FVWA (Flask Vulnerable Web Application)
https://ift.tt/fyEZiYV
Мы создали лабораторию с одной целью — помочь начинающим ИБ-специалистам ознакомиться с основными уязвимостями в веб-приложениях. Приложение содержит несколько заданий, в каждом из которых реализован некоторый изъян в безопасности (будь то слабый пароль, SQL-инъекция или XXE). Вы смело можете искать нестандартные пути решения, знакомиться с новыми для себя средствами анализа защищённости веб-приложений, пробовать различные полезные нагрузки и, главное, смотреть исходный код, позволяющий увидеть причину возникновения обнаруженной вами уязвимости. Мы сделали минималистичную борду для сдачи флагов, а это значит, что вы сможете поделиться своими результатами с другими энтузиастами, обсудить интересные находки или поделиться способом решения)
Экстренное шифрование данных
https://ift.tt/blsTJmD
Представим такую ситуацию: на вашем компьютере хранятся очень важные или компрометирующие вас данные, а в вашу дверь кто-то ломится. Ваша задача заключается в том, что бы быстро и незаметно зашифровать всю важную информацию на своём компьютере. Как это сделать?
Отслеживание Bluetooth-устройств: эксперимент и выводы
https://ift.tt/MW9Cyrv
Незаметная жизнь Bluetooth: как ваши устройства могут стать незаметными маячками для трекинга. Как собрать данные окружающих Bluetooth-устройств без кода на коленке прямо на телефоне, как обработать данные, и как это можно использовать не только в коммерческих целях, но и для слежки. Эксперимент и результат.
Python Bytes: #343 So Much Pydantic!
https://ift.tt/1qxhL7C
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
click - 8.1.5
https://ift.tt/bwEAiM9
Фреймворк для простого создания интерфейсов командной строки.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/click/
pymongo - 4.4.1
https://ift.tt/QwDarWH
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
Как из метрик Prometheus построить график Latency
https://ift.tt/GI2i4fS
Обычно мы подключаем сбор метрик в prometheus к нашим web‑приложениям с помощью каких‑то клиентских библиотек, которые отдают метрики на /metrics. В этой статье я хочу рассказать как визуализировать Latency с помощью Histogram метрики.Будет полезно тем, кто еще не строил метрики из Prometheus, а так же тем, кто хочет понять как их интерпретировать.
Полезные материалы и инструменты для погружения в Flask: выбор сотрудников Selectel
https://ift.tt/K346HcD
Часто Python-разработчики выбирают Flask в качестве «быстрого старта» для создания веб-приложений. Он прост в использовании и имеет много преимуществ перед другими фреймворками — например, легкий синтаксис, удобные шаблоны и инструменты для гибкой настройки сайтов. Однако у начинающих могут быть трудности в работе с фреймворком. Чтобы свести их к минимуму и помочь с погружением в Flask, наши коллеги собрали полезные материалы. Сохраняйте подборку в закладки и делитесь своими вариантами в комментариях.
jsonschema - 4.18.1
https://ift.tt/cIpuZPs
Валидатор JSON данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/jsonschema
Real Python: Profiling in Python: How to Find Performance Bottlenecks
https://ift.tt/EuAqyH9
mock - 5.1.0
https://ift.tt/C0oR1aG
Python модуль для создания заглушек (mock-объект) при тестировании. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/mock/
Хозяйке на заметку: автоматизируем рутинные процессы и экономим время
https://ift.tt/KV6mkvO
Каждый день разработчики и тестировщики сталкиваются с рутиной, которая отнимает время и энергию. А ведь хочется заниматься более творческими задачами. К счастью, технологии сегодня позволяют автоматизировать многие рутинные процессы, что значительно экономит время и повышает эффективность работы. В этой статье я расскажу о неочевидных автоматизациях, которые сделали нашу жизнь проще, и покажу, как реализовать их. В большинстве случаев нужна только техническая учётка для баг-трекера или DevOps-платформы.
Сводка от pythonz.net 02.07.2023 — 09.07.2023
https://ift.tt/oQ2Kd7b
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Highload-проект с нуля за 2 месяца
https://ift.tt/Uk0W52A
Как за ограниченное время из готовых компонентов создать и запустить по-настоящему нагруженный проект? Рассмотрим пример метрик, архитектуры, технических ограничений и подходов к проектированию систем на примере проекта «Экологический диктант».
RabbitMQ Direct Reply-to. RPC поверх кролика без дополнительных очередей (пример на Python)
https://ift.tt/ARI6emG
Реализацией RPC запросов поверх брокеров сообщений никого не удивишь: очередь для запроса, очередь для ответа — ничего сложного. Тот же RabbitMQ имеет пример в официальной документации. Других примеров там нет, поэтому создается впечатление, что отправка ответных сообщений в другую очередь — единственный возможный способ реализации RPC.
Lock записей и шквал «пятисоток»: какие шишки мы набили на миграциях в Django и как вам этого избежать
https://ift.tt/UbFxMJ1
jsonschema - 4.18.3
https://ift.tt/Z6kf1Gg
Валидатор JSON данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/jsonschema
optimization-demo - Optimizing WebSocket Calls Experiment
https://ift.tt/6JwuHtk
This post demonstrates replacing the Python code that accepts a WebSocket connection with a C++ equivalent. It shows you how to call C++ code from Python and what kind of speed-up to expect.
Тестируем на реальных кейсах Chatgpt Code Interpreter
https://ift.tt/GqzFHt7
Я смотрю на технологии ИИ с точки зрения человека, кто знает что хочет, но не имеет навыков это сделать через код. Я протестировал новый плагин Code Interpreter на реальных задачах в бизнесе и остался приятно удивлён. Посмотреть кейсы применения
jsonschema - 4.18.2
https://ift.tt/sbSPo5N
Валидатор JSON данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/jsonschema
gevent - 23.7.0
https://ift.tt/BJTnSCx
Библиотека для Python, которая позволяет вам писать асинхронные сетевые приложение использую синхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gevent/
Опенсорс-библиотеки для Python: 40+ вариантов, как упростить жизнь начинающего дата-сайентиста
https://ift.tt/3mAPU6l
Для Python существует более 137 тысяч библиотек с открытым исходным кодом, автоматизирующих работу в разных областях — от отдельных рутинных рабочих процессов в компаниях до создания сложных многофункциональных приложений. Одна из самых популярных областей применения «змеиного языка» — наука о данных, а также задачи, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением.В этой обширной «шпаргалке» для начинающих AI/ML специалистов мы собрали опенсорсные библиотеки Python, сгруппированные по областям практического применения. Этот список с кратким описанием функций каждого инструмента будет полезен всем, кто постоянно работает с «Питоном» и ищет эффективные инструменты для решения возникающих задач.
Декодирование в реальном времени радиосигнала точного времени
https://ift.tt/BKUyIWu
Сегодня я хочу поговорить о том, как можно получить и декодировать сигналы точного времени, которые передаются по радио. Чтобы выполнить эту задачу, вам даже не понадобятся специальные устройства. Достаточно будет компьютера с более-менее быстрым интернет-соединением. Технология передачи точного времени по радио не нова. Сигналы точного времени начали передавать практически сразу, как появился радиотелеграф. Сейчас передача сигналов точного времени осуществляется с помощью различных технологий. Помимо радио, информация о времени с разной степенью точности передаётся: в интернете (NTP); в сетях мобильной связи (NITZ); в системах спутниковой навигации GPS, ГЛОНАСС, BeiDou-3, Galileo. Хотя в этих случаях используются более современные технологии, передача сигналов точного времени по радио продолжает существовать и выполнять свои функции. Промышленностью выпускаются различные устройства, принимающие эти сигналы, например, часы Casion Wave Ceptor. Изучив основы передачи точного времени по радио, вы узнаете много интересного, а также закрепите свои знания в различных областях.
Dagster и Great Expectations: Интеграция без боли
https://ift.tt/9p8xbur
Сегодня я хочу рассказать вам о том, как можно интегрировать два мощных инструмента – Dagster и Great Expectations.Great Expectations позволяет определить так называемые ожидания от ваших данных, то есть задать правила и условия, которым данные должны соответствовать. Dagster, с другой стороны, это платформа с открытым исходным кодом для управления данными, которая позволяет создавать, тестировать и развертывать пайплайны данных. Написан на python, что позволяет пользователям гибко настраивать и расширять его функциональность.
django-mysql - 4.11.0
https://ift.tt/ieCSK4F
Django приложение для работы с MySQL и MariaDB. Поддержка Python: 2.7, 3.4; Django: 1.7, 1.8, master; MySQL: 5.5, 5.6 / MariaDB: 5.5, 10.0, 10.1; mysqlclient: 1.3.6 (Python 3 compatible version of MySQL-python). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-mysql/