Python *

Я сделал своего первого Telegram-бота — WebCheck. Мониторинг сайтов прямо в Telegram⁠⁠

Привет!

Меня зовут Александр, и я решил поделиться с вами своим первым публичным Telegram-ботом.
Я давно хотел реализовать что-то полезное и практичное — в итоге получилось то, чем сам теперь пользуюсь каждый день.

Знакомьтесь: WebCheck — бот, который следит за доступностью сайтов, SSL-сертификатами и доменами.

🧠 Что умеет бот

• Проверяет, доступен ли сайт (HTTP-код);

• Показывает, сколько дней осталось до окончания SSL-сертификата;

• Проверяет, когда истекает регистрация домена;

• Присылает уведомление, если:

  • сайт стал недоступен;

  • до окончания SSL-сертификата осталось 14 дней или меньше;

  • до окончания регистрации домена осталось 14 дней или меньше;

• Позволяет экспортировать логи и список сайтов в CSV;

• Есть админ-интерфейс для контроля всех добавленных сайтов.

⚙️ Как пользоваться

1. Открываете бота 👉 @ITSync_WebCheckBot

2. Жмёте «Start» или пишете /start

3. Просто отправляете ссылку на сайт (например: example.com, ozon.ru или https://wildberries.ru)

4. Получаете оповещения, если с ресурсом что-то не так

Бот абсолютно бесплатный, ничего не требует — просто добавил сайт, и бот сам всё контролирует.

👨‍💻 Технически

Бот написан на Python с использованием:

• aiogram v3

• PostgreSQL

• APScheduler

• Shell-команд (whois, curl, openssl) для большей точности

Контейнеризирован в Docker, база хранится вне контейнера, а вся логика максимально простая и прозрачная.

🔐 А ещё я сделал бот для дешифровки VNC

Если вдруг работаете с .vnc файлами или UltraVNC — может пригодиться мой мини-инструмент:
@DecryptVNC_bot — он расшифровывает VNC-пароли прямо в Telegram.

🙏 Буду рад, если протестируете

Это мой первый бот, и я был бы благодарен за фидбек.
Если найдёте баг, захотите предложить улучшение — пишите. Буду дорабатывать и развивать.

Спасибо, что прочитали.
Бот тут 👉 @ITSync_WebCheckBot
И ещё один на всякий 👉 @DecryptVNC_bot

Новый тайпчекер для Python от авторов ruff и uv, написанный на Rust

Вышло видео про новый тайпчекер и lsp: ty (старое название red-knot) от авторов ruff и uv. Пока по первым впечатлениям – бомба! Не смотря на версию 0.0.0a8 🌚

Из плюсов:

• Быстрый

• На расте

• Куча новых фичей для типов

• Полная спецификация

• Интеграция с ruff и IDEшками

Из минусов:

• Пока есть баги (но их поправят, конечно же)

• Нет плагинов (и скорее всего никогда не будет)

• Софт от молодой и маленькой компании

• Как сделать поддержку ty и mypy вместе? А если использовались ty_extensions?

Обсуждение: а как вам проект? Успели попробовать?

Представлен бесплатный гайд по изучению языка программирования Python за 100 дней от истории создания языка и его работы на уровне процессора и памяти до мощнейших фреймворков и комплексных алгоритмов. Задачи равномерно распределены. Каждый урок объёмный и разжеван досконально — поймет даже полный нуль в кодинге. Любое объяснение подкрепили примерами кода.После разделов есть сборники задач разного уровня сложности, чтобы железно зафиксировать знания.

PEP 750: t-строки в 3.14

Недавно ревьюил один интересный PR в CPython: в питон добавили еще один способ форматировать строки. Теперь – со специальным АПИ для внешних интеграций. Расскажу: как и зачем.

• PEP: https://peps.python.org/pep-0750

• Реализация: https://github.com/python/cpython/pull/132662

Основная причина: использовать f строки удобно, но нет никакого АПИ для перехвата момента "вставки" или интерполяции значений. Например, при форматировании html или sql – требуется специальным образом делать escape для значений. И раньше код вида f"{template}" представлял собой дыру в безопасности и потенциальное место для XSS.

string.templatelib.Template

Новый префикс t не будет создавать объект str, он будет создавать объект класса string.templatelib.Template:

>>> user = 'sobolevn'
>>> template = t"Hi, {user}"
>>> template
Template(strings=('Hi, ', ''), interpolations=(Interpolation('sobolevn', 'user', None, ''),))

>>> from string.templatelib import Template
>>> isinstance(template, Template)
True

Обратите внимание, что при создании template – у нас не произошло форматирование сразу. Мы создали объект, у которого есть свойства strings и interpolations, из которых можно собрать финальную отформатированную строку.

Давайте посмотрим на примере. Допустим, мы хотим формировать URL из наших данных:

>>> domain = 'example.com'
>>> query = 'python string formatting is too complex'
>>> template = t'https://{domain}?q={query}'

И сам код логики форматирования, где мы будем вставлять значения разным способом. Если у нас шаблон query, то мы будем использовать quote_plus для его форматирования. Остальные значения – будем вставлять как есть:

>>> from string.templatelib import Template, Interpolation
>>> from urllib.parse import quote_plus

>>> def format_url(template: Template) -> str:
...     parts = []
...     for part in template:
...         match part:
...             case str() as s:  # regular string
...                 parts.append(s)
...             case Interpolation(value, expression='query'):
...                 parts.append(quote_plus(value))
...             case Interpolation(value):
...                 parts.append(value)
...     return ''.join(parts)

И вот результат:

>>> format_url(template)
'https://example.com?q=python+string+formatting+is+too+complex'

Только теперь наш Template был отформатирован. Нами. Ручками.
У нас есть полный контроль за процессом форматирования. Вот в чем суть данного ПЕПа.

Фичи одной строкой

• Работает = как обычно в f строках: t'{user=}'

• Есть привычные определители формата: !r, !s, .2f, тд

• t строки можно конкатенировать: t'Hello' + t' , world!' и t'Hello, ' + 'world'

• Поддерживается режим raw строк: rt"Hi \n!"

Как устроено внутри?

Интересные места имплементации:

• Изменения лексера

• Изменения грамматики языка

• Новое CAPI _PyTemplate

• Новые классы Template и Interpolation написанные на C

• Новый байткод BUILD_INTERPOLATION и BUILD_TEMPLATE

>>> import dis
>>> user = 'sobolevn'
>>> dis.dis('t"Hi, {user}"')
  0           RESUME                   0

  1           LOAD_CONST               2 (('Hi, ', ''))
              LOAD_NAME                0 (user)
              LOAD_CONST               1 ('user')
              BUILD_INTERPOLATION      2
              BUILD_TUPLE              1
              BUILD_TEMPLATE
              RETURN_VALUE

Обсуждение: как вам еще один способ форматирования строк?

Если понравилось – заходи в тг, где я рассказываю, как я делаю CPython.

Я доделал компилятор C на Python.

Баги всё ещё есть но их намного меньше

Его я назвал pycc.

Если хотите попробовать, вот гитхаб: https://github.com/SystemSoftware2/pycc

Всё остальное смотрите там.

[UPD]: А за что минусуете?

Всем привет.

Как вы знаете я пишу компилятор C на Python.

Сегодня я исправил баг с типизацией, который случайно нашёл когда делал ошибки.

Вот этот отрывок: void main() { int x = "h"; } обрабатывался как правильный синтатикс. Теперь нет.

И я добавил цикл do-while. Правда в нём есть проблема: в конце если выражения = false то он ещё раз выполняет и потом останавливает цикл do-while. Ну, пока что так.

Пример цикла do-while:

void main() {
  int a = 10;
  do {
    a = a + 1;
  } while (a > 2);
}

Только вывод не то что "a" это 1 а 0. Правда, сил нету добавлять ненужные части кода для исправления.

Ну. Хотя бы работает как то. А то когда в первый раз делал этот цикл то вообще нечего не работало.

Всем пока.

Снова всем привет. В прошлом посту я писал о том что пишу компилятор C (на Python).

Вчера я добавил функции, вот пример программы вычисления факториала с функциями:

void fac(n) {
  int f = 1;
  while (n > 1) {
    f = f * n;
    n = n - 1;
  }
}

void main() {
  fac(5);
}

Что можно заметить нового и чего нету:

• Функция main стала обязательной

• Не обрабатывается тип данных у аргументов (не везде)

• Все переменные и параметры - глобальные

• Оператора return не существует

• Функции объявляются только с помощью void

Вот как компилятор создаёт функции:

1. Добавляет в словарь self.funcs данные о функции

2. Когда видит вызов функции то компилирует код функции но перед компиляцией создаёт переменные со значениями аргументов

Получается мы не заставляем виртуальную машину работать с функциями ВООБЩЕ.

Но и в этом есть свой минус: return сделать будет невозможно.

Самым сложным это сделать нормальный парсер для этого чуда.

Из-за этого я испортил код парсера. Главное работает 😅.

Всем пока.

От картотеки Лумана к современным графам: учим языки программирования с методом Цеттелькастен

В середине XX века социолог Никлас Луман разработал метод организации информации Цеттелькастен (Zettelkasten). Он создавал множество заметок и, чтобы не терять знания, начал вести картотеку. Система нумерации и ссылок помогала ориентироваться в карточках. У каждой заметки был уникальный номер, отражающий тему и дополнения.

Спустя полвека идеи Лумана остаются актуальными. Более того, появились программные обеспечения для ведения базы знаний. Заметки сохраняются в облаке и отображаются в виде графа.

Веб-разработчик в YADRO Дмитрий сохраняет заметки в сервисе Obsidian. Дмитрий услышал о ПО от инженера и блогера Николая Тузова и понял, что система, похожая на картотеку, ему близка.

Программа оказалась понятной, легко адаптируемой под разные задачи. Когда Дмитрий перенес данные из Notion в Obsidian, образовалось несколько графов: по Go, хешированию и базам данных. В этой базе знаний все концепции в Go пересеклись в двух точках — интерфейсе и горутинах. Есть еще слайсы, но в основном все «лучи» сходятся именно в эти две точки. 

Как Дмитрию удалось упорядочить большие объемы знаний и кому он рекомендует Цеттелькастен, читайте в статье →

Всем привет.

Сегодня на данный момент я пишу компилятор C в байткод.

Вы скажете: но C же в машинный код компилируется? В моём случае нет. Лишь в байткод.

Вот правила которые мой C поддерживает:

• цикл do-while, цикл while, условие if-else, цикл for (возможно)

• Из операций: +, -, /, *, ==, !=, <, >

• Декларация переменных только с инициализацией (не int x;) а (int x = 5;)

• Присваивание (типо a = a + 1;) можно при созданной переменной

• Из типов данных только два: int, char

• Функции не обещаю но возможно будут

А то что уже есть:

• if-else, while

• Декларация переменных

• Присваивание переменных

• Все типы данных

• Все операции

Сделать факториал уже можно. Вот пример факториала 5:

int n = 5;
int f = 1;
while (n > 1) {
  f = f * n;
  n = n - 1;
}

Вывод:

Execution finished
n: 0
f: 120

Вот как он работает:

• С помощью регулярок лексер получает нужный токен и тег

• Парсер строит AST

• Компилятор делает байткод

• Виртуальная машина выполняет его

Вот так всё работает.

Все инструкции байткода (на данный момент):

FETCH переменная - положить на стек значение переменной
PUSH число - положить на стек число
POP - я не помню зачем это ведь это не нужно будет нам
ADD, SUB, MUL, DIV - бинарные операции
NOTEQ, EQ, LT, GT - реляционные операции
JMP адрес - перейти по адресу
JNZ адрес - перейти по адресу если на вершине стека не 0
JZ адрес - перейти по адресу если на вершине стека 0
PASS - игнорировать
STORE имя - сделать переменную если она есть и её тип данных
      соответствует типу данных значения
TSTORE имя - декларация переменной
HALT - конец программы

Вот так. На данный момент в проекте где-то 400 строчек кода но это с комментариями и всеми пустыми строками.

Конец. Всем пока.

Опубликовано исследование о том что индексирование сайтов поисковиком (Google) не зависит от того, SPA ли это или же он SSR. Также пару лет назад делал аналогичное расследование и пришел к тому же выводу.

Вообще, мы пришли к идеалу достаточно давно - когда сервер занимается своими делами, а клиент статический, минифицирован, и раздается из CDN для быстроты и без траты ресурсов сервера.

https://vercel.com/blog/how-google-handles-javascript-throughout-the-indexing-process

Программирование на квантовом компьютере. Урок 1

В данной статье мы рассмотрим только как запустить программный код на симуляторе квантового компьютера (локально на вашем компьютере).

В следующих уроках мы подробно рассмотрим теоретические и практические аспекты программирования для квантового компьютера.

Увидел сегодня на русском Stackoverflow один не отвеченный вопрос про то, как понять, какой метод с двойным подчёркиванием будет вызван, если в выражении будет использован тот или иной оператор.

Не очень было понятно, как можно извлечь эту информацию из самого Питона, не заглядывая в готовые таблицы соответствия (это было бы скучно). Тем более, что на самом деле Питон много чего оптимизирует, и на самом деле при сложении двух сущностей обычно не будет вызван метод __add__, а в байткоде сгенерируется вызов BINARY_ADD, в чём можно легко убедиться с помощью модуля dis (если речь не о самописном классе с перегруженным методом __add__, а о каких-то стандартных объектах Питона). Например, сложим два списка через + и через __add__ и посмотрим, какой байткод будет сгенерирован.

import dis

dis.dis("first_list = [1, 2]; second_list = [3, 4]; final_list = first_list + second_list")
# Только самое существенное в выводе:
#             16 LOAD_NAME                0 (first_list)
#             18 LOAD_NAME                1 (second_list)
#             20 BINARY_ADD

dis.dis("first_list = [1, 2]; second_list = [3, 4]; final_list = first_list.__add__(second_list)")
# Опять же самая суть:
#             16 LOAD_NAME                0 (first_list)
#             18 LOAD_METHOD              2 (__add__)
#             20 LOAD_NAME                1 (second_list)
#             22 CALL_METHOD              1

И тут я вдруг вспомнил про стандартный модуль operator, в который зашиты все возможные операторы Питона именно в виде именованных методов как с двойным подчёркиванием, так и без оного. После небольшого исследования оказалось, что в нём каждый такой метод имеет строку документации, в которой таки написано что-то типа "Same as a + b." ("Тоже самое, что a+b.")

То есть мы хотя бы можем извлечь табличку соответствия операторов и этих методов прямо изнутри самого Питона. В результате был написан следующий код.

# Модуль operator содержит методы, аналогичные встроенным методам Питона и методам классов Питона
import operator
import re

# Будем искать в докстрингах методов фразу "Same as" ("То же, что и")
rx = re.compile('Same as (.*)')

# Перебираем имена модуля operator
for name in dir(operator):
    
    # Нас интересуют только имеющие двойное подчёркивание в названии
    if '__' in name:
        
        # Берём аттрибут модуля operator с таким именем
        attr = getattr(operator, name)
        
        # Читаем его docstring и ищем там фразу (см. выше)
        descr = rx.findall(attr.__doc__)
        
        # Если фраза нашлась, то она там одна и заканчивается она точкой, которая нам не нужна
        if descr:
            print(f'{descr[0][:-1]} -> {name}')

Получилось такое соответствие.

abs(a) -> __abs__
a + b -> __add__
a & b -> __and__
a + b, for a and b sequences -> __concat__
b in a (note reversed operands) -> __contains__
del a[b] -> __delitem__
a == b -> __eq__
a // b -> __floordiv__
a >= b -> __ge__
a[b] -> __getitem__
a > b -> __gt__
a += b -> __iadd__
a &= b -> __iand__
a += b, for a and b sequences -> __iconcat__
a //= b -> __ifloordiv__
a <<= b -> __ilshift__
a @= b -> __imatmul__
a %= b -> __imod__
a *= b -> __imul__
a.__index__( -> __index__
~a -> __inv__
~a -> __invert__
a |= b -> __ior__
a **= b -> __ipow__
a >>= b -> __irshift__
a -= b -> __isub__
a /= b -> __itruediv__
a ^= b -> __ixor__
a <= b -> __le__
a << b -> __lshift__
a < b -> __lt__
a @ b -> __matmul__
a % b -> __mod__
a * b -> __mul__
a != b -> __ne__
-a -> __neg__
not a -> __not__
a | b -> __or__
+a -> __pos__
a ** b -> __pow__
a >> b -> __rshift__
a[b] = c -> __setitem__
a - b -> __sub__
a / b -> __truediv__
a ^ b -> __xor__

К чему это всё? Да просто люблю исследовать Питон. Благо он позволяет легко извлекать из себя и обрабатывать такие штуки, которые из других языков бывает довольно непросто вытащить даже с применением каких-то специальных библиотек. А в Питоне всё это стандартными методами и встроенными библиотеками делается буквально в несколько строк кода.

Спасибо за чтение.

Напоминаем, что в Академии Selectel можно пройти бесплатный курс «Изучаем Python: теория, практика, настройка инструментов».

Вы наверняка уже знаете основы. Не будем понапрасну расходовать ваше время и поможем сделать первые шаги в мире реального программирования. Курс сжатый — на изучение уйдет вечер.

Что будем делать:

✅ настроим инструменты разработчика — уделим внимание связке IDE и Python;

✅ поработаем с базами данных и брокерами сообщений — будем писать запросы SQL;

✅ создадим приложения с графическим интерфейсом — нарисуем виджеты, выведем диалоговые окна;

✅ научимся автоматизировать получение данных — попрактикуемся и с Request, и с Selenium.

Без задач для практики тоже не останетесь!

Но и это не все! Поделимся записями докладов Python Meetup. Дадим подборку для дальнейшего изучения.

Все материалы бесплатные. Не требуется даже регистрация.

Изучить курс в Академии Selectel →

Всем привет. Предлагаю в комментариях делиться всеми пасхалками из нового мультфильма Alan Becker "Animation vs Coding"

Очень быстрая графика в Matplotlib (Python). Достигли 2-х кратного ускорения в сравнении с предыдущей версией. Python исходник в моем телеграм

IMPulse - менеджмент инцидентов. Интеграция с Telegram.

После первой публикации об IMPulse, стало понятно, что основная интеграция, которую от нас ждут, это Telegram. И мы рады её представить!

Для работы с Telegram мы использовали группы с топиками - они лучше всего ложатся на наш функционал. В процессе разработки мы столкнулись с багом при упоминании (mention) пользователей в Telegram, о чём составили соответствующий issue. Если вы тоже заинтересованы в закрытии этого бага, пожалуйста поставьте "👍".

Помимо интеграции с Telegram стоит упомянуть реализованный шедулер для работы команд реагирования по расписанию. Синтаксис конфигурации составлен таким образом, чтобы в будущем была возможность интегрироваться с внешними календарями типа Google.

Также мы запустили нашу группу в Telegram для вопросов и обсуждений.

Скоро мы снова придём с очередными хорошими новостями! Подписывайтесь здесь, в Telegram'е или на GitHub'е, чтобы быть в курсе.

Непонятно с Reddit

c 2016 года был аккаунт на Reddit. Читал и постил исключительно только в форум по Python (1 млн. подписчиков!). Вчера неожиданно получил теневой бан. То есть твои комментарии и посты никто не видит. Фактически это read only.

Сделал несколько новых аккаунтов с разных IP и устройств. Оказалось теперь не надо верифицировать email. Это занимает 15 сек. На части аккаунтов почту верифицировал - это не помогло. Вот пример только созданного аккаунта без почты, на нем ничего не делалось и потому он еще жив: https://www.reddit.com/user/No-Half8140/

Если у вас есть возможность получить код на почту вида dff35fghf@hfhlltgf.com, то вам автоматически дадут бесплатно PRO версию аккаунта - это расширенная статистика и другие плюшки, но все равно состояние "перед баном".

При проверке работоспособности выяснилось, что все новые аккаунты находятся в состоянии "перед баном". Это значит можно менять аватарку, можно читать, голосовать, аккаунты видны с разлогиненного устройства или из приватного окна браузера.

При попытке сделать пост на свою собственную стену (автоматически появляется при регистрации), написать любой комментарий в любую ветку обсуждения (даже в /askReddit и даже /NewToReddit), создать пост в любых группах и даже пригласить человека модератором на свою стену, а также сделать Follow на человека без кармы - мгновенный теневой бан. Аккаунт не виден из приватного окна и с разлогиненных устройств, аватарка меняется на красный и ее невозможно изменить.

Для всех IP и языков (english, poland, русский ) симптоматика одинаковая. ChatGPT говорит, что, да, теперь так, бан очень вероятен. Однако, я вижу в группах о Москве и Питере некоторую активность, значит как-то людям удается пройти этот квест.... Но как?

LLM для генерации признаков

Как LLM могут помочь в классическом ML?

По статистике, специалисты по Data Science тратят до 70% рабочего времени на этап Feature Engineering, то есть отбирают наиболее важные признаки в данных и формируют новые, более информативные, датасеты. Кажется, с этой рутинной задачей отлично справится LLM. Но нет — в итоге 64% времени уйдёт на подготовку промптов.

Исследователи предлагают новые решения проблемы, одно из них — FELIX(Feature Engineering with LLMs for Interpretability and Explainability). Всё, что нужно для получения готовых фич — сам датасет и его короткий контекст. Дальше FELIX делает следующее:

• Из случайных групп сэмплов датасета LLM генерирует численных и категориальных кандидатов в новые признаки.

• С помощью кластеризации эмбеддингов похожие признаки отбрасываются.

• Из полученных признаков отбрасываются те, что дают наименьшую объяснимость.

  Метод эффективен для текстовых данных и сильно превосходит TF-IDF и трансформерные эмбеддинги от RoBERT. Если вам интересно, расскажем и о преобразовании других типов данных в новых постах!

Хочу поделиться своим максимально ненужным проектом на Python, под названием flexpasm.

Это билдер кода для FASM под Linux. Работает ограниченно, но вроде-бы работает.

Проект, лично для меня, интересный.

Установить эту библиотеку можно через PyPi:

from flexpasm import ASMProgram
from flexpasm.constants import LinuxInterrupts
from flexpasm.instructions.registers import get_registers
from flexpasm.instructions.segments import Label
from flexpasm.mnemonics import IntMnemonic, MovMnemonic, XorMnemonic
from flexpasm.settings import Settings


def main():
    settings = Settings(
        title="Example ASM Program",
        author="alexeev-prog",
        filename="example.asm",
        mode="64",
    )
    asmprogram = ASMProgram(settings, __name__)
    regs = get_registers(settings.mode)

    start_lbl = Label("start")

    start_lbl.add_instruction(MovMnemonic(regs.AX, 4))
    start_lbl.add_instruction(MovMnemonic(regs.CX, "message"))
    start_lbl.add_instruction(MovMnemonic(regs.DX, "message_size"))
    start_lbl.add_instruction(IntMnemonic(LinuxInterrupts.SYSCALL))
    start_lbl.add_instruction(MovMnemonic(regs.AX, 1))
    start_lbl.add_instruction(XorMnemonic(regs.BX, regs.BX))
    start_lbl.add_instruction(IntMnemonic(LinuxInterrupts.SYSCALL))

    asmprogram.add_label(start_lbl)
    asmprogram.main_rws.add_string("message", "Hello, World!")

    asmprogram.save_code()
    # asmprogram.restore_backup()


if __name__ == "__main__":
    main()

$ fasm example.asm example
$ ld example -o example
$ ./example

Hello, World!

А сам код генерируется такой:

;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
;; Author: alexeev-prog                                                                                               ;;
;; Example ASM Program                                                                                                ;;
;; Program generated by FLEXPASM (github.com/alexeev-pro/flexpasm)                                                    ;;
;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;

format ELF64 executable 3;                      ; ELF64 EXECUTABLE
entry start                                     ; Set Start Entry


;; Segment readable executable in FASM is a directive for defining a section of code with readable and executable attributes.
segment readable executable

start:                                          ; Label start with 7 commands
    MOV RAX, 4                                      ; Loading 4 value into RAX register.
    MOV RCX, message                                ; Loading message value into RCX register.
    MOV RDX, message_size                           ; Loading message_size value into RDX register.
    INT 128                                         ; Call software interrupt 128: SYSCALL
    MOV RAX, 1                                      ; Loading 1 value into RAX register.
    MOV RBX, RBX                                    ; Exclusive OR operation RBX and RBX using XOR
    INT 128                                         ; Call software interrupt 128: SYSCALL


;; Segment readable writeable in FASM is a definition of a segment of program data codes, where the attributes readable (the contents of the segment can be read) and writeable (program commands can both read codes and change their values) are specified for it.
segment readable writeable

message db 'Hello, World!', 0xA                 ; Var message (string)
message_size = $-message                        ; Var message (string) length

Я его написал довольно давно, вот решил поделиться. Может кому-то пригодится. Если есть баги - создавайте PR и Issue, буду рад)

github.com/alexeev-prog/flexpasm

Изучаем глубины Matplotlib: ваш анимированный логотип на ваших графиках

(как бы брэндирование, исходник)