Абсурдная незащищенность проекта @gamee

Поясните про JWT. Его подпись не проверяется бэкэндом, или JWT подписывается на стороне клиента? Если второе - то получается, что по-сути клиент способен просто отсылать любые данные с score и тд, по своей воле, без всяких проверок на валидность именно игровых данных со стороны бэка?

Ежемесячный дефицит высококвалифицированных низкооплачиваемых кадров

Уже было

Создание собственного API на Python (FastAPI): Авторизация, Аутентификация и роли пользователей

if (not expire) or (expire_time < datetime.now(timezone.utc)): raise HTTPException(status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED, detail='Токен истек')

Проверка лишняя. jwt.decode уже проверяет срок жизни токена. Первый except JWTErrorэто отловит.

from time import sleep
from datetime import datetime, timezone, timedelta

from jose import jwt


def create_access_token(data: dict) -> str:
    to_encode = data.copy()
    expire = datetime.now(timezone.utc) + timedelta(seconds=3)
    to_encode.update({"exp": expire})
    return jwt.encode(to_encode, "mysecret")


if __name__ == "__main__":
    token = create_access_token({"some": "data"})
    print(token)
    sleep(5)
    print(jwt.decode(token, algorithms=["HS256"], key="mysecret"))

>>eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzb21lIjoiZGF0YSIsImV4cCI6MTcyMTMwMTQ5MH0.KjLGf3chNy5pvx-vsYY_nKbSMNML0-LTR6PfD8dAXJA
>>Traceback (most recent call last):
>>...
>>jose.exceptions.ExpiredSignatureError: Signature has expired.

Основы работы с gRPC на Python: создание сервиса с использованием FastAPI. Часть II

Анализ статьи:

1. Структура и стиль:

   • Статья очень структурирована, каждая часть логически вытекает из предыдущей, что характерно для генеративных моделей.

   • Использование формальных определений и комментариев в коде, а также пояснений к каждому шагу.

2. Повторение шаблонов:

   • В тексте присутствуют определенные шаблоны, такие как подробные описания методов, классов, параметров и возвращаемых значений.

   • Например, многократное объяснение структуры gRPC запроса и ответа.

3. Общее качество текста:

   • Высокое качество текста, отсутствие грамматических ошибок, грамотное использование технических терминов и четкое объяснение сложных концепций.

Исходя из этих наблюдений, можно предположить, что статья могла быть написана с использованием ChatGPT или другой генеративной модели текста.

Для тех, кто не понял, что здесь вообще происходит - тут написана реализация сервера FastAPI, который делает только то, что дёргает ещё один сервер, уже gRPC.

Как стать Python-разработчиком с нуля? Бесплатная программа обучения

Очень слабо для статьи. Нету даже указания направления python разработчика (подразумевается backend). Так же не хватает:

• временных рамок, сколько и на какие направления нужно тратить (хотя бы в условных сторипоинтах)

• четкого распределения, что и в каком порядке нужно учить, что можно учить параллельно

• Если вы уж решили просто дать ссылки, то не поленились бы давать ряд материалов по теме, с описанием, почему именно этот материал, и что полезного можно из него подчерпнуть. Учить джангу по одному плейлисту с ютуба - невозможно.

• Некоторые материалы совсем нерелевантные - ну какой RabbitMQ начинающему разработчику?
  
  
  Зато ссылку на свой телеграмм канал не забыли вставить, конечно же.

Банановые шкурки на интервью Python-разработчика

Добавлю: -Python компилируемый или интерпретируемый? (После очевидного ответа "интерпретируемый", следует вопрос -А что такое файлы .pyc, который появляются, когда запускаешь python файл?)

В момент смерти с мозгом человека происходит что-то странное

TLDR: у некой пациентки №1 в течении шести минут после отключения аппарата жизнеобеспечения наблюдалась мозговая активность.

На этом полезный текст статьи заканчивается. Зачем упоминать что "Джимо Борджигин начал изучать этот вопрос в 2015 году" аж два раза - не ясно, тем более, что внятных результатов никаких так и нету.

"Внетелесные" опыты при клинической смерти очень легко объясняются нарушениями работы мозга. Даже здоровый, полностью функционирующий мозг подвержен всяческим когнитивным искажениям восприятия - что уж говорить про мозг без доступа к кислороду.

Интересней вот какой момент - в каких ещё случаях, кроме смерти, наблюдается такое поведение в мозге? Возможно, так мозг пытается себя "реанимировать" при каких-либо критических ситуациях типа обморока?

Минуты и часы не нужны

Понятие "завтра", "вчера" и все остальные значит тоже выкинем на помойку, так как в разных часовых поясах "завтра" будет наступать то днём, то вечером, то ночью?
Кстати, "вечер, утро, полдень" тоже уже ничего описывать не уже не будут, и от них избавиться придётся, получается?

5 способов запустить Python скрипт не на локальной машине (для новичка)

У зацикливания есть ощутимый минус если программа упадет, то самостоятельно в следующей период она не запуститься.

Поэтому лучше использовать APSCheduler:

from apscheduler.schedulers.background import BlockingScheduler

# Creates a default Background Scheduler
sched = BlockingScheduler()

def prompt():
    print("Executing Task...")

sched.add_job(prompt,'interval', seconds=5)

sched.start()

... который лишен этого недостатка + куча других плюшек по типу работы с асинхронным кодом.

VPS сервер Аренда сервера мне кажется избыточным решением... 

На самом деле, это - самый очевидный и хороший вариант решения. Никогда не знаешь, насколько поднимут плату всякие Yandex Functions и остальные.

Статья была бы полезной, если автор хотя бы рассказал про установку библиотек и работу скрипта в виртуальной среде типа venv - это очень нужно для работы на VPS серверах. Докер для одного скрипта - действительно избыточно.

VK Мессенджер представил портрет аудитории видеосообщений

"кружочек" - это видеосообщение. Как аудиосообщение, только ещё можно и на прекрасное лико говорящего смотреть. А именно "кружочек" он потому, что видео с пользователем обрезается до круга.

Пять декораторов Python, которые могут сократить код в два раза

1. exception_handler  - скорее exception_silencer. Очень плохо использовать такие декораторы и в целом конструкции вида:

   try:             
     return func(*args, **kwargs)
   except Exception as e:
     print(f"An exception occurred: {str(e)}")

при действительной ошибке внутри функции она будет заглушена, никто о ней не узнает - а workflow пойдёт дальше так, как будто функция вернула None - и вся программа поведёт себя непредсказуемо.

2. validate_input - похоже на какую-то попытку сделать из нетипизированного языка типизированный. Можно подумать, как будто проверять каждый раз тип аргумента - lambda y: isinstance(y, str) - хорошая идея, но это совсем не так. Нужен типизированный язык - есть полно таких языков, не нужно переделывать Python.

3. timer - давно уже рекомендуется вместо time.time() использовать time.perf_counter()

   Я лично пользовался таким декоратором: соединенные вместе декораторы timer и debug + счетчик отступов:

def performance_debug(f):
    performance_debug.active = 0

    def tt(self, *args, **kwargs):
        turn_on = getattr(self, 'performance_debug', False)
        if turn_on:
            performance_debug.active += 1
            t0 = time.perf_counter()
            tabs = '\t'*(performance_debug.active - 1)
            name = f.__name__
            print('{tabs}Executing <{name}>'.format(tabs=tabs, name=name))
            res = f(self, *args, **kwargs)
            print('{tabs}Function <{name}> execution time: {time:.3f} ms'.format(
                tabs=tabs, name=name, time=(time.perf_counter() - t0)*1000))
            performance_debug.active -= 1
            return res
        else:
            return f(self, *args, **kwargs)
    return tt

Приложение Getcontact светит вашими персональными данными, даже если вы им никогда не пользовались

Дело тут совсем не в уровне IQ "тупее табуретки", а в удобстве. Вот покупаю я какую-то вещь на БУ площадке, и сразу записываю контакт как "Дмитрий Покупаю Ноутбук". Мне звонит данный человек - и я сразу вижу и вспоминаю, что за контакт и зачем он мне звонит.
Теперь представим, что я записал данные в положенное поле "заметки". Оно не отображается при вызове. При звонке некого "Дмитрия" мне придётся гадать, кто это? Тот человек с БУ площадки, начальник, одноклассник?

Fastapi 0.100.0-beta1: ещё быстрее

Проверил, после релиза Pydantic теперь можно установить pydantic-settings==2.0.0 вместе с последней алхимией == 2.0.17. Боль была временной, внесу update в статью

Fastapi 0.100.0-beta1: ещё быстрее

Да. Думаю, причина в том, что приходится из Python вызывать функции из другого языка программирования - Rust, ведь https://github.com/pydantic/pydantic-core переписан на него.

Пожалуйста, не используйте Python для инструментария

Есть только одна очень серьёзная причина не использовать Python при разработке: отсутствие возможности защитить свой код. Не всегда это нужно, однако.

Эта же особенность приводит к огромному количеству открытых библиотек, в каждой из которых можно покопаться - посмотреть как сделано - перенять опыт.

Всё остальное, написанное в статье - высосано из пальца. Про зависимости и контейнеры до меня уже написали.

...Если вы используете Python сегодня, я думаю, что вы просто обязаны попробовать...

...Перепишите небольшое приложение или утилиту ...

...начните думать о том ...

Спасибо за советы, особенно про "начать думать" прекрасно

Абсурдно простой и невероятно эффективный: как протокол DMX-512 сделал революцию в сценическом свете

DMX512 рассчитан на 512 каналов, судя по википедии. Как я понятно из статьи, на один канал можно расположить несколько приборов, с другой стороны — один прибор может занять до 20ти каналов.
Как решаются задачи управления с большим количеством каналов? Думаю, на масштабных концертах будет явно больше 512ти. Управляющие мастер-устройства связываются между собой по более «высокому» интерфейсу?