😰 80 страниц с задачами, решением и кодом с собеседования на Python разработчика от простых до сложных

⬇️ Сохраняй PDF, пригодится!

#python #job

💰 Алготрейдинг на крипторынке: Реализация стратегии «Bomberman» как самостоятельного Python-бота

Бот прозрачен: использует открытые данные с binance, классические индикаторы технического анализа и строгий walk-forward бэктест, чтобы избежать look-ahead bias (смещения в будущее).

В статье разберем логику стратегии, архитектуру бота, ключевые функции и реальные результаты на исторических данных BTC/USDT. Если вы программист с интересом к финансам или трейдер, жаждущий автоматизации, — добро пожаловать. Мы пройдемся по коду, формулам и рискам.

⚠️ Только для образовательных целей. Авторы софта не несут никакой ответственности за ваши действия.

👇 Статья в PDF

#python #code #article

🔍 Holehe — мощный open-source инструмент для расследований.

Позволяет по e-mail находить зарегистрированные аккаунты на популярных сайтах — от Twitter и Instagram* до Imgur и ещё 120+ платформ.

📩 Работает просто: использует механику «забыл пароль», не отправляя уведомлений владельцу почты.
😰 Написан на Python, можно использовать как CLI-утилиту или библиотеку в своих проектах.
📊 Результаты приходят в JSON, иногда с частичными номерами телефонов, а для продвинутых — есть интеграция с Maltego.

💻 Отличный инструмент для аналитиков, кибердетективов и специалистов по безопасности.

* Принадлежит корпорации Meta, которая признана в РФ экстремистской.

⚙️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github #cybersec

🔥 Полезные библиотеки Python

Mirror-leech-telegram-bot — код готового, функционального Telegram бот для загрузки файлов из интернета и сохранения их в ваш Telegram, Google диск, или любое облако.

☁️ Бот, который делает интернет вашим личным хранилищем!

➡️ Торренты? Без проблем. Подключается к торрентам, качает, конвертирует и выкладывает в нужное облако.
➡️ Работа прямо через Telegram. Загружаешь ссылку в чат — получаешь файл в личке или в канале. Полный контроль без лишних кликов.
➡️ Заливка в Google Drive и другие облака. Хранилище не переполнится — все бэкапы в облаке автоматически.
➡️ YouTube & видео-источники. Скачивает ролики, аудио, плейлисты — удобный инструмент для офлайн-архива.
➡️ Используйте как библиотеку в своих проектах. Полный Python-код — подключай в workflow, CI или личные утилиты.
➡️ Безопасность и приватность. Возможность запускать локально или на вашем VPS — файлы под вашим контролем.

⬇️ Полноценный рабочий инструмент для тех, кто хочет автоматизировать загрузки и хранение.

♎️ GitHub/Инструкция

👇 Репозиторий с кодом

#python #soft #github

👨‍💻 Большая PDF шпаргалка по созданию визуализации данных с помощью Python:

1. Установите необходимые библиотеки с помощью pip:

pip install matplotlib seaborn pandas

2. Импортируйте библиотеки, которые вы будете использовать в своем скрипте:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

3. Загрузите свой набор данных в pandas DataFrame. Для демонстрации мы будем использовать образец набора данных, предоставленный Seaborn:

import pandas as pd
data = sns.load_dataset("penguins")

4. Создайте график: используйте библиотеку Seaborn для создания простой диаграммы рассеяния:

sns.scatterplot(data=data, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="species")
plt.title("Penguin Bill Dimensions by Species")
plt.show()

5. Настройте график добавив заголовки, метки и изменив стиль для улучшения читаемости и представления:

plt.xlabel("Bill Length (mm)")
plt.ylabel("Bill Depth (mm)")
plt.grid(True)
plt.show()

Почему именно Python используется для визуализации данных?

📊 Мощные библиотеки: Python предлагает универсальные библиотеки, такие как:
1. Matplotlib: для базовых графиков.
2. Seaborn: для статистических визуализаций.
3. Plotly: для интерактивных визуализаций.

#python #cheatsheet #doc