Загрузка файлов асинхронно
Если у нас есть список URL картинок для загрузки, использование простого цикла for позволит нам загрузить их последовательно, по одной за раз.
Однако, для задач, включающих загрузку большогоколичества маленьких файлов, параллелизация может заметно ускорить процесс.
Для параллелизации мы можем использовать ThreadPoolExecutor из модуля concurrent.futures. Этот инструмент позволяет выполнить функцию загрузки в нескольких параллельных потоках, где в конструкторе необходимо указать максимальное количество потоков для одновременного выполнения.
С помощью метода .map(download, urls) можно развернуть функцию загрузки на каждый URL из списка, обеспечивая их параллельнуюобработку.
Важно понимать, что так как загрузка файлов является IO-операцией, данный метод неускоряет выполнение кода в прямом смысле, а скорее позволяет начать загрузку следующего файла, не ожидая завершения предыдущего.
#python#threading
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
-----