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失控的 Python3 类型

作者 | James Somers 编译 | 史提芬先森 原文 | Python 3 Types in the Wild Python 曾经是一种你可以在几天内学会的语言,但“曾经是”是很多年前的事了。...最近,我相隔11年后重新用这门语言开发产品时,有点不知所措,它添加了太多的新功能,如果你不了解所有这些新功能,理解现代 Python 代码将是多么困难的一件事。...另一方面,MyPy 发现在检查的 2,678 个存储库中,只有 15% 是类型正确的;这可能是因为 MyPy 非常保守并产生误报。...MyPy 和 PyType 由于它们的静态性质而表现出误报,但也会在我们的语料库中标记出许多有用的错误。最后,MyPy 和 PyType 体现了两个不同的类型系统,在许多情况下标记不同的错误。...了解 Python 类型的使用有助于指导工具构建者和研究人员。了解流行工具的性能有助于增加从业者对静态类型和工具的采用,最终导致更正确和更健壮的 Python 代码。 —END—

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深度揭秘:如何正确识别证书实际控制机构

CA运营商;最后将Fides的CA运营商与每个错误报告中披露的CA进行比较。...如图10所示,共计检查了28个错误报告,涉及150个颁发者。Fides正确识别了150个颁发者中32%的运营商,并能正确标记3/28个错误报告中的所有颁发者。...之后通过检查审计和证书主体进行人工识别,以解决此39个SSPKI所有权冲突(更正了64个证书)。...其中2个是误报,另外9个集群由581个证书的728个颁发者组成。通过解决下级CA白名单、未公开控制、笔误、误报问题,最后更正了125个颁发者和136个CA证书的标签。...图14 17个未标记集群 5.4 CA运营商数据集:优化了6.2%的CA证书 如图15所示,Fides生成了一个新的CA运营商数据集[2],该数据集为来自85个颁发者的90个受信CA证书更正了CA

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笨办法学 Python · 续 练习 33:解析器

我实际上在我《笨办法学 Python》练习 49 中讲解了这个话题。你创建了一个简单的 RDP 解析器来处理你的小游戏语言,你甚至不了解它。...在本练习中,我将对如何编写 RDP 解析器进行更正式的描述,然后让你使用我们上面的 Python 小代码片段来尝试它。 RDP 使用多个相互递归的函数调用,它实现了给定语法的树形结构。...DEF 它在语法中规定了DEF = "def",并且在 Python 代码中,我们使用skip(tokens)跳过了它。...简单的示例黑魔法解析器 这是我快速 Hack 出来的 RDP 解析器,你可以使用它,作为你的更正式和简洁的解析器的基础。...这有助于我编写每个解析器代码,稍后可以用于错误报告。在尝试挑战练习之前,你应该研究此解析器,甚至可能作为“代码大师副本”。

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盘点一个Python自动化办公实战实现数据汇总填充(方法五)

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python自动化办公的问题,一起来看看吧。...针对该问题,【隔壁山楂】提供了新的代码: # 筛选或条件 dfc1 = df[df['是否提供误报证明'].eq('是')].groupby(['系统名称', '漏洞名称', '是否提供误报证明'])....agg({'ip': 'unique'}).rename(columns={'ip': '已提供误报证明ip'}).reset_index() dfc2 = df[df['是否提供无法整改证明'].eq...how='outer', on=['系统名称', '漏洞名称']) res1 = res.set_index(['系统名称', '漏洞名称']) # 筛选与条件 res2 = df[df['是否提供误报证明...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公实战的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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盘点一个Python自动化办公实战实现数据汇总填充(方法四)

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python自动化办公的问题,一起来看看吧。...下面是他提供的代码: # 筛选或条件 dfc1 = df.groupby(['系统名称', '漏洞名称', '是否提供误报证明']).agg({'ip': 'unique'}).rename(columns...'], right_on=['系统名称', '漏洞名称', '是否提供无法整改证明']) res1 = res.loc[res['是否提供误报证明'].eq('是') & res['是否提供无法整改证明...'].eq('是')].copy() res1.set_index(['系统名称', '漏洞名称'], inplace=True) # 筛选与条件 res2 = df[df['是否提供误报证明'].eq...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公实战的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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Django小技巧19: 保护敏感信息

Python Do S3_BUCKET_KEY = 'xxxxxxxxxxxxxxxx' Python Don't S3_BUCKET = 'xxxxxxxxxxxxxxxx' JENKINS_MIMA...= 'xxxxxxxxxxxxxxxx' # 使用中文命名 jenkins_token 即便你关闭的 DEBUG, 如果 Django 配置了电子邮件发送错误报告,也会有可能在公网环境中泄露错误报告从而泄露...换句话说,就说不要把敏感信息添加到 settings.py 中, 最好的方式是使用环境变量或者python-decouple....后续会写一篇将配置上下线分离的文章 说到过滤错误报告,你应该使用两个过滤器: sensitive_variables 可以定义一组局部敏感变量, 这些变量不好显示在错误报告中,从而达到保护它们的作用。...或者 ,如果想保护函数里的所有变量 Python @sensitive_variables() def my_function(): ...

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腾讯代码安全检查Xcheck

Xcheck现已支持Golang、Java、Nodejs、PHP、Python 五种语言的安全检查,其他语言支持还在开发中。...Java Spring,HttpServlet,WebService,jax-rs Nodejs Koa,Express PHP Thinkphp,Laravel,CodeIgniter,Yii,Yaf Python...经过团队对xcheck投喂大量的项目进行误报优化,现xcheck各语言的误报率低于10%。...以python为例,xcheck对github部分python开源项目检测结果如下: image.png 传统的 SAST 需要比较长的扫描分析时间, 实时性比较差 ,一个稍大的项目扫描好几个小时,...在版本迭代快速的web应用开发中严重拖慢流水线,同时 误报率也比较高 ,同一个漏洞报n次的情况更是常有发生, 需要投入大量的安全团队的资源来去除这些误报,因此 无法敏捷地融入到 DevOps 中 。

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使用哈希表和布隆过滤器优化搜索引擎中的URL去重与存储效率

具体实现上文简单分析了具体的使用设计思路,那么接下来就来用一个比较简单的示例代码来帮助大家理解和使用,这里以Python为实现示例来讲。...这里为了简化示例,使用了Python内置的hash()函数,但在实际开发中,可能需要更复杂的哈希算法来避免哈希冲突,所以大家要注意。...具体实现上文算法的Python代码如下所示:import mmh3 # 使用mmh3库作为额外的哈希函数,因为Python内置的hash()可能不足以处理布隆过滤器 import bitarray...(也就是它可能会错误地认为一个元素存在于集合中),但不存在误报(即它不会错误地认为一个元素不存在于集合中)。...哈希表提供了快速的查找能力,而布隆过滤器则进一步减少了存储需求,虽然它存在误报的可能性,但是依然可以很好的解决我们在日常开发过程中遇到的这个实际问题。

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开始防破解--该死的杀毒软件

本篇文章属于了解性的文章,主要讲解以下内容: 杀毒软件为什么免费; 杀毒软件的判断一定正确吗; 为什么杀毒软件的误报很严重; 如何解决误报问题。...因此我们有时会发现自己开发的软件被杀毒软件误报为病毒。 对于杀毒软件,很多人会问这么一句话:安装了杀毒软件,一定就安全了吗?...在开发语言层面来看,误报率比较高的是 C/C++ 开发的软件,C#、Java、Python 开发的软件误报率则没有那么高。...一般来说如果要降低误报率,常用的方法是适当降低软件加壳强,更换代码实现方式,避免与病毒特征码相同。...如果这两种方法还不行的话可以使用免杀方案,但是这个方案只能保证一段时间不会误报,并且现在大部分杀毒软件都存在主动防御功能,很难搞定。最后的解决方案是申请企业认证,向杀毒软件开发商缴费认证。

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盘点一个Python自动化办公实战实现数据汇总填充(方法一)

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python自动化办公的问题,一起来看看吧。...不过粉丝个人更倾向于弄成下代码的,使用python实现,毕竟数据表里面量有点大。 下面【莫生气】给了一个Python实现,使用openpyxl进行实现。...openpyxl # 打开Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('测试.xlsx') sheet = workbook.active # 初始化IP地址列表,已提供误报证明...column=4).value is_provided_fixed_prove = sheet.cell(row=row, column=5).value # 判断漏洞名称和是否提供误报证明...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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盘点一个Python自动化办公实战实现数据汇总填充(方法一)

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python自动化办公的问题,一起来看看吧。...不过粉丝个人更倾向于弄成下代码的,使用python实现,毕竟数据表里面量有点大。 下面【莫生气】给了一个Python实现,使用openpyxl进行实现。...openpyxl # 打开Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('测试.xlsx') sheet = workbook.active # 初始化IP地址列表,已提供误报证明...column=4).value is_provided_fixed_prove = sheet.cell(row=row, column=5).value # 判断漏洞名称和是否提供误报证明...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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使用Python指定列提取连续6位数据的单号(上篇)

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python数据提取的问题,一起来看看吧。...下图是提取成功的: 下图是提取失败的: 二、实现过程 这里【猫药师Kelly】给了一个思路,使用C老师帮忙助力: 不过误报数据有点高 提取连续6位数据的单号(该列含文字、数字、大小写字母、符号等等...后来【瑜亮老师】也给了一个解答,如下所示: 换了一个正则表达式之后,效果有改良,但是还是会存在部分误报。 这个没有规律的原始数据,确实让人难受: 家人们,谁懂啊?快来分享下吧!...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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Python requests库中的ConnectionError问题

问题背景在使用Python的requests库调用另一台机器上的web API时,出现了ConnectionError问题,错误提示为"Address family not supported by protocol...当我们使用Python来编写网络应用程序时,经常会使用requests库来发送HTTP请求。这可以用于与远程服务器进行通信,获取数据或执行其他网络操作。...在错误报告中,我们还可以看到相关的堆栈跟踪信息,包括Python代码中的MakeRequest函数和requests库中的get函数。这些信息可以帮助我们更好地理解问题所在。...3、检查Python代码中的请求设置: 检查你的Python代码中的请求设置,包括URL、请求头、请求参数等,确保它们是正确的。可能存在拼写错误或不正确的请求参数,这些错误可能导致连接问题。...提交详细的错误报告: 如果问题仍然无法解决,你可以将详细的错误报告提交到requests库的GitHub仓库。在报告中包括错误消息、堆栈跟踪信息以及你的代码示例。

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就是这么霸道,使用OpenCV10行代码实现人脸检测

对于初学者来说,OpenCV 是一个 Python 库,主要用于各种计算机视觉问题。...在初始迭代过程中可能会出现误报,本文稍后将对此进行更详细的讨论。这种缩小和窗口化过程一直持续到图像对于滑动窗口来说太小为止,scaleFactor 的值越小,精度越高。...代码和解释: 让我们从 python 代码开始。...本实验需要以下 Python 包: pip install numpy pip install opencv-python 让我们将 python 文件命名为“face_detector.py”,并将其放置在与从上面共享的...但是,我们仍然有一些误报。 minNeighbors = 2 如果我们将此阈值增加到 4 或 5,我们可以看到不再有误报,让我们将此值设置为 5 并继续进行。

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