⚡️ Полное руководство по Bash: от основ к продвинутым темам
Bash (Bourne Again SHell) — это одна из самых популярных Unix-оболочек, широко используемая для запуска команд и написания скриптов в Linux и macOS.
Скрипты Bash позволяют автоматизировать рутинные задачи, объединять команды в программы и управлять системой через командную строку.
Данное руководство последовательно познакомит вас с основами Bash (синтаксис, переменные, условия, циклы и т.д.), а затем перейдет к продвинутым возможностям (таким как настройка strict mode, использование trap-обработчиков, планирование задач через cron и др.). Мы рассмотрим практические примеры скриптов, сопровождая их поясняющими комментариями, чтобы у вас сложилось цельное понимание создания надежных Bash-скриптов.
https://uproger.com/polnoe-rukovodstvo-po-bash-ot-osnov-k-prodvinutym-temam/
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=ei0a1TT4ukU
Bash (Bourne Again SHell) — это одна из самых популярных Unix-оболочек, широко используемая для запуска команд и написания скриптов в Linux и macOS.
Скрипты Bash позволяют автоматизировать рутинные задачи, объединять команды в программы и управлять системой через командную строку.
Данное руководство последовательно познакомит вас с основами Bash (синтаксис, переменные, условия, циклы и т.д.), а затем перейдет к продвинутым возможностям (таким как настройка strict mode, использование trap-обработчиков, планирование задач через cron и др.). Мы рассмотрим практические примеры скриптов, сопровождая их поясняющими комментариями, чтобы у вас сложилось цельное понимание создания надежных Bash-скриптов.
https://uproger.com/polnoe-rukovodstvo-po-bash-ot-osnov-k-prodvinutym-temam/
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=ei0a1TT4ukU
❤5👍3
Боты — это не будущее, это уже норма для Python-разработчика 🐍
Вас спросят на собеседовании: "А вы ботов писали?" И если ответите "нет" — потеряете позицию тому, кто написал.
За 4 месяца вы писать ботов быстро и качественно.
Что будет в стеке:
✅ aiogram и pyrogram — библиотеки, что нужны в каждом проекте
✅ Асинхронность (asyncio/await) — напишешь быстрые боты
✅ FSM, middlewares, webhooks — архитектура, как в боевых условиях
✅ SQLAlchemy + Postgres — боты со своей БД
✅ Django админ-панель — управляешь ботом, как профессионал
✅ AI-интеграции — Hugging Face, локальные модели, бесплатные сервисы РФ
✅ Docker + облако — задеплоишь, как в real projects
✅ VK API + Telegram — мультиплатформенность в резюме
Это не курс "Hello Bot" — это боевая подготовка.
⏰ Старт 26 ноября — это последний шанс в этом году!
Сейчас скидка 10% на сайте, а по промокоду Chatbots5 скидка ещё 5%!
👉 Регистрация и подробности о курсе: https://tglink.io/8357e54e5f21?erid=2W5zFJaCkVv
#реклама
О рекламодателе
Вас спросят на собеседовании: "А вы ботов писали?" И если ответите "нет" — потеряете позицию тому, кто написал.
За 4 месяца вы писать ботов быстро и качественно.
Что будет в стеке:
✅ aiogram и pyrogram — библиотеки, что нужны в каждом проекте
✅ Асинхронность (asyncio/await) — напишешь быстрые боты
✅ FSM, middlewares, webhooks — архитектура, как в боевых условиях
✅ SQLAlchemy + Postgres — боты со своей БД
✅ Django админ-панель — управляешь ботом, как профессионал
✅ AI-интеграции — Hugging Face, локальные модели, бесплатные сервисы РФ
✅ Docker + облако — задеплоишь, как в real projects
✅ VK API + Telegram — мультиплатформенность в резюме
Это не курс "Hello Bot" — это боевая подготовка.
⏰ Старт 26 ноября — это последний шанс в этом году!
Сейчас скидка 10% на сайте, а по промокоду Chatbots5 скидка ещё 5%!
👉 Регистрация и подробности о курсе: https://tglink.io/8357e54e5f21?erid=2W5zFJaCkVv
#реклама
О рекламодателе
❤4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥КАК УСТАНОВИТЬ PYTHON: Самый простой способ
Самый быстрый и эффективный способ поставить Python без лишних настроек это использовать пакетный менеджер системы. Он сам подтянет зависимости, поставит актуальную версию и настроит доступ к python и pip. Это надёжнее чем скачивать вручную и проще чем возиться с окружениями. Подходит и новичкам и разработчикам.
# Windows через winget
winget install Python.Python
# macOS через Homebrew
brew install python
# Ubuntu и Debian
sudo apt install python3 python3-pip
# Проверка установленной версии
python3 --version
pip3 --version
Самый быстрый и эффективный способ поставить Python без лишних настроек это использовать пакетный менеджер системы. Он сам подтянет зависимости, поставит актуальную версию и настроит доступ к python и pip. Это надёжнее чем скачивать вручную и проще чем возиться с окружениями. Подходит и новичкам и разработчикам.
# Windows через winget
winget install Python.Python
# macOS через Homebrew
brew install python
# Ubuntu и Debian
sudo apt install python3 python3-pip
# Проверка установленной версии
python3 --version
pip3 --version
😁2👍1🔥1
Олег Шелест - профессионал по информационной безопасности, раскрывает скрытые механики Linux, с помощью наглядных картинок и коротких, максимально понятных разборов у себя в тг канале.
- Без воды.
- Без лишней теории.
Только практические приёмы, которые реально используют профи.
Если хочешь уверенно владеть Bash - здесь ты получишь всё, что нужно: t.me/bashmastter
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1👎1
Вопрос с собеседования
Что выведет этот код и почему?
Попробуй сначала сам ответить, а потом смотри разбор.
Что происходит по шагам:
Переменная a ссылается на список [1, 2, 3].
b = a
Теперь b ссылается на тот же самый список, что и a.
Не копия, а один и тот же объект в памяти.
a += [4, 5]
Важно: для списков += работает как изменение объекта на месте:
это примерно то же самое, что:
a.extend([4, 5])
То есть в существующий список, на который ссылаются и a, и b, добавляются элементы 4 и 5.
Поэтому:
Оба указывают на один изменённый список.
Часть 2. Кортежи
a = (1, 2, 3)
b = a
a += (4, 5)
print(a)
print(b)
Кортежи неизменяемы, и здесь начинается магия.
a = (1, 2, 3)
a ссылается на кортеж (1, 2, 3).
b = a
b ссылается на тот же кортеж (1, 2, 3).
a += (4, 5)
Для кортежей += уже не может менять объект на месте (они immutable).
Поэтому Python делает так:
a = a + (4, 5)
То есть создаётся новый кортеж (1, 2, 3, 4, 5) и переменная a переназначается на него.
b при этом остаётся смотреть на старый кортеж (1, 2, 3).
Поэтому:
print(a) # (1, 2, 3, 4, 5)
print(b) # (1, 2, 3)
В чём хитрость
Для списка a += [4, 5] мутирует объект на месте, и это видно через все переменные, которые на него ссылаются.
Для кортежа a += (4, 5) создаёт новый объект и переназначает только a.
Итого:
Если хочешь, могу ещё один хитрый вопрос разобрать - про изменяемые значения по умолчанию в аргументах функции или про циклы и замыкания.
Что выведет этот код и почему?
a = [1, 2, 3]
b = a
a += [4, 5]
print(a)
print(b)
a = (1, 2, 3)
b = a
a += (4, 5)
print(a)
print(b)
Попробуй сначала сам ответить, а потом смотри разбор.
Часть 1. Списки
a = [1, 2, 3]
b = a
a += [4, 5]
print(a)
print(b)
Что происходит по шагам:
a = [1, 2, 3]
Переменная a ссылается на список [1, 2, 3].
b = a
Теперь b ссылается на тот же самый список, что и a.
Не копия, а один и тот же объект в памяти.
a += [4, 5]
Важно: для списков += работает как изменение объекта на месте:
это примерно то же самое, что:
a.extend([4, 5])
То есть в существующий список, на который ссылаются и a, и b, добавляются элементы 4 и 5.
Поэтому:
print(a) # [1, 2, 3, 4, 5]
print(b) # [1, 2, 3, 4, 5]
Оба указывают на один изменённый список.
Часть 2. Кортежи
a = (1, 2, 3)
b = a
a += (4, 5)
print(a)
print(b)
Кортежи неизменяемы, и здесь начинается магия.
a = (1, 2, 3)
a ссылается на кортеж (1, 2, 3).
b = a
b ссылается на тот же кортеж (1, 2, 3).
a += (4, 5)
Для кортежей += уже не может менять объект на месте (они immutable).
Поэтому Python делает так:
a = a + (4, 5)
То есть создаётся новый кортеж (1, 2, 3, 4, 5) и переменная a переназначается на него.
b при этом остаётся смотреть на старый кортеж (1, 2, 3).
Поэтому:
print(a) # (1, 2, 3, 4, 5)
print(b) # (1, 2, 3)
В чём хитрость
Для списка a += [4, 5] мутирует объект на месте, и это видно через все переменные, которые на него ссылаются.
Для кортежа a += (4, 5) создаёт новый объект и переназначает только a.
Итого:
# Часть со списком:
[1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5]
# Часть с кортежем:
(1, 2, 3, 4, 5)
(1, 2, 3)
Если хочешь, могу ещё один хитрый вопрос разобрать - про изменяемые значения по умолчанию в аргументах функции или про циклы и замыкания.
👍13❤8
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Главная цель - чтобы через полгода было не стыдно открывать код: понятно где что лежит, как это тестировать и куда встраивать новые фичи.
Основные принципы:
- Разделяй по ответственности, а не по типу файла
- Минимизируй связь между слоями
- Явно отделяй ядро домена от инфраструктуры (БД, HTTP, очереди)
Пример базовой структуры:
- app/
- api/ - HTTP handlers, REST, gRPC, CLI
- services/ - бизнес-логика, сценарии use case
- domain/ - сущности, модели, value objects
- repositories/ - работа с БД, кэшами, внешними сервисами
- config/ - настройки, env, схемы конфигурации
- utils/ - вспомогательные функции, которые не завязаны на домен
- tests/ - тесты по тем же модулям, что и в app/
- noscripts/ - миграции, разовые утилиты, maintenance
Рекомендации:
- Один входной файл (main.py или cli.py), вся логика - в app/*
- Конфигурацию не хардкодить, а прокидывать через env и config-объекты
- Внутри services работать с абстрактными интерфейсами репозиториев, а не с конкретным ORM
- С самого начала заводить тесты, пусть даже простые, и поддерживать схему tests/ в том же дереве, что и код
- Любой новый модуль должен отвечать на вопрос: к какому слою относится и от кого ему можно зависеть
Если проект растет, не бойся дробить:
- крупный модуль на подмодули
- общие зависимости в отдельный layer (shared, common)
- разные bounded context в отдельные пакеты внутри app/
Архитектура большого проекта - это не про идеальный паттерн, а про понятные границы и минимальный хаос.
https://uproger.com/kak-organizovat-arhitekturu-bolshogo-python-proekta/
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=Dk7A8ElHcKE
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍3🔥1
🕵️♂️ Spyder: OSINT Research Tool
Spyder — это универсальный инструмент для открытой разведки (OSINT), который позволяет выполнять поиск информации по крупным глобальным базам данных. Он предоставляет доступ к данным о номерах телефонов, IP-адресах, социальных сетях и многом другом.
🚀Основные моменты:
- Поиск информации о номерах телефонов и IP-адресах
- Доступ к данным социальных сетей (Facebook, Instagram и др.)
- Поиск по именам и физическим адресам
- Проверка доменов и номерных знаков
- Утилита для бомбардировки электронной почты
📌 GitHub: https://github.com/portrret/spyder-osint
Spyder — это универсальный инструмент для открытой разведки (OSINT), который позволяет выполнять поиск информации по крупным глобальным базам данных. Он предоставляет доступ к данным о номерах телефонов, IP-адресах, социальных сетях и многом другом.
🚀Основные моменты:
- Поиск информации о номерах телефонов и IP-адресах
- Доступ к данным социальных сетей (Facebook, Instagram и др.)
- Поиск по именам и физическим адресам
- Проверка доменов и номерных знаков
- Утилита для бомбардировки электронной почты
📌 GitHub: https://github.com/portrret/spyder-osint
❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Python: Эффективное использование контекстных менеджеров
Контекстные менеджеры в Python позволяют управлять ресурсами и предотвратить утечки, особенно при работе с файлами. Используя
https://www.youtube.com/shorts/I8j3Y6NunYg
Контекстные менеджеры в Python позволяют управлять ресурсами и предотвратить утечки, особенно при работе с файлами. Используя
with, вы гарантируете, что файл будет закрыт автоматически, даже если произойдет ошибка.
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def open_file(filename):
try:
f = open(filename, 'r')
yield f
finally:
f.close()
with open_file('example.txt') as file:
data = file.read()
print(data)
https://www.youtube.com/shorts/I8j3Y6NunYg
❤5
🧩 Утилиты для C++ и Python
cpp-pyutils предлагает набор инструментов для упрощения взаимодействия между C++ и Python. Библиотека включает функции для работы с данными, что позволяет легко интегрировать оба языка в одном проекте.
🚀 Основные моменты:
- Интеграция C++ и Python
- Удобные функции для работы с данными
- Поддержка кросс-языковых вызовов
📌 GitHub: https://github.com/xZepyx/cpp-pyutils
#cpp
cpp-pyutils предлагает набор инструментов для упрощения взаимодействия между C++ и Python. Библиотека включает функции для работы с данными, что позволяет легко интегрировать оба языка в одном проекте.
🚀 Основные моменты:
- Интеграция C++ и Python
- Удобные функции для работы с данными
- Поддержка кросс-языковых вызовов
📌 GitHub: https://github.com/xZepyx/cpp-pyutils
#cpp
GitHub
GitHub - xZepyx/cpp-pyutils: A C++ library that brings Python's most useful functions to C++ with a familiar API.
A C++ library that brings Python's most useful functions to C++ with a familiar API. - xZepyx/cpp-pyutils
❤4🔥1
🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты?
Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.
Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.
Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.
🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов
👉 Начать учиться на Stepik
Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.
Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.
Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.
🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов
👉 Начать учиться на Stepik
❤5👍2🔥2
⚡️ Совет по чистому Python-коду:
Избегайте вложенности и длинных функций - разбивайте логику на маленькие, понятные шаги.
Плохо:
Лучше:
Маленькие функции дают:
- читаемость,
- повторное использование,
- простое тестирование.
Пишите код так, чтобы его легко было читать вслух — это лучший индикатор чистоты.
Избегайте вложенности и длинных функций - разбивайте логику на маленькие, понятные шаги.
Плохо:
def process(data):
if data:
for x in data:
if x > 10:
print("ok")
Лучше:
def is_valid(x):
return x > 10
def process(data):
for x in data:
if is_valid(x):
print("ok")
Маленькие функции дают:
- читаемость,
- повторное использование,
- простое тестирование.
Пишите код так, чтобы его легко было читать вслух — это лучший индикатор чистоты.
❤3👎2
🚀 Большое обновление Qwen Code v0.2.2–v0.3.0
✨ Два ключевых обновления:
🎯 Stream JSON
•
•
• 3-уровневая архитектура адаптеров + управление сессиями
• Идеально для SDK, автоматизации и CI/CD
🌍 Полная интернационализация
• Встроенные интерфейсы EN/CN + расширяемые языковые пакеты
•
•
• Сообщество может добавлять свои локализации 🌏
🛡️ Безопасность и стабильность выросли
• Защита от переполнения памяти
• Починили кодировки Windows
• Улучшена кроссплатформенность и определение ripgrep
• Переработана авторизация и управление authType
• Стабильный CI/CD и исправленные интеграционные тесты
• Поддержка провайдера ModelScope и stream_options
• Улучшены подсказки, уведомления в терминале и логика завершения промптов
• Множество внутренних фиксов - заметно более стабильная работа 💪
https://github.com/QwenLM/qwen-code
✨ Два ключевых обновления:
🎯 Stream JSON
•
--output-format stream-json — потоковый вывод•
--input-format stream-json — структурированный ввод• 3-уровневая архитектура адаптеров + управление сессиями
• Идеально для SDK, автоматизации и CI/CD
🌍 Полная интернационализация
• Встроенные интерфейсы EN/CN + расширяемые языковые пакеты
•
/language ui zh-EN - мгновенная смена языка•
/language output English - задаём язык ответов модели• Сообщество может добавлять свои локализации 🌏
🛡️ Безопасность и стабильность выросли
• Защита от переполнения памяти
• Починили кодировки Windows
• Улучшена кроссплатформенность и определение ripgrep
• Переработана авторизация и управление authType
• Стабильный CI/CD и исправленные интеграционные тесты
• Поддержка провайдера ModelScope и stream_options
• Улучшены подсказки, уведомления в терминале и логика завершения промптов
• Множество внутренних фиксов - заметно более стабильная работа 💪
https://github.com/QwenLM/qwen-code
❤2👍1