Большинство пользователей до сих пор ставят себе на аккаунты простые пароли — комбинации даты рождения, имени любимого футболиста, клички питомца, не подозревая, что вся эта информация находится в открытом доступе. Используя ее, брутфорсер может значительно облегчить себе задачу угона аккаунтов. Чтобы этому противодействовать, вводят антибрутфорс (АБФ). Как работает АБФ, как вычислить взломщика-брутфорсера, кластеризовать его вредоносные запросы и пресечь их расскажем в этой статье. Использовать будем Python.

16 марта 2014 года произошло событие, которое привело к довольно бодрым холиварам, — вышел Python 3.4, а вместе с ним и своя внутренняя реализация event loop’а, которую окрестили asyncio. Идея была такая: чтобы не зависеть от внешних реализаций отлова неблокирующих событий на сокетах, надо встроить ее в сам язык! Давай посмотрим, что в итоге получилось.

Завершая цикл статей о вычислении производительности софта, хотелось бы рассказать, как правильно проводить перформанс-тестирование (performance testing). Тема становится все более популярной, но при этом далеко не все понимают, что под этим подразумевается. Ведь прежде чем ответить на вопрос «как», нам нужно разобраться с вопросом «что»: что именно нам нужно тестировать?

В прошлой статье («Python на стероидах», 198-й номер) мы поговорили о профилировании Python-приложений. Судя по полученному фидбэку, тема оказалась интересной, и, выходит, теперь, когда мы уже попробовали все на практике, настало время познакомиться с теорией :). В этой статье я постараюсь рассказать о том, что вообще такое производительность ПО, как и зачем ее измерять, и закончу тему с профилированием. В следующий раз мы углубимся в тему тестирования производительности ПО в теории и на практике.

Когда цена за гигабайт памяти составляет копейки (~0,026 доллара за час в облаке от Amazone), а современные процессоры работают все быстрее с каждым месяцем, производительность ПО во многих случаях оставляет желать лучшего. Ведь часто докупить оперативки и/или процессор оказывается дешевле, чем тратить многие человеко-месяцы на тестирование и исправление проблем с производительностью. Но бывает и наоборот — стоит исправить буквально две строчки кода, как все начинает просто летать. Главное — найти эти самые две строчки кода. Здесь все как в старом анекдоте: «взял один доллар за то, что забил гвоздь, и 99 долларов за то, что знал, куда его забить».

В OS X есть масса средств для автоматизации работы. И хоть в Apple считают, что лучше всего это делать с помощью Automator, AppleScript или Objective-C, мы пойдем другим путем.

На одних только статьях журнала «Хакер» далеко не уедешь. Это я тебе точно говорю. Если хочешь стать настоящим специалистом в области IT, необходимо учиться и обязательно получить фундаментальные знания о предмете. К счастью, сегодня для этого возможностей больше, чем когда-либо. В Сети не только доступно множество учебников бесплатно, но и стремительно развиваются совершенно новые, прогрессивные способы обучения. И особенно это касается нашей – IT’шной — специальности.

Есть миллионы людей, которые бесхитростно работают в Excel с самыми обычными электронными таблицами. Есть очень редкие гики, которые используют максимум возможностей встроенного VBA-языка, чтобы, к примеру, обойти ограничение на запуск менеджера задач, реализовав свой собственный. Я отношусь к первому типу :). Я сильно не люблю составлять отчеты.«Вот если бы в Excel был встроен Python для скриптинга, то все было бы в десять раз проще», — подумал я и набрал в Google: «excel with python». Оказалось, что подобной ерундой был озадачен не только я :).