Python *

Высокоуровневый язык программирования

702,58

Рейтинг

СтатьиПостыНовостиАвторыКомпании

vmvarga 17 апр 2018 в 08:13

Автоматизация действий атакующего, используя metasploit и Python

5 мин

17K

Блог компании Перспективный мониторингPython * Информационная безопасность *

Туториал

Известно, что метасплойт написан на Ruby и не поддерживает скрипты, написанные на Python. Несмотря на это у метасплойта есть двусторонний RPC–интерфейс, при помощи которого можно запускать задачи.

Есть две библиотеки, позволяющие взаимодействовать с remote procedure call (RPC) metasploit — это pymetasploit от allfro и python-msfrpc от SpiderLabs. В данной статье используется первая. В интернете и репозитарии github pymetasploit есть примеры запуска эксплойтов и взаимодействия с установленными сессиям, однако мне не удалось найти примеров запуска сканеров и получения вывода для дальнейшей обработки результатов. Один из вариантов будет рассмотрен далее.

Читать дальше →

feriat 15 апр 2018 в 13:43

JupyterHub, или как управлять сотнями пользователей Python. Лекция Яндекса

10 мин

68K

Блог компании ЯндексPython * Анализ и проектирование систем * Промышленное программирование *

Платформа Jupyter позволяет начинающим разработчикам, аналитикам данных и студентам быстрее начать программировать на Python. Предположим, ваша команда растёт — в ней теперь не только программисты, но и менеджеры, аналитики, исследователи. Рано или поздно отсутствие совместного рабочего окружения и сложность настройки начнут тормозить работу. Справиться с этой проблемой поможет JupyterHub — многопользовательский сервер c возможностью запускать Jupyter одной кнопкой. Он отлично подходит для тех, кто преподаёт Python, а также для аналитиков. Пользователю нужен только браузер: никаких проблем с установкой ПО на ноутбук, совместимостью, пакетами. Мейнтейнеры Jupyter активно развивают JupyterHub наряду с JupyterLab и nteract.

Меня зовут Андрей Петрин, я руководитель группы аналитики роста в Яндексе. В докладе на Moscow Python Meetup я напомнил о плюсах Jupyter и рассказал про архитектуру и принципы работы JupyterHub, а также про опыт применения этих систем в Яндексе. В конце вы узнаете, как поднять JupyterHub на любом компьютере.

— Начну с того, кто такие аналитики в Яндексе. Существует аналогия, что это такая многорукая Шива, которая умеет делать сразу много разных вещей и сочетает в себе много ролей.

Всем привет! Меня зовут Андрей Петрин, я руководитель группы аналитики роста в Яндексе. Я расскажу про библиотеку JupyterHub, которая в свое время сильно упростила нам жизнь в аналитике Яндекса, мы буквально почувствовали буст продуктивности большого количества команд.

+31

MaxRokatansky 13 апр 2018 в 13:04

Опасные pickles — вредоносная сериализация в Python

11 мин

40K

Блог компании OTUSPython * Программирование *

Перевод

Всем привет!

Panta rhei и вот уже приближается запуск обновленного курса «Web-разработчик на Python» и у нас остался ещё материал, который мы нашли сильно небезынтересным и коим хотим поделиться с вами.

Чем опасны pickles?

Эти соленые огурчики крайне опасны. Я даже не знаю, как объяснить, насколько. Просто поверь мне. Это важно, понимаешь?

“Explosive Disorder” Pan Telare

Прежде чем с головой погрузиться в опкод, поговорим об основах. В стандартной библиотеке Python есть модуль под названием pickle (в переводе “соленый огурчик” или просто ”консервация”), который используется для сериализации и десериализации объектов. Только называется это не сериализация/десериализация, а pickling/unpickling (дословно — “консервация/расконсервация”).

Читать дальше →

+21

AlekSandrDr 13 апр 2018 в 06:45

Мега-Учебник Flask, Часть XIX: Развертывание на основе Docker-контейнеров

17 мин

38K

Flask * Python * Веб-разработка *

Туториал

(издание 2018)

Miguel Grinberg

Туда Сюда

Это девятнадцатая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь развернуть Microblog на платформе Docker.

Читать дальше →

Scorobey 13 апр 2018 в 01:46

Моделирование системы управления самолётом

3 мин

10K

Python * Анализ и проектирование систем * Математика * Windows Phone *

Здравствуйте!

В предыдущей статье [1] мы рассмотрели некоторые особенности применения библиотеки Python Control Systems Library для проектирования систем управления. Однако, в последнее время широко используется проектирование систем управления с помощью переменных состояния, что значительно упрощает расчёты.

Поэтому, в данной статье на примере системы управления из публикации [2] мы рассмотрим упрощённую модель автопилота с использованием переменных состояния и функций tf, ss библиотеки Control.

Физические основы работы автопилота и системы уравнений полёта

Уравнения, управляющие движением летательного аппарата, представляют собой очень сложный набор из шести нелинейных связанных дифференциальных уравнений. Однако, при определенных предположениях, они могут быть разделены и линеаризованы в уравнения продольных и боковых перемещений. Полёт самолета определяется продольной динамикой.

Рассмотрим работу автопилота, который контролирует высоту воздушного судна. Основные координатные оси и силы, действующие на самолет, показаны на рисунке, приведенном ниже.

Читать дальше →

-2

info_habr 12 апр 2018 в 08:00

Как с помощью анализа геоданных предсказать количество вызовов экстренных служб в разных частях города?

9 мин

7.7K

Блог компании МТСOpenStreetMap * Python * Геоинформационные сервисы *

Попробуйте решить задачу из онлайн-хакатона Geohack.112. Дано: территория Москвы и Московской области была разделена на квадраты размеров от 500 на 500 метров. В качестве исходных данных представлено среднее количество вызовов экстренных служб в день (номера 112, 101, 102, 103, 104, 010, 020, 030, 040). Рассматриваемый регион был поделен на западную и восточную часть. Участникам предлагается, обучившись по западной части, предсказать количество вызовов экстренных служб для всех квадратов восточной.

Читать дальше →

madrugado 10 апр 2018 в 11:00

Применение сверточных нейронных сетей для задач NLP

9 мин

70K

Блог компании Open Data ScienceData Mining * Natural Language Processing * Python * Машинное обучение *

Когда мы слышим о сверточных нейронных сетях (CNN), мы обычно думаем о компьютерном зрении. CNN лежали в основе прорывов в классификации изображений — знаменитый AlexNet, победитель соревнования ImageNet в 2012 году, с которого начался бум интереса к этой теме. С тех пор сверточные сети достигли большого успеха в распознавании изображений, в силу того факта, что они устроены наподобие зрительной коры головного мозга — то есть умеют концентрироваться на небольшой области и выделять в ней важные особенности. Но, как оказалось, CNN хороши не только для этого, но и для задач обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Более того, в недавно вышедшей статье [1] от коллектива авторов из Intel и Carnegie-Mellon University, утверждается, что они подходят для этого даже лучше RNN, которые безраздельно властвовали областью на протяжении последних лет.

Сверточные нейронные сети

Для начала немного теории. Что такое свертка? Мы не будем на этом останавливаться подробно, так как про это написана уже тонна материалов, но все-таки кратко пробежаться стоит. Есть красивая визуализация от Стэнфорда, которая позволяет ухватить суть:

Источник

Читать дальше →

+64

maxpy 10 апр 2018 в 10:33

Pygest #24. Новости, релизы, статьи, интересные проекты и библиотеки из мира Python [март 2018 — 9 апреля 2018]

2 мин

11K

Python * Читальный зал

Всем привет! Это уже двадцать четвертый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.

Присылайте свои интересные материалы из мира Python.

С предыдущим digest можно ознакомиться здесь.

Читать дальше →

+10

Iryaz 8 апр 2018 в 13:31

Анализ данных с использованием Python

8 мин

233K

Python * Визуализация данных * Программирование *

Из песочницы

Язык программирования Python в последнее время все чаще используется для анализа данных, как в науке, так и коммерческой сфере. Этому способствует простота языка, а также большое разнообразие открытых библиотек.

В этой статье разберем простой пример исследования и классификации данных с использованием некоторых библиотек на Python. Для исследования, нам понадобится выбрать интересующий нас набор данных (DataSet). Разнообразные наборы Dataset'ы можно скачать с сайта. DataSet обычно представляет собой файл с таблицей в формате JSON или CSV. Для демонстрации возможностей исследуем простой набор данных с информацией о наблюдениях НЛО. Наша цель будет не получить исчерпывающие ответы на главный вопрос жизни, вселенной и всего такого, а показать простоту обработки достаточно большого объема данных средствами Python. Собственно, на месте НЛО могла быть любая таблица.

Читать дальше →

+20

alextavgen 6 апр 2018 в 14:19

Never Fail Twice, или как построить мониторинговую систему с нуля

10 мин

14K

DevOps * Python * Алгоритмы * Анализ и проектирование систем * Программирование *

У нас было 2 виртуальные машины, 75 сайтов, десятки тысяч машин для мониторинга, тысячи метрик, две базы данных и одна очередь ActiveMQ, Python и целое множество библиотек всех сортов и расцветок, pandas, а также numpy, dash, flask, SQL Alchemy. Не то чтобы это был необходимый запас для системы, но если начал собирать компоненты, становится трудно остановиться. Единственное, что вызывало у меня опасение — это JavaScript. Ничто в мире не бывает более беспомощным, безответственным и порочным, чем JS зомби. Я знал, что рано или поздно мы перейдем и на эту дрянь.

Читать дальше →

+10

bad__day 5 апр 2018 в 12:03

Создаем TUI на python

4 мин

61K

Python * Графические оболочки * Программирование *

Туториал

Привет, Хабр! В этой статье я расскажу про npyscreen — библиотеке для создания текстовых интерфейсов для терминальных и консольных приложений.

Читать дальше →

+60

AlekSandrDr 5 апр 2018 в 07:01

Мега-Учебник Flask, Часть XVIII: Развертывание на Heroku

12 мин

41K

Flask * Python * Веб-разработка *

Туториал

(издание 2018)

Miguel Grinberg

Туда Сюда

Это восемнадцатая часть серии Мега-учебников Flask, в которой я собираюсь развернуть микроблог на облачной платформе Heroku.

Читать дальше →

SanDark7 3 апр 2018 в 14:41

Анонс Moscow Spark #4

2 мин

3.4K

Блог компании Rambler&CoМашинное обучение * Scala * Python * Big Data *

Всем привет! Новый год, новый Spark, новый Moscow Spark! Мы стартуем новый сезон нашего замечательного мероприятия 19 апреля на Мансарде Rambler&Co. Фреймворк не стоит на месте и мы тоже, в этот раз представим новый сайт сообщества и опробуем формат со звездой из-за рубежа.

Читать дальше →

petuniaguardian 2 апр 2018 в 15:27

NumPy в Python. Часть 1

5 мин

435K

Python *

Из песочницы

Предисловие переводчика

Доброго времени суток, Хабр. Запускаю цикл статей, которые являются переводом небольшого мана по numpy, ссылочка. Приятного чтения.

Введение

NumPy это open-source модуль для python, который предоставляет общие математические и числовые операции в виде пре-скомпилированных, быстрых функций. Они объединяются в высокоуровневые пакеты. Они обеспечивают функционал, который можно сравнить с функционалом MatLab. NumPy (Numeric Python) предоставляет базовые методы для манипуляции с большими массивами и матрицами. SciPy (Scientific Python) расширяет функционал numpy огромной коллекцией полезных алгоритмов, таких как минимизация, преобразование Фурье, регрессия, и другие прикладные математические техники.

Читать дальше →

+33

Scorobey 31 мар 2018 в 09:54

Использование библиотеки Python Control Systems Library для проектирования систем автоматического управления

4 мин

25K

Python * Анализ и проектирование систем * Математика * Windows *

Туториал

Здравствуйте!

С появлением библиотеки Python Control Systems Library [1], решение основных задач проектирования систем автоматического управления (САУ) средствами Python значительно упростилось и теперь практически идентично решению таких задач в математическом пакете Matlab.

Однако, проектирование систем управления с применение указанной библиотеки имеют ряд существенных особенностей, которых нет в документации [1], поэтому особенностям использования Python Control Systems Librar и посвящена данная публикация.

Начнём с инсталляции библиотеки. В документации говориться о загрузке двух модулей slycot и control, на самом деле для нормальной работы нужна ещё библиотека numpy+mkl, остальные устанавливаются автоматически при загрузке control.

Указанные модули можно скачать с сайта [2]. В документации так же сказано, что для интерфейса по умолчанию нужно просто импортировать контрольный пакет следующим образом: import control.

Однако, при таком импортировании библиотека не работает ни одном из примеров. Для импортирования библиотеки необходимо применить from control import* как и для импортировании окружения matlab: from control. matlab import *[1].

Рассматривать специализированную библиотеку Python Control Systems Library можно только применительно к задачам проектирования систем автоматического управления, поэтому мы так и поступим.

Читать дальше →

AlekSandrDr 30 мар 2018 в 20:38

Мега-Учебник Flask, Часть XVII: Развертывание под Linux

18 мин

62K

Flask * Python * Веб-разработка *

Туториал

(издание 2018)

Miguel Grinberg

Туда Сюда

Это семнадцатая часть серии Мега-учебников Flask, в которой я собираюсь развернуть микроблог на сервере Linux.

Читать дальше →

pushtaev 29 мар 2018 в 13:16

Разработка алгоритма движения лифтов

7 мин

41K

Блог компании VKPython * Алгоритмы * Программирование *

Перевод

С ростом этажности наших городов всё больше людей ежедневно пользуется лифтами. Но мало кто из нас задумывается о том, как всё это лифтовое поголовье умудряется более-менее эффективно развозить в течение дня уйму людей, особенно в часы пик. Существует ряд алгоритмов движения лифтов, которые исходят из разных условий — например минимизации времени ожидания лифта. Но давайте подумаем, как можно разработать лифтовый алгоритм.

Читать дальше →

+22

snovvcrash 29 мар 2018 в 05:07

Linux-форензика в лице трекинга истории подключений USB-устройств

6 мин

26K

*nix * Open source * Python * Информационная безопасность * Linux *

В рамках погружения в одну из дисциплин (в процессе обучения по специальности компбеза) я работал над одним занимательным проектом, который бы мне не хотелось просто похоронить в недрах папки «Универ» на внешнем винчестере.

Сей проект носит название usbrip и представляет собой небольшую консольную опенсорс утилиту для Linux-форензики, а именно для работы с историей подключений USB-устройств. Программа написана на чистом Python 3 (с использованием некоторых сторонних модулей) и не требует зависимостей помимо Python 3.x интерпретатора и пары строк из requirements.txt, разрешающихся одной строкой с помощью pip.

В этом посте я опишу некоторые возможности данного софта и оставлю краткий мануал со ссылкой на источник загрузки.

Снято! (… в смысле Cut!)

Читать дальше →

+11

AlekSandrDr 27 мар 2018 в 13:54

Мега-Учебник Flask, Часть XVI: Полнотекстовый поиск

23 мин

33K

Flask * Python * Веб-разработка *

Туториал

(издание 2018)

Miguel Grinberg

Туда Сюда

Это шестнадцатая часть серии Мега-учебников Flask, в которой я собираюсь добавить в микроблог возможность полнотекстового поиска.

Читать дальше →

+12

Meklon 26 мар 2018 в 08:34

Состоялся релиз Krita 4.0, свободного графического редактора для художников

3 мин

37K

Open source * Python * Usability * Графический дизайн *

Новый релиз Krita принес кучу изменений. Традиционно, при изменении мажорной версии много где сломали обратную совместимость и разработчики предупреждают о необходимости бэкапов при пересохранении в новом формате. Особенно сильно была переработана работа с векторными сущностями и текстом. Разработчики признались, что у них не хватило сил тянуть отдельную реализацию встроенного текста в виде ODT, поэтому все перевели на распространенный SVG. Для оптимальной совместимости они напоминают о возможности установки двух веток одновременно. В Windows все реализовано достаточно привычно, а для Linux есть snap пакеты и другие варианты stand-alone установки.

Ниже под катом много трафика и картинок.

+93

1 2 ...

415 416

417

418 419 ...

517 518