简介: 快速侦察与目标关联的互联网资产，构建基础资产信息库。协助甲方安全团队或者渗透测试人员有效侦察和检索资产，发现存在的薄弱点和攻击面。
不造锤子； 不论是FME还是Python，又或者是SQL。这些工具都很好用，在进行数据处理的时候，应当思考如何合理的使用他们。通过工具的组合，绝大多数问题都能得到解决。就像使用生活中的工具，单纯的使用一把锤子，是造不出汽车的。为了造出复杂的机械，需要的是合理的使用工具，在这过程中，可能需要使用到一些比锤子更加高级的机械等一系列工具。如果目的是造汽车，那么这些高级工具是怎么造出来的，就不是最该关注的点。造汽车的人，只需要使用好这些工具就好了。 不造锤子，并不意味着思想上的懈怠。相反的，不造锤子意味着作为一个数
近几年来，随着人工智能、大数据的兴起。数据分析师、数据挖掘工程师几乎成了高薪职位的代名词，不过很多人并不太清楚数据分析师的岗位职责和能力要求。今天我们就来聊一聊，企业数据分析师、数据挖掘工程师到底需要哪些能力储备？
本人现在做数据分析相关的工作有半年多了，今天聊聊这一路走过来的心得体会，以及日常的工作。
本文涉及的所有软件，我都已经打包之后，上传到了云盘。如需获取，请在公号：程序员晚枫的后台发送：编程工具包，24小时自动获取~
Notepad++是一个免费的代码编辑器，支持多种语言。在Windows环境下运行，其使用受GPL协议(一种开源软件协议)的约束。基于Scintilla这个强大的编辑器组件，Notepad ++是用C ++编写的，它使用纯Win32 API和STL，所以可确保更高的执行速度和更小的程序大小，它的启动和运行速度比VS快多了。截止到目前，其最新版本是7.5.9。特点：开源、免费、轻便、快！！！
阅读文本大概需要 5 分钟。 JetBrains 刚刚发布了 「2018 开发者生态报告」 该报告包含，开发人员对各种编程语言，以及数据库和 开发工具的偏好。 最终，和去年一样，Java 被评为最流行
Python是一种强大的编程语言，广泛用于数据分析、Web开发、自动化脚本等各种领域。对于许多开发人员和数据科学家来说，Python终端是他们日常工作的重要工具。本文将介绍一些Python终端的优化技巧，帮助您更高效地使用这个强大的工具。
很多同学抱怨自己很想学好Python，但学了好久，书也买不少，视频课程也看了不少，但是总是学了一段时间，感觉还是没什么收获，碰到问题没思路，有思路写不出多少行代码，遇到报错时也不知道怎么处理。
作为 Java 程序员，日常工作和学习中，难免需要跟服务器打交道，而跟服务器打交道多多少少难免要使用一些 Linux 命令，今天了不起给大家分享两个装 13 必备的 Linux 命令，让你在工作的同时也能炫技。
2. 梳理优化系统后台数据库的性能，保证执行效率，建立相关备份与恢复机制，保障数据存储安全；
今天我要和大家分享一个十分实用的技能——使用Python和Pandas处理网页表格数据。
对于测开工程师的工作内容，一向是被大家所热议的，因为它不像后端开发或者前端开发这样的岗位，工作内容那么清晰明了
接口测试框架 种类繁多，各种各样的框架，工具，让人挑花眼，比较下以下的接口测试框架
📌 猫头虎博主回归！ 在日常的运维工作中，自动化是提高效率的关键。Python，作为一种强大且易于上手的编程语言，已经成为许多运维工程师的首选工具。在本文中，我将为你展示如何使用Python编写实用的运维脚本，从基础任务自动化到复杂系统管理，一切都为了提高你的工作效率。 以确保每位渴望提高运维效率的工程师都能找到这里。猫头虎与你一同，探索Python运维的神奇之旅！
蒲公英平台（用过的人都知道^^，没用过的人一脸懵- -!），在此介绍一下：蒲公英是小红书推出的优质创作者商业合作服务平台，致力于为品牌和博主提供内容合作服务，可以为品牌匹配出最符合合作条件的优质博主。
之前写过一篇文章，梳理了python在excel、word、ppt、email等领域的应用库，得到很多小伙伴的响应，当然也有质疑的声音。
博主之前没接触过Web开发，只是想用Python Web框架开发一个小工具。临时上网调研了一下常用的三大python web框架（Django、Flask、Tornado），记录如下：
由于最近再做推荐系统的特征处理，需要借助一些工具来筛选特征。最初使用了R，R的安装很简单，而且API也很容易使用，直接就能出图。后来，发现很多人在python和R之间做选择，所以我也在两个工具间摇摆不定。后来，发现Tensorflow里面有很多python的代码，而且python可以做爬虫写web，几乎是万金油的角色。本着想找一门以后日常使用的工具的心态，最终还是选择了python。 那么本篇就从下面几个方面介绍下，如何在日常使用python做数据分析： python安装以及numpy、matplot
python在日常生活中除了数据分析，我们也可以用它来制作各种小工具。word转pdf是一个常见的操作，在我们打印中，如果提前将word转为pdf可以避免格式的不协调。但是如果我们利用市面上的pdf转word大部分需要收费。本篇的目的就是利用python写一个word转pdf的工具。
当前众多学科的科学研究都依赖于计算机，比如气候、天气、大气化学、空间天气等的模拟都需要超算。模拟和观测都会产生的大量数据，分析这些数据同样需要强大算力的支持。科学家不仅需要相应的科学知识，还需要过硬的技术来处理、分析大量数据。
俗话说的好：有人的地方就有鄙视圈，就像学C/C++的看不起学JAVA，学JAVA看不起学PHP，学PHP看不起学VBA的。在数据分析行业也存在着这样的鄙视链:学Python看不起学BI的，学BI的看不起学EXCEL的。但事实真的如此吗？ 但凡存在的事务，必然有着其存在的理由。也许从编程角度而言，这种鄙视有些道理，但如果你换个角度呢？从学习成本或者是展示效果而言，又该是谁鄙视谁？ 于我们每个人而言，其实能够全都掌握是最好的，你可以在少数数据处理时用EXCEL更加高效，可以在大量数据分析时，写个代码自行运行，也
一、什么是 Python Python (蟒蛇)是一门简单易学、 优雅健壮、 功能强大、 面向对象的解释型脚本语言.具有 20+ 年发展历史, 成熟稳定. 具有丰富和强大的类库支持日常应用。 1989 年, 罗萨姆想要开发出一套工具完成日常系统管理任务, 能够访问分布式操作系统 Amoeba 的系统调用. 于是从 1989 年底开始创作通用性开发语言Python. 二、为什么选择 Python 语言都有使用场景，只有合适和不合适 语言是工具，想法(思路&算法)是基础 三、Python 的优势 简单易学
无论我们身处哪个行业，做什么样的工作，学会数据分析无疑都能够指导我们更有针对性地解决问题，帮助我们做出更有说服力的决策。 博文菌曾经赶时髦地学习怎样使用爬虫软件去爬取一些数据，却不知道爬取到的数据要如何利用，想要进行数据分析，却不知从何入手。 直到博文菌看了一套书，才知道如何遵循正确的步骤进行数据分析，如何基于自己的分析目的利用各类分析方法和工具得出自己想要的答案。 这是哪套书呢？它就是在数据分析圈赫赫有名的“菜鸟”丛书！ 上市之初便荣中国书刊发行业协会颁发的“全行业优秀畅销书品种”称号！ 受到沈浩教授、张
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟只有通过Python数据科学手册，你才能获得所有的资源——ipython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn和其他相关工具。 对于许多研究人员来说，Python是一个一流的工具，主要是因为它用于存储、操作和洞察数据的库。这个数据科学技术栈的各个部分有很多资源，但只有通过Python数据科学手册，你才能获得所有的资源——ipython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn和其他相关工具。 htt
JetBrains 在 2016 年底至 2017 年初期间，对 5000 多名开发人员进行了调查，以研究最新的开发生态。 最近，调查结果已公布：Java 被评为最流行的语言，JS 是最常用的语言，
这里根据笔者以往的工作经验和周围一些 DBA 大佬的分享，总结出 DBA 在工作中需要开发的内容：
❝本文完整示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills ❞
如果你的Python是2.7版本的，由于print用法和3.X版本不同，所以需要按照以下方式输入：
@朱嘉盛大佬考虑到当前在国内华为较为主流，也用 Windows 系统，尝试用华为的真机或者 eNSP 模拟器，把书中提及的实验做一做，方便大家学习记录，方便交流。
这是我的系列文章「Python实用秘技」的第16期，本系列立足于笔者日常工作中使用Python积累的心得体会，每一期为大家带来一个几分钟内就可学会的简单小技巧。
PyCharm Professional mac是一款由程序员为程序员设计的Python编辑器，可以为您提供Python和Web开发所需的所有工具，从而帮助您更有效地开发Python应用程序！
3.Notepad--v2.10.0-win10-portable.zip 是绿色免安装版本，解压即用，不会关联右键菜单注册表。
首先第一个问题：Python版本的问题，Python 2.x 和Python 3.x 版本区别还是比较大的，版本多了不易管理。
燃爆，100个Python实战小项目汇总！ 每一篇文章都是一个知识点，一个小小的代码实践，总有一篇是你想要的！ 实用工具 | 一款丰富强大的Python绘图工具 Python受欢迎的主要原因之一就是它丰富的工具包，画图是我们在开发过程中非常常见的一种场景，因此，画图工具自然不胜枚举。其中，比较知名的就是matplotlib，它可以覆盖我们日常工作中大多数场景。但是，它自身也有诸多弊端，例如，对新手不够友好、多图展示和离线查看比较麻烦。本文就来介绍一下另一款强大的Python画图工具--pyecharts，
首先声明，这里关于语言间的比较仅仅是为了说明问题。世界上没有一个开发语言有绝对的好坏，只有是否适合你当前的环境。 很多码农工作的非常辛苦，每天加班。一般情况，团队中成长最快的不是工作最辛苦的那一部分人，而是经常在思考怎么样可以“偷懒”的人。举个身边的例子，很多IDE环境都会有一个向导来生成新的project，工作多年只看到过一个人按照公司的常见项目类型定制过这个向导，多数人每个新project都会重复一遍同样的工作，生成一个标准的project，然后手工进行一系列的修改，而且觉得自然而然。 为什么会这样
在日常办公或者是编程过程中，经常要处理一些琐碎的任务。就拿编程来说，假如你现在收到一个任务，要提取源代码中所有的字符串，进行国际化。
Python 拥有卓越的可读性和极高的自由度，但 CPython中的全局解释器锁（GIL）严重限制了语言的并发性。其实，Python生态系统中存在诸多工具可以解决这一问题。在这场分享中，我将介绍全局解释器锁和提升并发性的不同思路。
对于经常写文档的我们，时常被排版所困扰，今天介绍如何用markdown来写日常的文档。 首先工具，笔者日常使用visual studio code来写，有丰富的markdown插件，至于配置，请百度v
在日常开发中，我们经常通过各类 IDE 工具来自动修正代码风格，但由于部分 IDE 工具与 clang-format 配合不是特别完善，导致保存或者按下分号、冒号以后代码自动格式化导致错乱，或者格式化时间过长等问题。这在日常开发中是很难让人接受的。 那么我们有没有办法在开发过程中不去让 clang-format 自动格式化，而是在提交代码时检查一次就够了呢？答案是可以的。Git 天生提供了 pre-commit hooks 能力，允许我们预设一些检查脚本在提交前做一些检查。手动编写脚本是比较麻烦的，而且不同开发者的不同环境适配也是棘手的问题。其实早就有人想到了这些事情，pre-commit 工具就是为这个而生的。
pycharm professional 2022 mac永久激活是Mac平台的Python编辑利器，具有智能代码编辑器，能理解 Python 的特色并提供卓越的生产力推进工具：自动代码格式化、代码完成、重构、自动导入和一键代码导航等。
该工具基于华为4G基站的网管配置文件作为数据源，进行查询LTE小区前台日常优化参数：小区功率，小区带宽、PCI、TAC、频率配置、切换重选参数，2345G邻区关系，可简化日常优化过程中前后台配合流程，节省时间。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 经常有家长在网络上提问，“让孩子从小开始学习编程有必要吗？”“我家孩子今年上五年级，开始学编程是不是有点晚了？”。 近年来，随着人工智能的风生水起，少儿编程也乘风发展。自从“双减”浪潮来临，越来越多的家长把目光投向了多种多样的素质教育课程，少儿编程也就更加火爆。 但是，目前市面上常见的少儿编程课程通常动辄数万价格不菲，家长在帮孩子做出选择之前也有必要自己了解一下，风靡全网的少儿编程到底是什么？这类编程教学和“码农”技能培训有什么区别？孩子通过学习少儿编程
本文将推荐一个Github开源项目：python-tutorial[1]。本Python教程包含了一些范例，涵盖了大多数Python日常脚本任务，是入门Python的学习资料，也可以作为工作中编写Python脚本的参考实现。
•团队协同过程中，你是否被吐槽过为什么.pyc或者.env文件也上传到代码仓库了,.env里面有可能涉及到个人的一些敏感的账号密码之类的，.pyc这类文件被人在代码仓库里看到，会给人一种很不专业的感觉•令人讨厌的__MACOSX文件夹等等临时目录
pycharm pro 2022 for mac是适用于专业开发人员 的Python IDE！具有智能编码协助、内置开发人员工具、全栈Web开发、科学工具、可自定义的跨平台IDE、Python调试器等优势特征！带来智能的编码协助功能，然后用户可以进行自动代码完成、快速代码检查、代码错误检测、代码修复、自动代码重构等功能，并具有丰富的导航功能优势，提供有力的辅助支持！
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原文：R is for Research, Python is for Production
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