До того, как стать преподавателем в университете, я вёл программирование в детском технопарке Кванториум. Это такой центр дополнительного школьного образования куда дети приходили после уроков и изучали программирование, робототехнику, биологию и т.д. Конкретно я вёл занятия по Python, C++ и Arduino.

Программирование на Python отлично заходило детям, к тому же именно Python сейчас изучают в школе на уроках информатики. Он практически полностью вытеснил Pascal т.к. не уступает ему в простоте, а возможностей сделать разные интересные проекты гораздо больше. Поэтому вопрос как лучше изучать Python ребёнку актуален не только для родителей, но и для самих детей.

В этой статье я порекомендую книги, сайты и видео для эффективного изучения Python.

Материалов, специализированных для изучения Python детьми, много, но я расскажу про те, которые считаю лучшими, и которые лично сам использовал на реальной практике при работе со школьниками.

Данная статья написана для новичков, которые изучают язык программирования Python.

Задача которой продемонстрировать на простых примерах способы написания пакетов и модулей, а так же показать какие трудности могут возникнуть и пути их решения.

Основной темой данной части будет сканирование и сбор данных о хостах в сети. Рассмотрим основные методы определения наличия рабочих хостов и сервисов в сети. Первую часть можно прочитать здесь.

Доброго времени суток, хабраледи и хабраджентельмены! В этой статье мы продолжим погружение в статистику вместе с Python. Если кто пропустил начало погружения, то вот ссылка на первую часть. Ну, а если нет, то я по-прежнему рекомендую держать под рукой открытую книгу Сары Бослаф "Статистика для всех". Так же рекомендую запустить блокнот, чтобы поэкспериментировать с кодом и графиками.

Как сказал Эндрю Ланг: "Статистика для политика – все равно что уличный фонарь для пьяного забулдыги: скорее опора, чем освещение." Тоже самое можно сказать и про эту статью для новичков. Вряд ли вы почерпнете здесь много новых знаний, но надеюсь, эта статья поможет вам разобраться с тем, как использовать Python для облегчения самостоятельного изучения статистики.

Особенности Python,  о которых я даже не подозревал

Автор оригинала: Чарудатта Манваткар

В последнее время у меня появилось новое хобби – чтение документации Python просто для удовольствия! Когда вы читаете на досуге, то, как правило, замечаете интересные «лакомые кусочки», которые пропустили бы в противном случае. Итак, вот перечень «кусочков», которые заставили меня сказать:

О! Вы можете сделать это на Python?

Вступление

• как жить в мире, в котором среднестатистический инвестор паевого фонда получает доходность хуже рынка (купить рыночный портфель, то есть индекс);
• какие инструменты позволяют купить индексный портфель в один клик (биржевые фонды, они же ETF'ы);
• насколько эффективным может быть рынок, и как быстро новая информация отражается в цене акций (эффективность пугающая: рынок расследует космические катастрофы за несколько минут);
• если не покупать индекс, то можно ли заработать на фондовом рынке по-другому (можно, если вы помогаете остальным преодолевать рыночные трения);
• как автор инвестирует собственные деньги и копит на пенсию (всё скучно: индексные фонды).

ОГЛАВЛЕНИЕ:

1. Классификация коллекций;
2. Общие подходы к работе с коллекциями;
3. Общие методы для части коллекций;
4. Конвертирование коллекций.

1. Кто такой фронтендер и чем он занимается?
2. С чего начать и что читать? Чек-лист обучения
3. Какие трудности могут быть? Ошибки в начале пути
4. Подготовка к собеседованию на Junior-разработчика

В этой статье я бы хотел предложить вам пошаговый туториал по развёртыванию контроллера домена Active Directory на Windows Server 2016 (с графической оболочкой), а также по вводу рабочей станции в получившийся домен. Чем этот туториал может выделиться на фоне других:

1. Вместо простого "Далее, Далее, кликаем сюда, вбиваем это" я постарался дать внятное объяснение каждому шагу, каждой настройке, которую предстоит выполнить. Помимо основных понятий Active Directory, DNS и DHCP вы также сможете найти много интересной информации по всем галочкам, которые вы часто видели, но не задумывались об их назначении.
2. В конце статьи я предложу способ автоматизировать развёртывание получившегося стенда полностью с нуля, имея на компьютере только iso-образы ОС Windows 7 и Windows Server 2016. И никакого PowerShell. Всего одной командой.

Статья предполагает наличие у читателя лишь самых начальных знаний об устройстве сетей (на уровне "Что такое IP-адрес и DNS-адрес").

Заинтересовало что-то из вышеперечисленного? Тогда погнали.

Ранее мы говорили о сугубо технических проблемах проводных и беспроводных систем передачи данных. В этой статье пойдет речь о проблемах безопасности и организации более защищенных сетей.

2.1 Комментарии обозначаются # или ''' (три одинарные кавычки)

# Комментарий
a = 1 # Комментарий 

''' Это тоже комментарий
b = c
c = d
'''

2.2 Использование динамической типизации (тип определяется автоматически)

# динамическая типизация переменных
# = копирование значения справа налево
i = 1 #  целое число (int)
f = 2.1 # число с плавающей запятой (float)
s = "a" # строковый тип (string)
b = True # логический тип (boolean)
l = [0,1,2] # массив,список (array) 
t = (0,1,2) # кортеж (tuple)
d = {"a":0, "b":1} # словарь, ассоциативный массив

print(i,f,s,b,l,t,d)
# 1 2.1 a True [0, 1, 2] (0, 1, 2) {'a': 0, 'b': 1}

# Когда хотим определить тип, используем type
print(type(i)) # Вывод <class 'int'>

# Переменная не сохраняет, а содержит фактическое значение
# Это, своего рода, переменная-ссылка, указывающая на местоположение значения
# Можно получить идентификатор актуального значения через id
print(id(l)) # 00000000000000 (меняется от исполнения к исполнениюц)
l2 = l # Приведу в пример копию массива, где ссылаюсь на 2 его элемента, а фактический массив - 1. 
print(id(l2)) # 00000000000000 (то же значение, что у вышеуказанного id(l))
# Поскольку существует только один фактический массив, кажется, что он был добавлен в массив l, даже если вы добавили элемент со ссылкой на l2.
l2.append(1)

Компания Google открыла исходники сканера Tsunami — решения для обнаружения опасных уязвимостей с минимальным количеством ложных срабатываний. Tsunami отличается от сотен других сканеров (как коммерческих, так и бесплатных) подходом к его разработке — Google учитывал потребности гигантских корпораций.