Python/ django

2023-06-28 17:36:26 Extract Saved WiFi Passwords in Python

Извлечение сохраненных паролей WiFi в Python (Linux OS)

import subprocess
import os
import re
from collections import namedtuple
import configparser

def get_linux_saved_wifi_passwords(verbose=1):


network_connections_path = "/etc/NetworkManager/system-connections/"
fields = ["ssid", "auth-alg", "key-mgmt", "psk"]
Profile = namedtuple("Profile", [f.replace("-", "_") for f in fields])
profiles = []
for file in os.listdir(network_connections_path):
data = { k.replace("-", "_"): None for k in fields }
config = configparser.ConfigParser()
config.read(os.path.join(network_connections_path, file))
for _, section in config.items():
for k, v in section.items():
if k in fields:
data[k.replace("-", "_")] = v
profile = Profile(**data)
if verbose >= 1:
print_linux_profile(profile)
profiles.append(profile)
return profiles


def print_linux_profiles(verbose):
"""Prints all extracted SSIDs along with Key (PSK) on Linux"""
print("SSID AUTH KEY-MGMT PSK")
print("-"*50)
get_linux_saved_wifi_passwords(verbose)

@pythonl Open / Comment

2023-06-27 17:07:22 5 useful Python automation scripts

5 полезных скриптов автоматизации Python

1. Download Youtube videos
pip install pytube

from pytube import YouTube

# Specify the URL of the YouTube video
video_url = "

"

# Create a YouTube object
yt = YouTube(video_url)

# Select the highest resolution stream
stream = yt.streams.get_highest_resolution()

# Define the output path for the downloaded video
output_path = "path/to/output/directory/"

# Download the video
stream.download(output_path)

print("Video downloaded successfully!")

2. Automate WhatsApp messages

pip install pywhatkit

import pywhatkit

# Set the target phone number (with country code) and the message
phone_number = "+1234567890"
message = "Hello, this is an automated WhatsApp message!"

# Schedule the message to be sent at a specific time (24-hour format)
hour = 13
minute = 30

# Send the scheduled message
pywhatkit.sendwhatmsg(phone_number, message, hour, minute)

3. Google search with Python

pip install googlesearch-python

from googlesearch import search

# Define the query you want to search
query = "Python programming"

# Specify the number of search results you want to retrieve
num_results = 5

# Perform the search and retrieve the results
search_results = search(query, num_results=num_results, lang='en')

# Print the search results
for result in search_results:
print(result)

4. Download Instagram posts

pip install instaloader

import instaloader

# Create an instance of Instaloader
loader = instaloader.Instaloader()

# Define the target Instagram profile
target_profile = "instagram"

# Download posts from the profile
loader.download_profile(target_profile, profile_pic=False, fast_update=True)

print("Posts downloaded successfully!")

5. Extract audio from video files

pip install moviepy

from moviepy.editor import VideoFileClip

# Define the path to the video file
video_path = "path/to/video/file.mp4"

# Create a VideoFileClip object
video_clip = VideoFileClip(video_path)

# Extract the audio from the video
audio_clip = video_clip.audio

# Define the output audio file path
output_audio_path = "path/to/output/audio/file.mp3"

# Write the audio to the output file
audio_clip.write_audiofile(output_audio_path)

# Close the clips
video_clip.close()
audio_clip.close()

print("Audio extracted successfully!")

@pythonl Open / Comment

2023-06-27 15:03:00 Хотите стать одним из авторов проектов, которые меняют жизнь людей к лучшему в области автоматизации предприятий, медицины, робототехники, виртуальной реальности и других сферах, или стать руководителем отдела Computer Vision в вашей компании? Все это возможно после прохождения обучения на курсе “Компьютерное зрение” в OTUS. Сейчас открыт набор в группу.

Приходите 29 июня в 20:00 мск на открытый урок «PyTorch 2.0», чтобы познакомиться с преподавателем и программой курса, оценить все перспективы, которые откроются перед вами.

На занятии мы также обсудим, что нового принес фреймворк PyTorch 2.0 в сферу компьютерного зрения и глубокого обучения.

Вы узнаете:
- Как начать использовать PyTorch для обучения своих нейронных сетей
- Что нового в PyTorch 2.0 и чем он отличается от 1.x
- Как ускорить и оптимизировать свою нейросеть при помощи одной строчки кода
- Как перейти с PyTorch 1.x на 2.0
- Как ускорить трансформеры HuggingFace при помощи PyTorch Transformer API

Для участия отправьте заявку https://otus.pw/XgxP/

Кому подходит этот урок:
- Начинающим и опытным специалистам в области компьютерного зрения и глубокого обучения
- Дата сайентистам, которые хотят ускорить инференс своих моделей
- Опытным специалистам, которые еще не перешли на PyTorch 2.0
- Тем, кто хочет познакомиться с фреймворков PyTorch и начать обучать свои нейросети

Нативная интеграция подробная информация о продукте www.otus.ru Open / Comment

2023-06-27 12:16:42 A Minimal Example of Machine Learning (with scikit-learn)

Минимальный пример кода машинного обучения (с помощью scikit-learn)

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

data = [{'humidity': 80, 'wind': 20, 'temp': 15, 'clouds': 90, 'raining?': 'yes'},
{'humidity': 40, 'wind': 5, 'temp': 25, 'clouds': 15, 'raining?': 'no'},
{'humidity': 20, 'wind': 30, 'temp': 35, 'clouds': 50, 'raining?': 'no'},
{'humidity': 90, 'wind': 3, 'temp': 18, 'clouds': 100, 'raining?': 'yes'},
{'humidity': 70, 'wind': 13, 'temp': 22, 'clouds': 75, 'raining?': 'no'},
{'humidity': 85, 'wind': 10, 'temp': 17, 'clouds': 90, 'raining?': 'yes'},
{'humidity': 90, 'wind': 20, 'temp': 20, 'clouds': 80, 'raining?': 'yes'},
{'humidity': 60, 'wind': 5, 'temp': 23, 'clouds': 30, 'raining?': 'no'},
{'humidity': 95, 'wind': 25, 'temp': 13, 'clouds': 100, 'raining?': 'yes'},
{'humidity': 70, 'wind': 2, 'temp': 30, 'clouds': 100, 'raining?': 'no'},
]

df = pd.DataFrame(data, columns=['humidity', 'wind', 'temp', 'clouds', 'raining?'])
print(df)

X, y = df.to_numpy()[:8, :4], df.to_numpy()[:8, 4]

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)

model.predict([[95, 25, 13, 100],[70, 2, 30, 100]]).reshape(1, -1)

@pythonl Open / Comment

2023-06-26 20:37:58 Singletons in Python

Реализация шаблона Singleton в Python. Шаблон Singleton (Одиночка) один из самых часто используемых шаблонов. Его можно встретить во множестве проектов и он относительно прост для обучения. Его обязательно нужно знать и уметь его использовать.

Modify the new class method
Using the Metaclass approach
Using the decorator approach

@pythonl Open / Comment

2023-06-26 13:01:24 PgAdmin 4

pgAdmin 4 is a rewrite of the popular pgAdmin3 management tool for the PostgreSQL (http://www.postgresql.org) database.

Cамая популярная и многофункциональная платформа администрирования и разработки с открытым исходным кодом для PostgreSQL.

Github

@pythonl Open / Comment

2023-06-26 11:01:13 Вы разработчик с опытом и знакомы с основами Python? На курсе Яндекс Практикума «Мидл Python-разработчик» вы сможете выйти на новый профессиональный уровень и использовать навыки, которые отличают мидла от джуна. Вы начнете думать о проекте, как о единой системе, разрабатывать полноценные веб-сервисы, организовывать инфраструктуру, а ещё:

• углубите знания технологий для бэкенд-разработки на Python;
• разовьёте инженерное мышление;
• сможете брать больше ответственности и решать задачи посложнее;
• разберётесь, как работает бэкенд, DevOps и другие смежные области;
• добавите 7 проектов в портфолио;
• почувствуете себя увереннее в процессах командной разработки.

На всех этапах вас будут сопровождать опытные разработчики: мы не дадим просесть по учёбе и поможем выкроить время на образование. Вы будете практиковаться на реальных кейсах и положите в портфолио работающие проекты. А карьерные консультации подготовят вас к разговору о повышении или помогут с поиском новой работы. 

Познакомьтесь с профессией и протестируйте формат бесплатно.
Начать учиться: https://practicum.yandex.ru/middle-python/ Open / Comment

2023-06-24 13:58:50 Blank Grabber

The most powerful stealer written in Python 3 and packed with a lot of features.

Disclaimer: This program is provided for educational and research purposes only.

Мощный Grabber, написанный на Python 3 и оснащенный множеством функций.

Github

@pythonl Open / Comment

2023-06-10 16:02:08 Code For Games in Python: Free Python Games Source Code

20 игр на Python с полным кодом.

1. Mario Game

Делаем Марио. Создаем днопользовательскую игру, где игрок (Марио) должен уворачиваться от огненных шаров, вылетающих из дракона.

2. Dino Game
Это клон-адаптация игры с динозавриком на google chrome под названием "T-Rex Dino Run".

3. Simple Fighting Game

Простй файтинг.
Игра ведется в простом интерфейсе, в котором используются только кнопки и текст.

4. Jumbled Word Quiz Game
Игра квиз.
Человек может начать викторину, нажав на кнопку "Старт". Также можно выбрать тип слов, которые необходимо исправить в викторине.

5. Rock-Paper-Scissor Game
Игра "Камень, бумага, ножницы" на Python разработана с использованием Tkinter и графического интерфейса пользователя (GUI).

6. Bouncing Ball Game
Эта игра "Прыгающий мяч" использует Canvas для прорисовки объектов.

7. Hangman Game
Игра "Виселица" не требует никаких специальных модулей, кроме random и time.

8. Snake Game
Игра "Змейка" - это классическая аркадная игра.

9. Aircraft War Game
Военная игра "Самолеты" на Python на pygame

10. Tank Game
Это игра между компьютером и пользователем. Простая танковая игра Python.

11. Stickman
Игра с хорощей графикой и удобным управлением.

12. Tetris
Создаем свой тетрис на питоне.

13. Snakes and Ladders

Игра змейки и лестницы.

14. Speed Typing Test
Делаем свой тест на скорость печати.

15. Puzzle Game
Пазл с доской 4*4 и с 15 номерами.

16. Guess the Word Game
Игра угадай слово.

17. Tic Tac Toe Game
Все правила игры такие же, как и в игре в крестики-нолики в реальном времени.

18. F1 Race Road Game
Простые гоники.

19. Flappy Bird
Делаем легендарную флаппи берд.

20. Quiz Application
Квиз на Python.

@pythonl Open / Comment

2023-06-09 16:18:03 13 Django Packages to Every Developer Must Install

13 маст хэв пакетов Django, которые установить каждый разработчик.

1. Django Debug Toolbar

Этот мощный пакет предоставляет визуальный интерфейс для отладки, который выводит подробную информацию о SQL-запросах и их показателях производительности.
pip install django-debug-toolbar

2. Django Rest Framework

Этот комплексный пакет упрощает создание RESTful API, предоставляя надежные инструменты для сериализации, аутентификации и тд.
pip install djangorestframework

3. Celery

Это распределенная асинхронная очередь заданий, которая обладает широким функционалом. В нашем конструкторе сайтов нам часто приходиться запускать асинхронные с точки зрения ответа пользователю задачи.

pip install celery

4. Django-Crispy-Forms

Этот удобный инструмент упрощает процесс рендеринга и стилизации форм.
pip install django-crispy-forms

5. Django-Cache

Этот пакет позволяет хранить часто используемые данные в памяти, уменьшая количество повторяющихся запросов к базе данных.
pip install django-cache

6. Django Allauth

Этот пакет предлагает комплексные функции регистрации пользователей, входа в систему и управления учетными записями.
pip install django-allauth

10. Django Guardian

Этот пакет позволяет вам управлять разрешениями на уровне объектов, позволяя определять контроль доступа для отдельных экземпляров моделей.
pip install django-guardian

11. Django Storages

Этот пакет интегрируется с популярными провайдерами облачных хранилищ, такими как Amazon S3 и Google Cloud Storage.
pip install django-storages

12. Django Compressor

Этот пакет автоматически объединяет и сжимает файлы CSS и JavaScript, уменьшая количество HTTP-запросов и улучшая время загрузки страниц.
pip install django-compressor

13. Django Haystack

Этот пакет интегрирует различные поисковые системы, такие как Elasticsearch и Solr, позволяя вам создать надежные поисковые возможности для вашего приложения.
pip install django-haystack

@pythonl Open / Comment