Исследование структуры кода с помощью модуля ast
При работе с кодом на Python, иногда возникает необходимость анализа его структуры. Для этого идеально подходит модуль ast (Abstract Syntax Trees), который предоставляет мощные инструменты для работы с абстрактными синтаксическими деревьями.
Что такое ast?
ast - это модуль Python, который позволяет разбирать и анализировать исходный код на Python, представляя его в виде абстрактного синтаксического дерева (AST). AST представляет собой структурированное представление кода, которое легко интерпретировать и анализировать.
Пример использования модуля ast:
import ast
code = "print('Hello, ast!')"
tree = ast.parse(code)
print(ast.dump(tree))
В данном примере мы использовали функцию ast.parse для разбора строки кода с помощью модуля ast. Функция ast.dump выводит структуру AST в удобочитаемом формате.
Анализ структуры кода:
import ast
code = """
def greet(name):
print(f'Hello, {name}!')
"""
tree = ast.parse(code)
for node in ast.walk(tree):
if isinstance(node, ast.FunctionDef):
print(f"Найдена функция: {node.name}")
elif isinstance(node, ast.Print):
print("Обнаружен оператор печати")
В данном примере мы использовали модуль ast для анализа структуры кода. Функция ast.walk позволяет обойти все узлы AST, а затем мы проверяем их типы для выделения определенных элементов, таких как функции или операторы.
Модуль ast также предоставляет возможности для более сложных операций, таких как изменение кода, создание новых выражений и многое другое.
#python#ast#анализкода
https://github.com/google/python-fire
#Python#Fire is a library for automatically generating command line interfaces (CLIs) from absolutely any Python object.
Python Fire is a simple way to create a CLI in Python.
Python Fire is a helpful tool for developing and debugging Python code.
Python Fire helps with exploring existing code or turning other people's code into a CLI.
Python Fire makes transitioning between Bash and Python easier.
Python Fire makes using a Python REPL easier by setting up the REPL with the modules and variables you'll need already imported and created.
https://www.pythonistacafe.com/
Inside PythonistaCafe, you'll interact with professional developers and hobbyists from all over the world who will share their experiences in a safe setting—so you can learn from them and avoid the same mistakes they've made.
Ask anything you want and it will remain private. You must have an active membership to read and write comments and as a paid community, trolling and offensive behavior are virtually nonexistent.
#python#cafe
💀NeuroSploit v2 - продвинутый AI-фреймворк для тестирования на проникновение (пентеста).
NeuroSploit v2 использует большие языковые модели, чтобы автоматизировать и усилить offensive security.
Фреймворк помогает анализировать цели, находить уязвимости, планировать эксплуатацию и поддерживать защитные меры, сохраняя фокус на этике и операционной безопасности.
Основные возможности:
• Агентная архитектура
Специализированные AI-агенты под разные роли: Red Team, Blue Team, Bug Bounty Hunter, Malware Analyst.
• Гибкая интеграция LLM
Поддержка Gemini, Claude, GPT (OpenAI) и Ollama с настройкой через профили.
• Тонкая настройка моделей
Отдельные LLM-профили для каждой роли: выбор модели, температура, лимиты токенов, кэш и контекст.
• Markdown-промпты
Динамические шаблоны промптов, адаптирующиеся под задачу и контекст.
• Расширяемые инструменты
Интеграция Nmap, Metasploit, Subfinder, Nuclei и других security-инструментов через конфигурацию.
• Структурированные отчёты
JSON-результаты кампаний и удобные HTML-отчёты.
• Интерактивный CLI
Командная строка для прямого управления агентами и сценариями.
NeuroSploit v2 - пример того, как agentic AI превращает пентест из ручной работы в управляемую автоматизацию.
git clone https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploitv2.git
cd NeuroSploitv2
▪Github: https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploit
@ai_machinelearning_big_data
#python#Penetrationtesting#llm#mlops#Cybersecurity
#python#agent#llms
AutoAgent lets you create and use powerful AI agents easily by just using natural language—no coding needed. It supports many large language models (LLMs) like OpenAI and Anthropic, and performs as well as top research AI systems on benchmarks. You can build tools, agents, and workflows quickly, manage data efficiently with its built-in vector database, and interact flexibly through different modes. It’s lightweight, customizable, and cost-effective, making it a personal AI assistant that helps automate complex tasks simply and efficiently. This saves you time and technical effort while giving you advanced AI capabilities.
https://github.com/HKUDS/AutoAgent
#book#python#r
⚽️
Football Analytics with Python & R.
✍️Eric A. Eager; Richard A. Erickson
-----
Main channel:@repo_science
Coupons:@freecoupons_reposcience
-----