Alexander Gusev

🔍 Топ библиотеки для парсинга данных: 1️⃣ BeautifulSoup: Это одна из наиболее популярных библиотек для парсинга веб-страниц на языке Python. Она предоставляет удобные методы для извлечения данных из HTML и XML документов. BeautifulSoup позволяет легко перемещаться по структуре документа, находить и извлекать нужные элементы, а также обрабатывать атрибуты и содержимое. 2️⃣ Scrapy: Это мощный фреймворк для парсинга веб-страниц и извлечения данных. Scrapy предоставляет инструменты для создания пауков (spiders), которые автоматически обходят веб-сайты, собирают информацию и сохраняют ее в структурированном виде. Он имеет гибкую архитектуру, поддерживает асинхронность и обладает множеством функций для обработки и анализа данных. 3️⃣ Selenium: Это инструмент для автоматизации веб-браузера, который может быть использован для парсинга веб-страниц, взаимодействия с динамическим содержимым и выполнения различных действий на веб-сайтах. Selenium позволяет программно управлять браузером, запускать JavaScript код, заполнять формы, кликать на элементы и многое другое. Он особенно полезен при парсинге веб-страниц, где динамическое содержимое генерируется с использованием JavaScript. 4️⃣ Requests: Это простая и эффективная библиотека для работы с HTTP запросами на языке Python. Requests позволяет отправлять HTTP запросы на серверы, получать ответы, обрабатывать cookies и многое другое. Он удобен для парсинга API, RESTful сервисов и других источников данных, которые предоставляют данные в формате JSON или XML. 5️⃣ Scrapy-Selector: Это дополнительная библиотека, которая расширяет функциональность фреймворка Scrapy. Scrapy-Selector предоставляет мощные инструменты для выбора и извлечения данных из HTML и XML документов. Он позволяет использовать CSS или XPath селекторы для точного нахождения нужных элементов и извлечения данных.

В 2023 году "Яндекс" увеличил бюджет программы BugBounty до 100 млн рублей. В 2023 году компания "Яндекс" значительно увеличила бюджет своей программы BugBounty "Охота за ошибками" – теперь он составляет 100 млн рублей. В предыдущем году компания выплатила сумму в размере 39,7 млн рублей белым хакерам, которые нашли уязвимости и ошибки в её сервисах и службах. С начала текущего года "Яндекс" уже выплатил исследователям 35,5 млн рублей в рамках этой программы. Большая часть вознаграждений была направлена на акцию компании, в рамках которой выплаты за обнаружение уязвимостей в категориях Remote Code Execution (удалённое выполнение кода) и SQL-инъекции были увеличены в 10 раз. Самые высокие награды в этом году составили 12 млн рублей, 7,5 млн рублей и 3,7 млн рублей. Размер вознаграждения зависит от важности уязвимости, сложности её использования и влияния на данные пользователей. С момента запуска программы в 2012 году более 5 тыс. исследователей и белых хакеров приняли в ней участие. Они сообщили о более чем 16,5 тыс. обнаруженных технических уязвимостях и ошибках в веб-сервисах, мобильных/десктопных приложениях, инфраструктуре и некоторых умных устройствах, принадлежащих "Яндексу". В соответствии с правилами программы, "Яндекс" награждает только за обнаружение новых уязвимостей. В течение 90 дней после сообщения об ошибке её нельзя раскрывать. Выплаты вознаграждений производятся на карту "Сбербанка" или других банков, в соответствии с заполненной анкетой участника программы. Принять участие в программе "Охота за ошибками" могут пользователи, достигшие возраста 14 лет и старше. Лица, не достигшие 18-летнего возраста, могут принимать участие только при наличии письменного согласия родителей.

🔍 Что такое парсинг? Парсинг (анализ или разбор данных) - процесс извлечения и структурирования информации из различных источников данных, таких как веб-страницы, текстовые файлы, базы данных и другие форматы. Парсинг является неотъемлемой частью обработки и анализа данных, и он широко используется в различных областях, включая веб-разработку, автоматизацию, машинное обучение и научные исследования. 🌐 Виды парсинга: 1️⃣ Веб-парсинг: Это одна из наиболее распространенных форм парсинга, которая включает извлечение информации из веб-страниц. С помощью специальных инструментов и библиотек, таких как BeautifulSoup и Scrapy в Python, можно получать данные с веб-сайтов, извлекать текст, изображения, ссылки, таблицы и другую информацию для последующей обработки или анализа. 2️⃣ Парсинг текста: Это процесс анализа и разбора структуры текстовых данных. Он может включать разделение текста на абзацы, предложения, слова или извлечение определенной информации, такой как имена, даты, адреса или ключевые слова. Парсинг текста широко применяется в области обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), анализа тональности, категоризации текстов и других задач. 3️⃣ Парсинг данных из файлов: Это процесс извлечения информации из различных типов файлов, таких как CSV, JSON, XML, Excel и других форматов данных. 🖥 Применение парсинга: 1️⃣ Сбор и анализ данных: Парсинг позволяет собирать данные из различных источников и проводить их анализ для получения ценной информации. Это может быть использовано для мониторинга цен, сбора новостей, анализа социальных медиа и многое другое. 2️⃣ Автоматизация задач: Парсинг используется для автоматизации рутинных задач, таких как обновление баз данных, проверка наличия обновлений на веб-страницах, автоматическое заполнение форм и другие процессы. 3️⃣ Машинное обучение: Парсинг может быть важным этапом в подготовке данных для обучения моделей машинного обучения. Извлечение и структурирование данных из различных источников позволяет создавать качественные наборы данных для тренировки моделей.

🔷NumPy (Numerical Python) NumPy (Numerical Python) - это одна из наиболее популярных библиотек для научных вычислений в Python. Она предоставляет эффективные структуры данных для работы с многомерными массивами и выполнения различных математических операций над ними. Основные функции и возможности библиотеки: 1️⃣ Многомерные массивы: Основная структура данных в NumPy - это многомерный массив (ndarray). Он позволяет эффективно хранить и манипулировать большими объемами данных. Массивы NumPy имеют фиксированный размер при создании и предоставляют быстрый доступ к элементам. Они также поддерживают множество операций, включая математические операции, индексацию, срезы и многое другое. 2️⃣ Математические операции: NumPy предоставляет обширный набор математических функций и операций. Вы можете выполнять стандартные математические операции, такие как сложение, вычитание, умножение и деление, над массивами. Благодаря векторизации, эти операции выполняются очень эффективно и компактно. 3️⃣ Броадкастинг: это механизм, который позволяет выполнять операции между массивами различной формы или размерности. Это удобная функция, позволяющая избежать явного циклического кода и упрощает выполнение операций над массивами разных размеров. 4️⃣ Индексирование и срезы: NumPy предлагает гибкое индексирование и возможность работать с срезами массивов. Вы можете получать доступ к отдельным элементам массива, извлекать подмассивы и выполнять различные операции по выбору элементов на основе условий. 5️⃣ Интеграция с другими библиотеками: NumPy плотно интегрирована с другими популярными библиотеками для научных вычислений, такими как Pandas, SciPy и Matplotlib. Это позволяет вам использовать NumPy вместе с этими библиотеками для выполнения сложных задач анализа данных, статистики, машинного обучения и визуализации. Библиотека NumPy является неотъемлемой частью экосистемы научных вычислений в Python. Она предоставляет эффективные и мощные инструменты для работы с массивами данных и выполнения различных математических операций. Если вы занимаетесь научными исследованиями, анализом данных или разработкой алгоритмов, NumPy будет незаменимым инструментом в вашем арсенале.

В Российских вузах с начала нового учебного года будет введен обновленный учебный модуль по искусственному интеллекту под названием "Системы искусственного интеллекта" В Российских вузах с начала нового учебного года будет введен обновленный учебный модуль по искусственному интеллекту под названием "Системы искусственного интеллекта". Этот курс будет доступен не только для студентов, изучающих специализированные направления, но также для специалистов важных отраслей экономики и социальной сферы, государственного и муниципального управления. Министерство образования и науки пояснило, что этот курс разработан совместно с "Альянсом в сфере искусственного интеллекта", который объединяет ведущие технологические компании, такие как "Сбер", "Яндекс", "Уралхим" и другие) Целью создания этого модуля, пояснили в Министерстве, является предоставление методической поддержки вузам для актуализации образовательных программ в соответствии с последними тенденциями в области искусственного интеллекта. Вузам рекомендуется внедрить этот модуль в программы различных уровней с 1 сентября. Каждый вуз самостоятельно принимает решение о включении этого модуля в определенный курс обучения, так как они сами разрабатывают образовательные программы и формируют учебный план. Рабочая программа обновленного модуля по искусственному интеллекту от Миниобнауки включает такие дисциплины, как "Основы программирования на Python", "Математический анализ", "Линейная алгебра" и "Теория вероятностей и математическая статистика". Программа курса разделена на три уровня: базовый, продвинутый и экспертный, в зависимости от направления подготовки студентов. Эксперты считают, что основная цель авторов модуля - увеличить охват и внедрение его во множестве университетов. Ректор МЭИ (Московский энергетический институт) Николай Рогалев подчеркнул, что вузы должны выбирать программы по искусственному интеллекту исходя из потребностей работодателей, поскольку только совместно с представителями бизнеса можно понять, каким специалистам необходимы такие навыки.

🐧Топ 5 дистрибутивов Linux для программистов Linux является одной из самых популярных операционных систем среди программистов. Его гибкость, открытый исходный код и обширная поддержка сообщества делают его идеальным выбором для разработки программного обеспечения. Вот топ 5 дистрибутивов Linux для программистов: 1️⃣ Ubuntu: Ubuntu - это один из самых популярных дистрибутивов Linux, который широко используется программистами. Он предлагает простоту использования, обширный выбор программного обеспечения и отличную поддержку сообщества. Ubuntu поставляется с предустановленными инструментами разработки и может быть легко настроен под конкретные потребности в работе. 2️⃣ Fedora: Fedora - это быстроразвивающийся дистрибутив Linux, который также пользуется популярностью среди программистов. Он имеет в себе необходимое программное обеспечение и инструменты для разработки. Fedora активно поддерживается сообществом разработчиков, что обеспечивает актуальность и стабильность системы. 3️⃣ Arch Linux: Arch Linux - это дистрибутив, нацеленный на опытных пользователей и программистов. Он предлагает минимальную установку, которую можно настроить под свои потребности. Arch Linux обеспечивает полный контроль над системой и предоставляет доступ к последним версиям программного обеспечения. 4️⃣ Debian: Debian - это стабильный и надежный дистрибутив Linux, который также широко используется программистами. Он известен своей безопасностью и широким выбором пакетов программного обеспечения. Debian также имеет огромное сообщество пользователей и разработчиков, что обеспечивает постоянную поддержку и обновления. 5️⃣ CentOS: CentOS - это дистрибутив, основанный на исходном коде Red Hat Enterprise Linux (RHEL). Он популярен среди разработчиков благодаря своей стабильности и безопасности. CentOS предоставляет множество инструментов разработки и является отличным выбором для создания серверных приложений. Каждый из этих дистрибутивов Linux предлагает свои преимущества и инструменты для программистов. Выбор зависит от ваших предпочтений, опыта и требований проекта. Однако все они предоставляют отличную основу для разработки программного обеспечения и удовлетворят потребности большинства разработчиков. ⬇️Ознакомится с каждым дистрибутивом вы можете здесь⬇️ Cайт Ubuntu: перейти Сайт Fedora: перейти Сайт Arch Linux: перейти Сайт Debian: перейти Сайт CentOS: перейти

Команда Stack Overflow опубликовала результаты ежегодного опроса разработчиков Результаты ежегодного опроса разработчиков со всего мира: 📍 TL;DR ▪️Docker — самый популярный инструмент у программистов ▪️Jira и Confluence — лучшие средства управления совместной работой и/или документирования кода  ▪️Rust — этим языком больше всего восхищаются разработчики ▪️Phoenix — технология, которой восхищаются разработчики и к которой хотят вернуться (в отличие от топов: React, Node.js и Next.js) ▪️Zig — стал самый высокооплачиваемым языком в этом году ▪️Cargo — инструмент, который разработчики больше остальных хотят продолжить использовать в следующем году ▪️Популярные методы обучения — видео/блоги, чтение книг, онлайн-курсы и сертификационные экзамены📍 ▪️Технические документы и платформы онлайн-обучения — остаются важными источниками знаний ▪️Использование ИИ-инструментов может повысить эффективность работы и ускорить обучение (ChatGPT — вошел в топ) ▪️Гибридная и удаленная работа по-прежнему остается популярной ▪️Windows чаще используется, чем MacOS ▪️Большинство разработчиков предпочитают работать над техническими задачами, а не переходить в управленческую деятельность 📣 Самые популярные: 🔝Язык программирования, сценариев и разметки — JavaScript 🔝Базы данных — PostgreSQL и MySQL 🔝Веб-фреймворки и технологии — Node.js и React 🔝Другие фреймворки и библиотеки — .NET (5+) 🔝IDE/редактор кода — VS Code 🔝Коммуникационные инструменты — Microsoft Teams, Slack и Zoom 🔝Облачные платформы — AWS Узнать больше о результатах этого опроса вы можете на официальном сайте: перейти

«Яндекс» оштрафован на 2 млн рублей за непредоставление информации о пользователях сервиса «Яндекс Услуги» Московский суд оштрафовал «Яндекс» по делу 05-0432/425/2023 на 2 млн рублей за непредоставление информации о пользователях сервиса «Яндекс Услуги» по ч. 4 ст. 13.31 КоАП (неисполнение обязанностей организатором распространения информации в сети «Интернет»). «Судом в отношении компании назначен административный штраф в размере 2 млн рублей, который был обжалован и вступил в законную силу», — пояснили СМИ в суде. Представитель компании в суде признал факт нарушения со стороны «Яндекса» и попросил суд не назначать максимальную сумму штрафа, которая по данной статье КоАП составляет 6 млн рублей.

🐼 Pandas: Лучший инструмент для обработки данных на Python Pandas – это библиотека Python, специально разработанная для анализа и обработки данных. Она предоставляет удобные и эффективные инструменты для работы с табличными данными, позволяя разработчикам легко манипулировать и анализировать большие объемы информации. 🌟 Основные возможности Pandas: 1️⃣ DataFrame: Основная структура данных в Pandas – DataFrame. Он представляет собой двумерную таблицу с рядами и столбцами, аналогичную таблице в базе данных или электронной таблице. DataFrame позволяет загружать, хранить и манипулировать данными с удобной индексацией и обращением к столбцам. 2️⃣ Импорт и экспорт данных: Pandas предоставляет различные методы для импорта и экспорта данных из различных форматов, таких как CSV, Excel, SQL и другие. Это делает процесс загрузки и сохранения данных очень простым и удобным. 3️⃣ Удобная работа с данными: Благодаря мощным функциям Pandas, вы можете легко фильтровать, сортировать, группировать и агрегировать данные. Вы также можете выполнять операции слияния и соединения таблиц для объединения данных из разных источников. 4️⃣ Обработка пропущенных значений: Pandas предоставляет гибкие инструменты для обработки пропущенных значений в данных. Вы можете заполнять пропущенные значения средними или медианными значениями, удалить строки или столбцы с пропущенными значениями или использовать другие стратегии обработки. 5️⃣ Визуализация данных: Pandas интегрируется с другими библиотеками визуализации данных, такими как Matplotlib и Seaborn. Вы можете легко создавать графики, диаграммы и гистограммы для визуального анализа данных. Найти ссылки на документацию и туториал в моем телеграм канале: https://t.me/GUSEVCodersCommunity

🎯 Важность тестирования в разработке программ🧪 Тестирование является неотъемлемой частью процесса разработки программ. Оно играет ключевую роль в обеспечении качества и надежности продукта. Позвольте мне рассказать вам, почему тестирование имеет столь высокую важность и почему им нельзя пренебрегать. 🔍 Обнаружение ошибок и дефектов: Тестирование помогает обнаружить ошибки, дефекты и недочеты в программном продукте еще на ранних этапах разработки. Это позволяет команде разработчиков исправить проблемы до того, как они достигнут конечного пользователя. ⏱ Экономия времени и ресурсов: Вовремя обнаруженные и исправленные ошибки помогают избежать потери времени и ресурсов на последующие исправления. Тестирование способствует экономии времени и снижению затрат на разработку и поддержку продукта. 📈 Уверенность в продукте: Систематическое тестирование создает уверенность в продукте и его способности работать в различных ситуациях и условиях. Это важно для пользователей, которые ожидают стабильной и безопасной работы программы. 🔒 Безопасность данных и защита: Тестирование помогает выявить уязвимости и проблемы безопасности в программном обеспечении. Это позволяет предпринять соответствующие меры для защиты данных пользователей и обеспечения безопасности системы. 💪 Повышение качества и надежности: Благодаря тестированию, разработчики имеют возможность убедиться в правильной работе программы и ее соответствии заявленным требованиям. Это способствует повышению качества и надежности программного обеспечения. 🚀 Успех на рынке и доверие пользователей: Качество и надежность продукта являются ключевыми факторами, которые влияют на успех на рынке и доверие пользователей. Тестирование помогает создать стабильный и высококачественный продукт, что повышает его конкурентоспособность. В заключение, тестирование является неотъемлемой частью разработки программного обеспечения. Оно обеспечивает обнаружение ошибок, повышение качества и надежности продукта, экономию времени и ресурсов, обеспечивает безопасность и доверие пользователей. Не пренебрегайте тестированием, ведь оно является ключевым фактором успешной разработки программного обеспечения. Наш телеграм канал: https://t.me/GUSEVCodersCommunity

🐍 6 идей Python-проекта по компьютерному зрению Python является мощным языком программирования для работы с компьютерным зрением благодаря библиотеке OpenCV. Эта библиотека предоставляет широкий спектр инструментов и функций для обработки изображений и видео. Вот 6 идей для Python-проектов, связанных с компьютерным зрением: 1️⃣ Обнаружение лиц: Разработайте программу, которая будет распознавать лица на изображениях или в потоке видео. Вы можете использовать алгоритмы машинного обучения, такие как Haar Cascade, или нейронные сети для обнаружения и выделения лиц. 2️⃣ Распознавание объектов: Создайте проект, который будет распознавать и классифицировать различные объекты на изображениях или видео. Это может быть распознавание автомобилей, пешеходов, животных и т.д. Используйте готовые модели глубокого обучения, такие как YOLO или SSD, для достижения высокой точности. 3️⃣ Определение эмоций: Разработайте приложение, которое будет определять эмоции на лицах людей. Используйте обученную модель глубокого обучения для распознавания эмоций, таких как счастье, грусть, страх и т.д. 4️⃣ Детекция движения: Создайте систему, которая будет обнаруживать и отслеживать движение на видео или в реальном времени. Это может быть полезно для систем безопасности, контроля трафика или игровых приложений. 5️⃣ Распознавание рукописного текста: Разработайте программу, которая будет распознавать и преобразовывать рукописный текст на изображениях в текстовый формат. Используйте методы обработки изображений и распознавания символов для достижения этой задачи. 6️⃣ Аугментация изображений: Создайте инструмент для аугментации изображений, который будет добавлять эффекты, фильтры, изменять яркость, контрастность и т.д. к изображениям. Это может быть полезно для создания датасетов для обучения моделей машинного обучения. Это лишь несколько идей для Python-проектов по компьютерному зрению. Вы можете использовать библиотеку OpenCV в сочетании с другими инструментами и алгоритмами, чтобы создать свои уникальные проекты, основанные на компьютерном зрении. Приступайте к исследованию и воплощению своих идей!

Решение смотрите в комментариях