Я собираюсь автоматизировать вас с Python | Обратный python. Лаборатория

Эй, сеть сеть!

В этой лаборатории я собираюсь автоматизировать вас с Python, чтобы вы начнете летать в конце этого эксперимента.

Прежде чем мы продолжим, проверьте мой предыдущий пост, чтобы увеличить скорость обучения, она поможет вам быстро и эффективно кодировать код.

Секреты обратного программирования | Учиться кодировать быстрее

CodePylot · 21 августа19 · 5 мин читать

Хорошо! Начнем с предварительной лабораторной процедуры.

О какой концепции эта лаборатория?

Вы увидите, как Python является выразительным, продуктивным и полезным в какую-либо карьере.

Что такое общая цель лаборатории?

Основная цель – помочь вам получить глубокое знание программирования Python и показать, как вы можете использовать его в своей повседневной жизни.

Что особенное с этой лабораторией?

Лаборатория предоставит вам отличные ресурсы для эффективного изучения Python и шаг за шагом.

Первоначально, позвольте мне быстро представить вам, для чего используется Python.

Python продолжает подниматься в ряды самых популярных языков программирования в мире не только среди программных инженеров, но и среди математиков, аналитиков данных, ученых, бухгалтеров, сетевых инженеров и даже детей! Он используется на различных областях из веб-сайтов и разработки игры в машинном обучении, AI, научных вычислениях и академических исследованиях. Поскольку это многоцелевой язык, который означает, что его можно использовать для создания практически в отношении всего с правильными инструментами/библиотеками.

Если вам постоянно приходится делать скучные, повторяющиеся задачи, такие как копирование файлов, перемещение их, загрузка их на сервер, вы можете написать сценарий Python для автоматизации всего этого материала и сохранить время. Эти задачи просты, но потребляются для людей для людей, и они часто настолько тривиальные или конкретные, что нет готового программного обеспечения для их выполнения. Вооруженные небольшим количеством знаний программирования Python, вы можете сделать ваш компьютер для вас. Таким образом, вам не нужно быть разработчиком программного обеспечения для использования Python. Вы можете быть бухгалтером, математиком или ученым и использовать Python, чтобы облегчить вашу работу.

Я настоятельно рекомендую вам прочитать «автоматизировать скучный материал с Python», эта книга показывает, как использовать Python, чтобы автоматизировать задачи, такие как файлы для чтения и записи, веб-соскабливания, отладки, организация файлов, работающих с Excel, PDF-файлами и файлами CSV и многое другое.

Теперь давайте пройдемся через нашу лабораторию!

Основы Python

Python имеет многое на это с точки зрения простоты. Во многих отношениях, делая вещи в Python легче, но вам все равно нужно искать библиотеки, узнать, что применимо, и работать через запись кода для достижения любой проблемы, которую вы пытаетесь исправить.

Python предоставляет большую читаемость и легко изучить синтаксис, который помогает начинающим использовать этот язык программирования. Он предназначен как можно проще, чтобы потратить больше времени программирования. Вы найдете код Python намного более читаемо, чем любые другие языки, потому что он предназначен для того, чтобы быть английским языком. Например, первый пример кода ниже написан на C ++:

#include stdout

int main()
{
    std::cout << "Hello, world!\n";
}

И вот код с тем же выходом в Python 3:

print("Hello, world!")

Python поддерживается отличными самостоятельными структурами, которые различны и очень полезны. Они мощны, вы будете тратить меньше времени, чтобы выяснить в структуре данных и больше времени, чтобы выяснить, реализующий код.

Вот несколько отличных ресурсов, которые помогут вам изучить основы Python:

Кодекадемия – Хорошая работа преподавания основного синтаксиса и сборки
Узнайте Python Трудный путь – Книга, которая учит концепции Python от оснований для более глубоких программ.
Treehouse – Мой первый учитель Python был Кеннет Любовь из Treehouse Python Boot Camp.
Введение в Python – Изучите фундаментальные концепции для начинающих Python, которые помогут вам начать путешествие, чтобы узнать Python. Эти учебники сосредоточены на абсолютно важных вещах, которые вам нужно знать о Python.
Узнайте Python – полный курс для начинающих [FreeCodeCamp] – Этот курс даст вам полное введение во все основные концепции в Python. Следуйте вместе с видео, и вы будете программистом Python в кратчайшие сроки!

Это лучшие ресурсы, которые я видел до сих пор, но если у вас есть лучшие предложения, запишите на раздел комментариев. Обычно оплачиваемые учебники лучше, чем бесплатный, потому что материалы хорошо организованы, и инструкторы также будут оказывать поддержку, если вы столкнулись с проблемами. Но, согласно тенденции на рынке, кодекадемия считается лучшего для начала, желающих изучать основы кодирования. Для продвинутых этапов Treehouse является лучшим, поскольку они на самом деле имеют курсы, которые готовят программисты к коду в реальных проектах.

Как только вы узнали основы Python, пришло время построить небольшие проекты по улучшению ваших знаний. Кодовой клуб Предоставляет лучшие ресурсы для практики оснований Python с небольшими интересными проектами.

Веб-разработка с Python

Благодаря всем невероятным каркандам, которые делают Python Web Development быстро и просто. Рамка в основном является пакет пакетов и модулей, которые обеспечивают определенные функции и могут быть выборочно изменены для получения программного обеспечения для конкретного применения.

Так как вы выбираете правильную структуру? Django и Pyramid – это путь к полноценному веб-приложениям. Для лучшего контроля и визуализации или прототипирования приложение, Web2Py или колба может быть путь к вам. Cherrypy – это необходимо, чтобы легко, минималистичные альтернативы. Tornado справится с 10 000 или более одновременно сопутствующими подключениями к вашему приложению, в то время как Dash является идеальным выбором для аналитики.

Давайте посмотрим видимые силы Python для веб-разработки. Я в основном сосредоточусь на самых популярных рамках Django.

Используется и доверился многими популярными компаниями

Компании, такие как Bitbucket, Instagram, Dropbox, Pinterest, Disqus и другие, используют Python Frameworks, такие как Django и Pyramid в росте приложения. Эти рамки будут управлять почти все, что вы бросаете на них, и это часть того, почему веб-разработка Python настолько популярна.

Топ 10 приложений Django и почему компании ставят на эту структуру

Должен ли я узнать Django в 2019 году?

Скрывает сложную информацию низкоуровневой

Вышеупомянутые рамки являются полностью оборудованными инструментариями с открытым исходным кодом с чрезвычайно настраиваемой архитектурой, она способствует быстрому росту и простоту кодовой структуры, и поэтому я рекомендую разработку Python Web для начинающих, а также для опытных разработчиков.

Экономит время

Время – деньги. Вы сохраните свое время золота, используя эти рамки. Он идеально подходит для создания простых прототипов или проектов в бюджете с краткими сроками.

Веб-безопасность

По умолчанию Django предотвращает наиболее распространенные ошибки безопасности:

XSS (Скрипты по перекрестному сайту) – Система шаблона Django по умолчанию Устраняет переменные, если они не явно не помечены как безопасны.
CSRF (пересеченный сайт запрос подделка) защита – Легко включить глобально, гарантирует, что формы (почтовые запросы) отправляются с вашего собственного сайта.
Защита от инъекций SQL – Django использует встроенный ORM, таким образом нет риска инъекций SQL (возможны необработанные запросы, но ни в коем случае не то, что нужно будет использовать новичок).

Для получения дополнительной информации проверьте Security Django

Однако с хорошей веб-структурой вам не нужно беспокоиться об этом, потому что произошло много работы, предотвращающее любое неправильное использование веб-приложения.

Я собираюсь показать вам ресурсы для изучения Django, потому что это самые популярные рамки Python, и я настоятельно рекомендую вам начать с Django. В Интернете много ресурсов, но следующие учебные пособия являются лучшими и новичками для становятся полным стеком Python Developer

Real Python – Этот учебный путь предоставит вам основополагающие навыки, которые вам нужно стать разработчиком Python. Вы охватите самые популярные рамки Python Web Development, такие как Django и Flask, работая с базами данных, а также фундаментальные навыки кодирования в интерфейсе, такие как HTML.
Просто лучше, чем сложный – Истории и учебники о Python, Django и веб-разработке
Python и Django Full Stack Web Developer Bootcamp (UDEMY) – Учитесь создавать веб-сайты с HTML, CSS, Bootstrap, JavaScript, jQuery, Python 3 и Django!
CodingEntReprepreneurs – кодирование для предпринимателей представляет собой серию программирования для нетехнических учредителей. Узнайте Django, Python, API, принимающие платежи, полосу, jQuery, Twitter Bootstrap и многое другое.
Чистая серия Ninja Django – Учебник Django от Net Ninja познакомим вас с тем, что именно Django есть и почему мы хотели бы использовать его в качестве веб-разработчиков.

Наука данных и мл с Python

Python является одним из самых популярных вариантов науки о данных из-за его более легкой кривой обучения и полезных библиотек. Python облегчает пользователю реализовывать решения, следуя стандартам требуемых алгоритмов.

Python возникает как лидер

Представьте себе компьютер, который может принять решение и прогнозы на основе данных, которые вы его предоставили.

Существует две основные причины, по которым Python является лучшим для ML или в целом AI: его простота, а также полный спектр доступных библиотек и каркасов. При рассмотрении недостатков, Python далеко не единственным выбором языков, которые могут быть использованы в машинном обучении. Среди многих других, R, Java ™ и C ++ – другие языки, которые используются для ML. Кроме того, если кто-то просто хотел изучить ML концепции, им не пришлось бы написать какой-либо код, чтобы получить хорошие знания. Однако применять идеи, особенно в качестве начала.

Python следует изучить начинающим программистом, желающим работать над методами AI. Даже если они обнаруживают, что они предпочитают добавлять другой язык в свои программы позже в процессе, некоторые знания языка необходимы для понимания предыдущей работы, так и начнутся начало построения собственных проектов.

Решение проблем науки о данных и ML включает предварительную обработку, анализ, визуализацию, предсказание и сохранение данных. Вот некоторые мощные статистические и численные пакеты Python:

Numpy и Пандас (Библиотека анализа данных Python) позволяет эффективно и легко прочитать/манипулировать данными.
Матплотлиб Позволяет создавать полезные и мощные визуализации данных.
Scikit – учить Позволяет тренироваться и применить алгоритмы машинного обучения к вашим данным и делать прогнозы. Также Pybrain и Tensorflow Для некоторой нейронной сети
Cython Позволяет преобразовать свой код и запустить их в среде C, чтобы во многом уменьшить время выполнения и улучшить производительность вашей модели.
Beautifulsoup Пакет для анализа HTML и XML-документов. Он создает дерево разбора для проанализированных страниц, которые могут быть использованы для извлечения данных из HTML, что полезно для веб-соскоба.

Проверьте эти источники золота, чтобы начать ваш путь обучения, чтобы стать отличным ученым данных:

Курс науки Data 2019: комплексная наука на науке Bootcamp – Полная наука о науке данных: математика, статистика, Python, передовая статистика в Python, машина и глубокое обучение
DataQuest – Узнайте Python, R, SQL, визуализацию данных, анализ данных и обучение машины. Попробуйте любую из 60 бесплатных миссий сейчас и начните путешествие по науке о данных.
Python для анализа данных – Он будет охватывать все основы, такие как агрегации данных и временные ряды, одновременно проводят через базовые упражнения Python, которые помогут вам узнать, как применить панды к актуальным проблемам.
Учимся учебное пособие по науке о данных – полный курс для начинающих – Узнать науку Data Data – это полный учебный курс для абсолютных начинающих.
Быстрый ай – Исследовательская лаборатория в комплекте с курсами, простым в использовании библиотеки Python с огромным сообществом.
Практическое учебное пособие машинного обучения с Python – Цель этого курса состоит в том, чтобы дать вам целостное понимание машинного обучения, охватывающих теорию, применения и внутренней разработки контролируемых, неповторимых и глубоких алгоритмов обучения.

Кибербезопасность с Python

Изучение языка программирования дает вам преимущество в кибербезопасности, потому что он позволяет более глубокое понимание того, как функция приложений. Наличие этой возможности увеличивает ваши шансы на признание уязвимостей и выяснение того, как их исправить.

Python позволит вам автоматизировать задачи и проводить анализ вредоносных программ. Эксперты Cybersecurity могут использовать Python для создания моделирования атаки, создания систем обнаружения вторжений и сканирования беспроводных сетей без в зависимости от сторонних инструментов. Python является одним из языков программирования выбора для людей, работающих в поле кибербезопасности. Это легко учиться, высокопроизводительный и универсальный.

Вот крутые кибер ресурсы, которые помогут вам стать этическим хакером:

Узнайте Python & Ethical Hacking с нуля – Начать с 0 и изучать оба темы одновременно с нуля, написав 20+ программ взлома
Этичный взлом с Python – Хотя этот курс предназначен для полных новичков, этот курс также служит удобной рефлексией для опытных программистов, которые хотят уточить свои навыки кодирования.
Python для этичного взлома – Как использовать Python для создания сетевых инструментов и этических сценариев взлома. Эта серия приведет вас от новичка до промежуточного/продвинутого в Python.
Коды трещин с Python – После аварийного курса в основных основаниях Python Programming вы научитесь делать, тестировать и взломать программы, которые зашифруют текст с классическими шифрами, как шифр транспозиции и вингера.
Черная шляпа Python: Python Programming для хакеров и Pentesters – Когда дело доходит до создания мощных и эффективных инструментов взлома, Python является языком выбора для большинства аналитиков безопасности. Но как это происходит волшебство?

Хорошо знаю, по крайней мере, основы взлома питона.

python3 makeDevFly.py

Я надеюсь, что вы узнали что-то из этой лаборатории 😃, и если вы нашли это полезным, пожалуйста, поделитесь этим с друзьями и семьей, которые, по вашему мнению, могут найти это полезным! Присоединяйтесь ко мне в социальных сетях и как всегда Оставайся на связи! 🚀

Instagram Twitter Поддержи меня Покупая мне чашку кофе 😊☕.

Оригинал: “https://dev.to/coderasha/i-am-going-to-automate-you-with-python-reverse-python-lab-474e”