаете атаки во внутренней сети, то ответом будет, как правило, упоминание систем обнаружения атак (intrusion detection systems, IDS). И то, что было единственным вариантом еще лет 10-20 назад, то сегодня становится анахронизмом. Существует более эффективный, а местами и единственно возможный вариант мониторинга внутренней сети — использовать flow-протоколов, изначально предназначенных для поиска сетевых проблем (troubleshooting), но со временем трансформировавшихся в очень интересный инструмент безопасности. Вот о том, какие flow-протоколы бывают и какие из них лучше помогают обнаруживать сетевые атаки, где лучше всего внедрять мониторинг flow, на что обратить внимание при развертывании такой схемы, и даже как это все “поднять” на отечественном оборудовании, мы и поговорим в рамках данной статьи.

Хабр, привет!

Сделал подборку из 22-х сайтов для изучения английского языка.
Подборка поможет изучить английский легко, без зубрежки и учебников.

Приступим!

Учить лексику

Плагины, мобильные приложения и сайты, которые помогут перевести и запомнить незнакомые термины с русского на английский и обратно.

ЛеоПереводчик

С этим плагином удобно переписываться с коллегами. Он автоматически переводит непонятные слова и выражения. Незаменимый инструмент, когда нет времени на доскональные переводы и нужен срочный ответ.

В общем случае с помощью shell команды можно получить любую метрику, без написания кода и интеграций. А значит в консоли должен быть простой и удобный инструмент для визуализации.

Наблюдение за изменением состояния в базе данных, мониторинг размера очередей, телеметрия с удаленных серверов, запуск деплой скриптов и получение нотификации по завершению — конфигурируется за минуту простым YAML файлом.

Код доступен на гитхабе. Инструкции по установке — для Linux, macOS и (экспериментально) Windows.

Для обучения в жизни нет лучшего времени, чем сегодня.

На дворе 2019 год, и тема DevOps сейчас актуальна, как никогда. Говорят, что дни системных администраторов прошли, как миновала эпоха мейнфреймов. Но так ли это на самом деле?
Как это часто бывает в IT, ситуация изменилась. Появилась методология DevOps, но она не может существовать без человека с навыками системного администратора, то есть без Ops.

До того как DevOps-подход приобрёл свой современный облик, я относил себя к категории Ops. И я хорошо знаю, что испытывает сисадмин, когда понимает, сколько же всего он пока не умеет и как мало времени у него на то, чтобы этому научиться.

Встречается мнение, что жизнь разработчика в Москве/Питере — это интересные задачи и отличные вакансии, а в остальных российских городах — прозябание в болоте.

Я не люблю такие обобщения. Да, что-то есть только в «двух столицах»: когда мы (JUG Ru Group) делали конференцию в Новосибирске, столкнулись с отсутствием нужного оборудования. Но в том же городе живёт известный многим Тагир lany Валеев, там он работает над IntelliJ IDEA, готовит крутые доклады и хабрапосты. И как тогда говорить, что там нечего делать?

Скоро мы проведём в Петербурге фестиваль TechTrain со слоганом «Узнай, чем живут другие», и там будут представлены многие IT-сообщества. А недавно в отпуске я ездил поездами по городам Транссиба, и фестиваль подал мне идею: в поездке узнать, чем живут айтишники в других городах, пообщавшись с активистами местных IT-сообществ. Я расспрашивал о их деятельности, о том, что в городе с IT, и о решении жить не в Москве. Делюсь с Хабром результатами.

Python — это язык программирования, который отлично подходит для разработки самостоятельных скриптов. Для того чтобы добиться с помощью подобного скрипта желаемого результата, нужно написать несколько десятков или сотен строк кода. А после того, как дело сделано, можно просто забыть о написанном коде и перейти к решению следующей задачи.

Если, скажем, через полгода после того, как был написан некий «одноразовый» скрипт, кто-то спросит его автора о том, почему этот скрипт даёт сбои, об этом может не знать и автор скрипта. Происходит подобное из-за того, что к такому скрипту не была написана документация, из-за использования параметров, жёстко заданных в коде, из-за того, что скрипт ничего не логирует в ходе работы, и из-за отсутствия тестов, которые позволили бы быстро понять причину проблемы.



При этом надо отметить, что превратить скрипт, написанный на скорую руку, в нечто гораздо более качественное, не так уж и сложно. А именно, такой скрипт довольно легко превратить в надёжный и понятный код, которым удобно пользоваться, в код, который просто поддерживать как его автору, так и другим программистам.

Автор материала, перевод которого мы сегодня публикуем, собирается продемонстрировать подобное «превращение» на примере классической задачи «Fizz Buzz Test». Эта задача заключается в том, чтобы вывести список чисел от 1 до 100, заменив некоторые из них особыми строками. Так, если число кратно 3 — вместо него нужно вывести строку Fizz, если число кратно 5 — строку Buzz, а если соблюдаются оба этих условия — FizzBuzz.