TGTGInsightinteligencia telegramLIVE / telegram public index
← Python Academy

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Buscar contenido similar

Canal fuente @python_academy · Post #2233 · 28 oct

Форматируем строку для URL-адреса Для начала стоит вспомнить, что слаг (slug) — это уникальная строка-идентификатор, понятная человеку и содержащая только "безопасные" символы: латинские символы в нижнем регистре, цифры и дефис. Чаще всего такое понятие можно встретить в контексте URL-адресов. Например, можно формировать слаг из названия какой-нибудь статьи и вставлять его в ссылку, чтобы людям было понятно, куда они переходят. Выше в коде мы написали простую функцию, где использовали методы lower() для приведения в нижний регистр и strip() для удаления пробелов слева и справа. Также для удаления некоторых символов и замены на знак дефиса были использованы регулярные выражения и встроенный пакет re для работы с ними. #python#re

Hashtags

Resultados

1,070 posts similares encontrados

Búsqueda global general

集英社(海外求职招聘)

@ji_ys · Post #41 · 02/09/2025, 11:39

【9/2】新增 Python数据分析师: (序列:#数据分析#python) 职责: 1、负责公司业务、产品线数据、日常经营数据的整理和分析; 2、负责业务数据分析包含但不限于,业务营收、流水,新增、减少、留存、负评等异常数据的分析: 3、深入理解业务,通过数据分析为业务团队提供数据支持; 4、负责通过系统后台的数据进行数据较验、抽取、报送、报表查询等技术支撑工作。 任职要求: 1、统计学、经济学、计算机相关专业,本科以上学历,5年以上数据经验; 2、精通Python,熟练掌握Pandas、NumPy进行数据操作和分析,并至少掌握一个数据可视化库(Matplotlib/Seaborn)。 3、熟练SQL,拥有扎实的SQL功底,能独立编写复杂查询(包括多表连接、子查询、窗口函数等)。 4、数据分析思维,具备强大的业务理解和逻辑分析能力,能将业务问题拆解为数据可解的问题。 5、熟悉数据处理,理解数据清洗、ETL的基本流程和方法; 6、熟练使用Excel、PPT、Tableau或Google系常用数据整理工具和图表制作工具; 8、有过搭建数据分析体系经历,有独立开展分析研究项目经验; 9、有使用过spark或者flink的经验。 工作地点:远程(非中国/越南) 待遇:详谈

Yunfi Channel

@yunfichannel · Post #80 · 03/04/2024, 05:01

Cloudflare Workers 现已支持 Python Cloudflare Workers Open beta 引入了对 Python 的支持。借助 Pyodide 和 WebAssembly ,现在可以使用 Python 来编写Cloudflare Workers 了。 与以往支持 JavaScript 不同,这次直接将 Python 实现集成到了开源的 workerd。这意味着所有绑定功能,包括 Vectorize、Workers AI、R2、持久对象等,从一开始就完全支持。不需要任何额外的构建步骤或外部工具链,Python Workers 支持导入 FastAPI、Langchain、Numpy 等流行 Python 包的子集。 Cloudflare 更新日志 消息来源: AppPie 🗒 标签: #CloudFlare#Python 📢 频道: @GodlyNews1 🤖 投稿: @GodlyNewsBot

iGitHub

@igithub · Post #102 · 28/05/2023, 04:04

▎Umi-OCR 文字识别工具 免费:本项目所有代码开源,完全免费。 方便:解压即用,离线运行,无需网络。 批量:可批量导入处理图片,结果保存到本地 txt / md / jsonl 多种格式文件。也可以即时截屏识别。 高效:采用 PaddleOCR-json C++ 识别引擎。只要电脑性能足够,通常比在线OCR服务更快。 精准:默认使用PPOCR-v3模型库。除了能准确辨认常规文字,对手写、方向不正、杂乱背景等情景也有不错的识别率。可设置忽略区域排除水印、设置文块后处理合并排版段落,得到规整的文本。 项目地址:https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR 标签:#工具#Python#Windows

infosecurity

@tg_infosec · Post #3038 · 20/03/2025, 12:33

👩‍💻 Устройство памяти процессов в ОС Linux. Сбор дампов при помощи гипервизора. • Иногда для анализа вредоносного программного обеспечения или, например, для отладки какого-либо процесса может потребоваться дамп памяти процесса. Но как его собрать без отладчика? Постараемся ответить на этот вопрос в статье. Задачи: - Обозначить цель сбора дампа процесса. - Описать структуру памяти процессов в Linux и отметить различия в старой и новой версиях ядра ОС. - Рассмотреть вариант снятия дампа памяти процесса внутри виртуальной машины на базе связки гипервизора Xen и фреймворка с открытым исходным кодом DRAKVUF. Содержание статьи: - Что такое дамп памяти и зачем он нужен? - Как организована память процессов в ОС Linux? - Почему в новых ядрах используется иная структура (maple tree)? - Сбор областей виртуальной памяти на версии ядра до 6.0; - Сбор областей виртуальной памяти, начиная с версии 6.1; - Реализация при помощи Xen и DRAKVUF. ➡️Читать статью [14 min]. #Linux#RE#kernel

Find Blog👁发现博客

@FindBlog · Post #559 · 21/12/2024, 13:18

PPress 是一个基于 Flask 框架开发的功能丰富的博客内容管理系统(CMS)。它采用现代化的架构设计,提供流畅的博客写作和管理体验,适用于个人博客和内容驱动的网站。 后端框架: Flask 数据库: SQLite/MySQL 缓存系统: Flask-Caching 用户认证: Flask-Login 数据库 ORM: SQLAlchemy 模板引擎: Jinja2 图像处理: Pillow 项目地址:https://github.com/yandaozi/PPress #Blog#Python#Platform 频道:@FindBlog 群组:@FindBlog_Group

𝕎𝔼电报频道精选推荐

@WeChannels · Post #985 · 27/08/2025, 04:05

#编程#python Python潮流周刊🐍 由豌豆花下猫主理,精心筛选国内外的 250+ 信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进 Python 技术,并增长职业和副业的收入。 https://t.me/pythontrendingweekly

infosecurity

@tg_infosec · Post #3230 · 23/05/2025, 12:33

👨‍💻 Adaptive DLL Hijacking. • В операционной системе Windows приложения и службы при запуске ищут DLL, необходимые для их правильного функционирования. Если эти DLL не найдены или их загрузка реализована небезопасным способом (DLL вызываются без использования полного пути), то можно повысить привилегии, заставив приложение загрузить и выполнить вредоносный DLL-файл. В этой статье описаны различные методы, которые можно использовать для перехвата DLL: - Known DLLs; - Safe Search; - What is Export Table; - How Export Table Cloning Process Work; - Dynamic IAT patching: Modifying the Import Address Table; - How Dynamic IAT Patching works? — Advantages of Dynamic IAT Patching; — Example Code Snippet (Simplified); - Siofra; - DLLSpy; - Robbers; - Explanation of module search order; - Stack walking: Manipulating the call stack; — Manipulating the Call Stack; - Run-time table reconstruction: Rebuilding tables during execution; — Adaptive DLL Hijacking Techniques; — Advanced Techniques; - Security Research. • В качестве дополнительного материала: Perfect DLL Hijacking. Разбор техники. #ИБ#DLL#RE

Hashtags

Tomoko RD

@tomoko_channel · Post #1128 · 27/05/2025, 04:33

🔖 How To Open-Source Your First Python Package | Towards Data Science #pinboard#TODO#python https://towardsdatascience.com/how-to-open-source-your-first-python-package-e717444e1da0/

infosecurity

@tg_infosec · Post #3184 · 05/05/2025, 12:30

🐍 Python для сетевых инженеров. • В книге рассматриваются основы #Python с примерами и заданиями построенными на сетевой тематике. Задача книги – объяснить понятным языком основы Python и дать понимание необходимых инструментов для его практического использования. Всё, что рассматривается в книге, ориентировано на сетевое оборудование и работу с ним. Все примеры показываются на примере оборудования Cisco, но, конечно же, они применимы и для любого другого оборудования. • Основы Python: - Подготовка к работе; - Использование Git и GitHub; - Начало работы с Python; - Типы данных в Python; - Создание базовых скриптов; - Контроль хода программы; - Работа с файлами; - Полезные возможности и инструменты. • Повторное использование кода: - Функции; - Полезные функции; - Модули; - Полезные модули; - Итераторы, итерируемые объекты и генераторы. • Регулярные выражения: - Синтаксис регулярных выражений; - Модуль re. • Запись и передача данных: - Unicode; - Работа с файлами в формате CSV, JSON, YAML. • Работа с сетевым оборудованием: - Подключение к оборудованию; - Одновременное подключение к нескольким устройствам; - Шаблоны конфигураций с Jinja2; - Обработка вывода команд TextFSM. • Основы объектно-ориентированного программирования: - Основы ООП; - Специальные методы; - Наследование. • Работа с базами данных: - Работа с базами данных. • Дополнительная информация: - Модуль argparse; - Форматирование строк с оператором % - Соглашение об именах; - Подчеркивание в именах; - Проверка заданий с помощью утилиты pyneng; - Проверка заданий с помощью pytest. • Продолжение обучения: - Написание скриптов для автоматизации рабочих процессов; - Python для автоматизации работы с сетевым оборудованием; - Python без привязки к сетевому оборудованию. #Книга

12•••5•••10•••15•••20•••2223242526•••30•••35•••40•••45•••50•••55•••60•••65•••70•••75•••80•••85•••8990