Все потоки
Поиск
Написать публикацию
Обновить
455.74

Python *

Высокоуровневый язык программирования

Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

Топологическая безопасность ECDSA: Динамические методы анализа и теоретические основы

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение11 мин
Количество просмотров850

Топологическая безопасность ECDSA: Раскрываем скрытые уязвимости через законы диагональной периодичности

Ваши подписи на эллиптических кривых могут содержать скрытые паттерны, которые традиционные методы анализа пропускают. В новой статье я представляю революционный подход к анализу безопасности ECDSA через призму алгебраической топологии.

Вы узнаете:

Как закон диагональной периодичности T = n / \text{НОД}(d-1, n) помогает обнаруживать subtle уязвимости

Почему числа Бетти (\beta_0 = 1, \beta_1 = 2, \beta_2 = 1) являются ключевыми индикаторами безопасности

Как метод динамических улиток снижает сложность анализа с O(m⁴) до O(m log m)

Как TVI Score заменяет субъективные оценки количественной метрикой риска.

Читать далее

Магия деплоя: автоматическое развертывание Coreness одной командой

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров328

В этой статье рассматривается решение проблемы деплоя Telegram-бота Coreness, с подробный описанием проблем и решений. Вместо ручного копирования файлов, настройки зависимостей и миграций БД была создана система, которая делает всё автоматически.

Читать далее

Обзор книги «Паттерны разработки на Python TDD, DDD и событийно-ориентированная архитектура»

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров4.9K

Недавно я прочёл книгу «Паттерны разработки на Python TDD, DDD и событийно-ориентированная архитектура». Основной акцент в ней сделан на том, как именно нужно структурировать программы, чтобы они по мере роста оставались простыми и удобными в поддержке. Это моя любимая тема из области программирования, поэтому, конечно же, книга мне понравилась. Пожалуй, я не возьмусь использовать именно те приёмы, которые авторы рекомендуют в книге — но они обсуждают классные идеи, напомнившие мне о задачах, встречавшихся в моей практике на предыдущих работах. Кроме того, отмечу, что английская версия книги есть в свободном доступе онлайн, так какие вообще вопросы?

В книге рассматривается предметно-ориентированное проектирование и событийно-ориентированная архитектура (в основу которой удобно закладывать микросервисы, но это не обязательно). В этом посте я немного раскрою наиболее понравившиеся мне идеи из книги, но, прежде, чем переходить к этому, хочу артикулировать некоторые детали:

Читать далее

Скрытая грамматика: почему len() — это полисемия, а хороший код — набор идиом. Как филология объясняет «чистый код»

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Количество просмотров5.3K

Оживленная дискуссия под моей первой статьей (https://habr.com/ru/articles/940782/) показала: разговор о единстве языка со сферой программирования задевает многих за живое. Тем не менее, cпасибо всем за сотню комментариев, сохранений и невероятно полезного и ценного опыта!

Однако язык — это не просто словарь, а динамическая система, в которой слова живут, взаимодействуют и порождают смыслы, выходящие за пределы их словарных значений. Следующим логическим шагом, таким образом, становится переход от статики «слова» (имени) к динамике «высказывания» (кода в действии).

Вместе с тем один из наиболее сильных и частых аргументов от скептиков звучал примерно так: «весь код — это чистая, бездушная логика для машины». На мой взгляд, это самое большое заблуждение в этой индустрии. Знали ли вы, что оператор + в вашем коде семантически богаче, чем многие слова в русском языке? Или что конструкция if not my_list — это не просто синтаксис, а настоящая идиома, которая отделяет «носителя языка» от «иностранца»? Задача настоящей работы — исследовать, как в строго детерминированной среде кода возникают сложнейшие семантико-прагматические явления, свойственные живому языку. 

Давайте забудем про имена и заглянем в самое сердце кода — в его грамматику и риторику. Пристегните ремни безопасности :-)

Читать далее

PEP 723 + uv: однофайловые скрипты с зависимостями

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров2.4K

Привет, Хабр!

Если вы собираете прототип на C++, то один файл с main.cpp иногда реально компилируется в рабочую утилиту. Библиотеки либо завозятся пакетным менеджером заранее, либо у вас есть header-only зависимость и всё взлетает. В Python долгое время это было болью: любой однофайловый скрипт, который требует requests или rich, уже тянет за собой виртуальные окружения, инструкции в README и локальные фичи.

Есть рабочий стандарт для нормальных однофайловых сценариев с зависимостями — PEP 723: вы объявляете зависимости прямо в комментариях, а раннер ставит всё сам и запускает в изолированной среде. В связке с uv получается неплохой такой способ делиться скриптами, в том числе для пвспомогательных задач. И да, у этой красоты есть нюансы безопасности, о них поговорим отдельно.

Читать далее

Генерация тестовых данных на Python: руководство по библиотеке Faker

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение11 мин
Количество просмотров3.9K

Привет, Хабр! Думаю, многие сталкивались с необходимостью генерации тысячи пользователей. Вручную - не вариант, слишком долго. В данной статье разберу библиотеку Faker. Это генератор реалистичных тестовых данных, который превращает заполнение базы и создание демо-контента из рутины в дело пары строк кода. В статье продемонстрирую, как генерировать тысячи правдоподобных записей на русском, заполнять БД и создавать собственные типы данных для ваших проектов.

Читать далее

Книга: «Мощный Python: паттерны и стратегии современного программирования»

Время на прочтение2 мин
Количество просмотров9.4K

Привет, Хаброжители! Как стать экспертом в создании сложных и мощных приложений на Python, не тратя времени на повторение уже известных основ или перечисление ненужных функций? Аарон Максвелл фокусируется на первопринципах Python, которые действуют подобно катализаторам для всего остального: достаточно получить 5 % знаний в области программирования, чтобы остальные 95 % подтянулись автоматически.

Читать далее

Обучаем GigaAM-Emo распознавать ещё больше эмоций

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение35 мин
Количество просмотров443

Модель распознавания эмоций в речи GigaAM-Emo умеет классифицировать 4 эмоции: angrysadneutralpositive. Для некоторых задач бывает не достаточно классифицировать эмоции на 4 класса и хочется иметь более полный список эмоций. В статье рассмотрим: существующие корпуса данных для распознавания эмоций, ключевые возможности разработанного пайплайна для дообучения GigaAM с использованием библиотек hydra и Pytorch Lightning, результаты экспериментов с различными архитектурами и функциями потерь. Демо можно попробовать тут

Читать далее

Новый релиз публичного детектора голоса Silero VAD v6

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение2 мин
Количество просмотров3.4K

На Хабре уже было аж 3 статьи про развитие нашего публичного детектора голоса Silero VAD (последняя тут). А вот что стало лучше в этот раз:

Хочу узнать!

Как мы за 5 дней собрали контакт-центр для фитнес-клуба на Chatwoot и подключили к WhatsApp, Telegram и VK

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Количество просмотров1.2K

В статье рассказываем, как всего за 5 дней собрать современный омниканальный контакт‑центр для фитнес‑клуба на базе open‑source‑платформы Chatwoot и подключить к нему WhatsApp, Telegram и VK с помощью самописных шлюзов на Python (Wasender, Telethon, VK API). Вы узнаете, почему мы отказались от «коробочных» SaaS‑решений, автоматизировали до 84% рутинных сценариев (поздравления, записи, напоминания) и подготовили инфраструктуру под внедрение AI‑ассистентов и аналитики SLA. Приводим архитектурные схемы, технические детали и бизнес‑выгоды — от сокращения ручной работы до сохранения всех коммуникаций с клиентами в едином окне.

Читать далее

Похороны стартапа на Патриарших: как мы завайбкодили сервис и остались без аудитории

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение16 мин
Количество просмотров12K

«Человек всегда велик в намерениях. Но не в их выполнении. В этом и состоит его очарование» — что-то на глубоком из Ремарка «Три товарища»

В какой-то момент понимаешь, что новый бизнес должен начинаться не с красивого названия и не с логотипа. С чего именно — до конца не ясно, но точно не с этого. Эта статья — о том, как я попытался перепрыгнуть через все эти «обязательные шаги», завайбкодив их, а заодно и большую часть кода проекта с помощью нейросетей, и сосредоточился только на финальных вещах — тестировании аудитории и маркетинге.

А дальше — история о студенческом стартапе для поиска ивентов, который мы собрали на коленке за лето, запускали через тусовки на Патриарших Прудах, но так и не смогли набрать аудиторию.

Самая интересная часть начинается с главы «Возвращение: новая команда и быстрый релиз», но я искренне рекомендую читать статью с самого начала. Так будет проще уловить весь контекст и понять, почему проект получился именно таким, каким он получился.

Читать далее

Три уровня отслеживания в Яндекс Метрике: Level 2 — офлайн-конверсии

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров364

В прошлой статье я рассмотрел самый простой вариант кастомизации целей, когда мы начинаем собирать не просто факт отправки, например, формы, но и смысл, с какими доп параметрами эта форма отправлялась.

Сегодня рассмотрим вариант, когда события произошедшие уже офлайн, отправляются обратно в онлайн статистику Яндекс Метрики и обогащают ее. Это позволит делать рекламу и собирать аудитории в Яндекс Директе точнее еще на 30-35%

Читать далее

Универсальный парсинг сайтов на Python: requests vs headless, токены, куки, прокси и ротация IP

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров10K

Вы когда-нибудь радовались идеальному прототипу парсера, который у вас летал на демо-странице, а в проде внезапно начал ловить 403, 429, пустые HTML и «куда-то делись карточки»? Контент отрисовывается на JS, сервер требует токен, после смены IP, старая сессия перестаёт работать.

В этой статье я подробно разберу, как собирать данные устойчиво и предсказуемо, без излишней магии и с упором на реальную эксплуатацию.

Читать далее

Ближайшие события

Шаблон на Python для оценки эффективности торговой стратегии на основе исторических данных — альтернатива TradingView

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров5K

В мире алгоритмической торговли доминируют крупные фонды с их колоссальными ресурсами. Но что, если мы, частные инвесторы и разработчики, можем создать собственный мощный и доступный инструмент? Что, если больше не придётся зависеть от проприетарных платформ или писать с нуля сложную инфраструктуру для тестирования каждой новой идеи?

Сегодня у нас есть Python и такие мощные библиотеки, как Backtrader. Однако голый фреймворк — это лишь половина дела. Чтобы он стал по‑настоящему народным инструментом, ему нужна удобная обвязка: готовая структура проекта, автоматический импорт стратегий, наглядные отчёты, тепловые карты для оптимизации и бесшовное подключение к API брокеров — не только российских, но надо начать с Мосбиржи.

Мы стремимся сделать инструмент таким же удобным, как TradingView. Простота в использовании и доступность всех функций для пользователей без глубокой технической экспертизы — мне кажется вот идеал. Чтобы каждый, кто заинтересован в алгоритмической торговле, мог без усилий внедрить свою стратегию, протестировать её и получить результаты, не проводя часы и дни за настройкой системы.

Эта статья — не просто описание проекта, а призыв к действию. Я предлагаю объединить усилия и создать открытый стандарт для алготрейдинга на базе open source Backtrader, заточенный под реалии российского рынка.

Главная задача — построить открытый шаблон, который позволит частному инвестору, даже с небольшими навыками в программировании, сосредоточиться на главном — на разработке и тестировании стратегий, а не на борьбе с инфраструктурой. Мы создаём систему для марафона, а не для спринта: для классических стратегий с горизонтом в часы и дни, которая будет работать автономно и не требовать ежедневного внимания.

Вкалывают роботы...

CPython — сборка мусора изнутри, ч.1

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение17 мин
Количество просмотров5.5K

Как то раз я попал на вечеринку опенсорсеров и там обсуждали очередной баг связанный со сборщиком мусора в CPython. И так получилось, что я попробовал баг исправить, нашел причину проблемы и сделал два реквеста. И если первый реквест был просто не правильный, то второй не прошел проверку качества со стороны владельцев кода. И после этого решил основательно разобраться с тем, как устроена сборка мусора в современном CPython.

Если вам интересно, давайте попробуем разобраться вместе.

Читать далее

Построение потока данных в облаке с использованием serverless сервисов

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение9 мин
Количество просмотров535

 Привет!

У бизнеса на практике часто встречается задача построить полноценную аналитику, используя данных из excel, csv файлов. Разнообразие подходов к заполнению и образованию таких файлов может быть разное:

Читать далее

Android. Starting Kivy App and Service on bootup. API 35

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров752

Эта заметка является дополнением к статье Android. Starting Kivy App and Service on bootup, в которой запускал сервисом kivy приложение на API 22 Android 5. Теперь будем запускать на последних версиях Android. C API 26 Android 8 и по текущий API 35 Android 15 который есть у меня, постигли изменения, которые необходимо внести для автостарта сервиса. Проверял работу на API 22...35, телефоны: Highscreen power five, Nokia 8, Xiaomi Redmi Note 14.

Читать далее

FastSIO: Как я попытался войти в open source, и надеюсь что у меня получится это сделать

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров2.5K

FastSIO. Как я впервые сделал что-то для Open Source, и как я к этому пришел.

И что из себя представляет новая Fast<> библиотека

Читать далее

Иконки прямо в коде: как мы избавились от assets, портируя приложение на Linux и macOS

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров2K

Привет, Хабр! Мы в ChameleonLab разрабатываем тулкит для стеганографии, который уже работает на Windows и macOS. Сейчас мы портируем его на Linux, и, как это часто бывает, именно на этом этапе классические проблемы с ресурсами (иконками, картинками) проявили себя во всей красе.

После релиза пользователи увидели наше решение и стали спрашивать, как оно устроено и почему приложение не тащит за собой папку с картинками. Раз уж сообществу это интересно, мы решили дать развёрнутый ответ. Расскажем, как встроили все иконки прямо в код с помощью SVG, и как внутренние итерации и поиски идеального решения привели нас к финальному варианту.

Читать далее

Личный топ методов Pandas

Время на прочтение2 мин
Количество просмотров7.5K

Pandas — это изумительная библиотека на Python для анализа и обработки данных. Она настолько хороша, что проще сказать, чего она не умеет, чем перечислить все её возможности. В мире аналитики это настоящий швейцарский нож.

В этой статье я хочу поделиться личным топом методов, которые помогают в первичной обработке больших данных.

Читать далее

Вклад авторов