Зачем писать пользовательскую функциональность, когда библиотека может сделать это за вас? Библиотеки - лучшие друзья и спасители жизни разработчиков. Хороший проект использует одни из лучших доступных библиотек. При использовании библиотеки большинство людей сначала видят, сколько звезд у нее на GitHub. Здесь составлен список из 7 наиболее популярных библиотек Python, которые помогут вам в вашем путешествии по разработке.

Двухфакторная аутентификация (2FA) - отличный способ повысить безопасность учетных записей пользователей в приложении. Это помогает защитить от распространенных проблем с паролями, таких как выбор пользователями легко угадываемых паролей или повторное использование одного и того же пароля на нескольких сайтах. Существуют различные способы реализации двухфакторной аутентификации, включая SMS, с использованием приложения-аутентификатора и WebAuthn.

Pandas - это популярная библиотека анализа данных на Python. Это, безусловно, обеспечивает вам гибкость и инструменты, необходимые для обработки данных.

Межсайтовый скриптинг (XSS) - это тип уязвимости, который позволяет злоумышленникам внедрять вредоносный код на веб-сайт. Это может быть использовано для кражи пользовательских данных, искажения веб-сайта или выполнения других вредоносных действий. В этой статье мы рассмотрим атаки XSS в Node.js , включая различные типы XSS-атак и способы их предотвращения.

Одной из распространенных задач, которые вам часто приходится выполнять с фреймами данных Pandas, является манипулирование датой и временем. В зависимости от того, как значения даты и времени изначально закодированы в наборе данных, вам часто приходится затрачивать значительные усилия на манипулирование ими, чтобы вы могли использовать их для целей анализа данных. В этой статье мы введем вас в тематику даты и время в библиотеке Pandas, также вы узнаете несколько распространенных методов работы с датой и временем в ваших фреймах данных Pandas.

Есть много вещей, о которых заботится мудрый разработчик. Одним из них является семантическое управление версиями.

Вспоминаем SemVer и нашу связанную с данной темой статью. Тему мы предоставили в двух статьях:

Comprehensions представляют собой, пожалуй, самый популярный синтаксический сахар в Python. Первый раз когда вы видите comprehensions, они не кажутся такими уж читабельными. Многие люди, делающие свои первые шаги в Python, не находят их ни ясными, ни понятными. Некоторые могут предпочесть циклы for; некоторые другие могут предпочесть функцию map(); третьи могут предпочесть все, что еще будет работать — только не comprehensions.

Здесь мы приведем все приемы и советы Pandas и Python, которые вы можете использовать в дальнейшем в своих проектах.