Python Network Programming. Conquer all your networking challenges with the powerful Python language

Abhishek Ratan, Eric Chou, Pradeeban Kathiravelu, Dr. M. O. Faruque Sarker

This Learning Path highlights major aspects of Python network programming such as writing simple networking clients, creating and deploying SDN and NFV systems, and extending your network with Mininet. You’ll also learn how to automate legacy and the latest network devices. As you progress through the chapters, you’ll use Python for DevOps and open source tools to test, secure, and analyze your network. Toward the end, you'll develop client-side applications, such as web API clients, email clients, SSH, and FTP, using socket programming.By the end of this Learning Path, you will have learned how to analyze a network's security vulnerabilities using advanced network packet capture and analysis techniques. This Learning Path includes content from the following Packt products:• Practical Network Automation by Abhishek Ratan • Mastering Python Networking by Eric Chou • Python Network Programming Cookbook, Second Edition by Pradeeban Kathiravelu, Dr. M. O. Faruque Sarker

Python Network Programming Cookbook. Practical solutions to overcome real-world networking challenges - Second Edition

Pradeeban Kathiravelu, Gary Berger, Dr. M. O. Faruque Sarker

Python Network Programming Cookbook - Second Edition highlights the major aspects of network programming in Python, starting from writing simple networking clients to developing and deploying complex Software-Defined Networking (SDN) and Network Functions Virtualization (NFV) systems. It creates the building blocks for many practical web and networking applications that rely on various networking protocols. It presents the power and beauty of Python to solve numerous real-world tasks in the area of network programming, network and system administration, network monitoring, and web-application development.In this edition, you will also be introduced to network modelling to build your own cloud network. You will learn about the concepts and fundamentals of SDN and then extend your network with Mininet. Next, you’ll find recipes on Authentication, Authorization, and Accounting (AAA) and open and proprietary SDN approaches and frameworks. You will also learn to configure the Linux Foundation networking ecosystem and deploy and automate your networks with Python in the cloud and the Internet scale.By the end of this book, you will be able to analyze your network security vulnerabilities using advanced network packet capture and analysis techniques.

Python Network Programming Techniques. 50 real-world recipes to automate infrastructure networks and overcome networking challenges with Python

Marcel Neidinger

Network automation offers a powerful new way of changing your infrastructure network. Gone are the days of manually logging on to different devices to type the same configuration commands over and over again. With this book, you'll find out how you can automate your network infrastructure using Python.You'll get started on your network automation journey with a hands-on introduction to the network programming basics to complement your infrastructure knowledge. You'll learn how to tackle different aspects of network automation using Python programming and a variety of open source libraries. In the book, you'll learn everything from templating, testing, and deploying your configuration on a device-by-device basis to using high-level REST APIs to manage your cloud-based infrastructure. Finally, you'll see how to automate network security with Cisco’s Firepower APIs.By the end of this Python network programming book, you'll have not only gained a holistic overview of the different methods to automate the configuration and maintenance of network devices, but also learned how to automate simple to complex networking tasks and overcome common network programming challenges.

Python ninja. 70 sekretnych receptur i taktyk programistycznych

Python jest językiem, którego można się nauczyć stosunkowo łatwo - a potem dość szybko przejść do praktyki. To duża zaleta: nic tak nie motywuje do dalszej pracy, jak pierwsze sukcesy na wczesnym etapie. Niemniej wielu nawet dość doświadczonych programistów Pythona nie wykorzystuje najlepszych cech tego języka. Ich aplikacje mogłyby być bardziej niezawodne, a kod - czystszy. Co gorsza, wiele ze znakomitych narzędzi i technologii powiązanych z Pythonem nie przebiło się do ogólnej świadomości społeczności skupionej wokół języka, przez co nie wykorzystuje się w pełni ich możliwości. Celem tej książki jest rozwiązanie tego problemu. To rzecz przeznaczona dla programistów Pythona, którzy chcą znacząco poprawić jakość swoich aplikacji. Wyjaśniono tu mało znane lub błędnie rozumiane aspekty implementacji modułów standardowej biblioteki Pythona. Starannie opisano dekoratory, menedżery kontekstu, współprogramy i generatory oraz szczegóły wewnętrznego działania metod specjalnych. Pokazano alternatywne powłoki interaktywne, które mogą okazać się dużym ułatwieniem podczas kodowania. Ciekawym elementem książki jest prezentacja projektu PyPy, dzięki któremu można zapewnić współbieżność kodu. Nie zabrakło przydatnych informacji o tworzeniu dokumentacji kodu Pythona. Dzięki tej książce między innymi: zrozumiesz różnice między plikami .py i .pyc wykorzystasz współprogramy do symulowania wielowątkowości zastosujesz moduł decimal do lepszego prowadzenia działań na liczbach zmiennoprzecinkowych zgłębisz tajniki podinterpreterów poprawiających współbieżność w Pythonie poprawisz funkcjonalność programu za pomocą dekoratorów Python - łatwiejszy, niż sądzisz, potężniejszy, niż myślisz!

Python. Nowoczesne programowanie w prostych krokach. Wydanie II

Bill Lubanovic

Python nie jest językiem idealnym, jednak przybywa programistów, którzy uważają go za bliski ideału. Wyróżnia się prostotą i wszechstronnością. Jest wdzięcznym narzędziem do badania danych i tworzenia systemów sztucznej inteligencji, uwielbiają go analitycy, ekonomiści i naukowcy. Może posłużyć do tworzenia stron WWW czy aplikacji specjalnego przeznaczenia. Python należy do najbardziej spójnych i czytelnych języków programowania. Jest przykładem całkiem udanego kompromisu pomiędzy prostotą, łatwością przyswajania i wyjątkową skutecznością. Z pewnością warto się go nauczyć, jednak od początku dobrze jest wpoić sobie nawyki pisania kodu nowoczesnego, wysokiej jakości, zgodnego z dobrą praktyką. Oto znakomity, przystępny i świetnie napisany podręcznik do nauki Pythona. Opisuje podstawy kodu i struktur danych i stopniowo wprowadza bardziej zaawansowane zagadnienia, takie jak praca z bazami danych i stronami WWW, podstawy działania chmury obliczeniowej, uczenia maszynowego i strumieniowania zdarzeń. Poza standardową biblioteką Pythona przedstawiono tu przydatne zewnętrzne pakiety, dokładniej opisano te najbardziej pomocne. Omówiono dobre praktyki tworzenia, testowania i diagnozowania kodu. Książka zawiera też mnóstwo wskazówek i przykładów kodu. Wyjaśnia pewne szczególne funkcjonalności Pythona, których stosowanie jest o wiele lepszym rozwiązaniem niż adaptowanie technik z innych języków. Nawet jeśli dziś o programowaniu wiesz mniej niż niewiele, dzięki temu podręcznikowi staniesz się prawdziwym pythonowcem! W tej książce między innymi: podstawy Pythona oraz funkcje, moduły i pakiety programowanie zorientowane obiektowo praca z bazami danych: relacyjnymi i NoSQL klienty internetowe, serwery, interfejsy API i usługi zarządzanie programami, procesami i wątkami implementacja współbieżności i komunikacji sieciowej Problemy? Rozwiąż je po pythonowsku!

Python Object-Oriented Programming. Build robust and maintainable object-oriented Python applications and libraries - Fourth Edition

Steven F. Lott, Dusty Phillips

Object-oriented programming (OOP) is a popular design paradigm in which data and behaviors are encapsulated in such a way that they can be manipulated together. Python Object-Oriented Programming, Fourth Edition dives deep into the various aspects of OOP, Python as an OOP language, common and advanced design patterns, and hands-on data manipulation and testing of more complex OOP systems. These concepts are consolidated by open-ended exercises, as well as a real-world case study at the end of every chapter, newly written for this edition. All example code is now compatible with Python 3.9+ syntax and has been updated with type hints for ease of learning.Steven and Dusty provide a comprehensive, illustrative tour of important OOP concepts, such as inheritance, composition, and polymorphism, and explain how they work together with Python’s classes and data structures to facilitate good design. In addition, the book also features an in-depth look at Python’s exception handling and how functional programming intersects with OOP. Two very powerful automated testing systems, unittest and pytest, are introduced. The final chapter provides a detailed discussion of Python's concurrent programming ecosystem.By the end of the book, you will have a thorough understanding of how to think about and apply object-oriented principles using Python syntax and be able to confidently create robust and reliable programs.

Python Parallel Programming Cookbook. Master efficient parallel programming to build powerful applications using Python

Giancarlo Zaccone

This book will teach you parallel programming techniques using examples in Python and will help you explore the many ways in which you can write code that allows more than one process to happen at once. Starting with introducing you to the world of parallel computing, it moves on to cover the fundamentals in Python. This is followed by exploring the thread-based parallelism model using the Python threading module by synchronizing threads and using locks, mutex, semaphores queues, GIL, and the thread pool. Next you will be taught about process-based parallelism where you will synchronize processes using message passing along with learning about the performance of MPI Python Modules. You will then go on to learn the asynchronous parallel programming model using the Python asyncio module along with handling exceptions. Moving on, you will discover distributed computing with Python, and learn how to install a broker, use Celery Python Module, and create a worker. You will understand anche Pycsp, the Scoop framework, and disk modules in Python. Further on, you will learnGPU programming withPython using the PyCUDA module along with evaluating performance limitations.

Python Penetration Testing Cookbook. Practical recipes on implementing information gathering, network security, intrusion detection, and post-exploitation

Rejah Rehim

Penetration testing is the use of tools and code to attack a system in order to assess its vulnerabilities to external threats. Python allows pen testers to create their own tools. Since Python is a highly valued pen-testing language, there are many native libraries and Python bindings available specifically for pen-testing tasks.Python Penetration Testing Cookbook begins by teaching you how to extract information from web pages. You will learn how to build an intrusion detection system using network sniffing techniques. Next, you will find out how to scan your networks to ensure performance and quality, and how to carry out wireless pen testing on your network to avoid cyber attacks. After that, we’ll discuss the different kinds of network attack. Next, you’ll get to grips with designing your own torrent detection program. We’ll take you through common vulnerability scenarios and then cover buffer overflow exploitation so you can detect insecure coding. Finally, you’ll master PE code injection methods to safeguard your network.

Python Penetration Testing Essentials. Employ the power of Python to get the best out of pentesting

Mohit Raj

Python Penetration Testing Essentials. Techniques for ethical hacking with Python - Second Edition

Mohit Raj

This book gives you the skills you need to use Python for penetration testing (pentesting), with the help of detailed code examples. We start by exploring the basics of networking with Python and then proceed to network hacking. Then, you will delve into exploring Python libraries to perform various types of pentesting and ethical hacking techniques. Next, we delve into hacking the application layer, where we start by gathering information from a website. We then move on to concepts related to website hacking—such as parameter tampering, DDoS, XSS, and SQL injection.By reading this book, you will learn different techniques and methodologies that will familiarize you with Python pentesting techniques, how to protect yourself, and how to create automated programs to find the admin console, SQL injection, and XSS attacks.

Python: Penetration Testing for Developers. Execute effective tests to identify software vulnerabilities

Christopher Duffy, Mohit Raj, Cameron Buchanan, Andrew Mabbitt, ...

Cybercriminals are always one step ahead, when it comes to tools and techniques. This means you need to use the same tools and adopt the same mindset to properly secure your software. This course shows you how to do just that, demonstrating how effective Python can be for powerful pentesting that keeps your software safe. Comprising of three key modules, follow each one to push your Python and security skills to the next level.In the first module, we’ll show you how to get to grips with the fundamentals. This means you’ll quickly find out how to tackle some of the common challenges facing pentesters using custom Python tools designed specifically for your needs. You’ll also learn what tools to use and when, giving you complete confidence when deploying your pentester tools to combat any potential threat.In the next module you’ll begin hacking into the application layer. Covering everything from parameter tampering, DDoS, XXS and SQL injection, it will build on the knowledge and skills you learned in the first module to make you an even more fluent security expert.Finally in the third module, you’ll find more than 60 Python pentesting recipes. We think this will soon become your trusted resource for any pentesting situation.This Learning Path combines some of the best that Packt has to offer in one complete, curated package. It includes content from the following Packt products:? Learning Penetration Testing with Python by Christopher Duffy? Python Penetration Testing Essentials by Mohit? Python Web Penetration Testing Cookbook by Cameron Buchanan,Terry Ip, Andrew Mabbitt, Benjamin May and Dave Mound

Python. Podstawy nauki o danych. Wydanie II

Alberto Boschetti, Luca Massaron

Nauka o danych jest nową, interdyscyplinarną dziedziną, funkcjonującą na pograniczu algebry liniowej, modelowania statystycznego, lingwistyki komputerowej, uczenia maszynowego oraz metod akumulacji danych. Jest przydatna między innymi dla analityków biznesowych, statystyków, architektów oprogramowania i osób zajmujących się sztuczną inteligencją. Szczególnie praktycznym narzędziem dla tych specjalistów jest język Python, który zapewnia doskonałe środowisko do analizy danych, uczenia maszynowego i algorytmicznego rozwiązywania problemów. Niniejsza książka jest doskonałym wprowadzeniem do nauki o danych. Jej autorzy wskażą Ci prostą i szybką drogę do rozwiązywania różnych problemów z tego obszaru za pomocą Pythona oraz powiązanych z nim pakietów do analizy danych i uczenia maszynowego. Dzięki lekturze przejdziesz przez kolejne etapy modyfikowania i wstępnego przetwarzania danych, poznając przy tym podstawowe operacje związane z wczytywaniem danych, przekształcaniem ich, poprawianiem na potrzeby analiz, eksplorowaniem i przetwarzaniem. Poza podstawami opanujesz też zagadnienia uczenia maszynowego, w tym uczenia głębokiego, techniki analizy grafów oraz wizualizacji danych. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: konfiguracja środowiska Jupyter Notebook najważniejsze operacje stosowane w nauce o danych potoki danych i uczenie maszynowe wprowadzenie do grafów i wizualizacje biblioteki i pakiety Pythona służące do badań danych Nauka o danych — fascynujące algorytmy i potężne grafy! Alberto Boschetti specjalizuje się w przetwarzaniu sygnałów i statystyce. Jest doktorem inżynierii telekomunikacyjnej. Zajmuje się przetwarzaniem języków naturalnych, analityką behawioralną, uczeniem maszynowym i przetwarzaniem rozproszonym. Luca Massaron specjalizuje się w statystycznych analizach wieloczynnikowych, uczeniu maszynowym, statystyce, eksploracji danych i algorytmice. Pasjonuje się potencjałem, jaki drzemie w nauce o danych.

Python Programming Blueprints. Build nine projects by leveraging powerful frameworks such as Flask, Nameko, and Django

Daniel Furtado, Marcus Pennington

Python is a very powerful, high-level, object-oriented programming language. It's known for its simplicity and huge community support. Python Programming Blueprints will help you build useful, real-world applications using Python.In this book, we will cover some of the most common tasks that Python developers face on a daily basis, including performance optimization and making web applications more secure. We will familiarize ourselves with the associated software stack and master asynchronous features in Python. We will build a weather application using command-line parsing. We will then move on to create a Spotify remote control where we'll use OAuth and the Spotify Web API. The next project will cover reactive extensions by teaching you how to cast votes on Twitter the Python way. We will also focus on web development by using the famous Django framework to create an online game store. We will then create a web-based messenger using the new Nameko microservice framework. We will cover topics like authenticating users and, storing messages in Redis.By the end of the book, you will have gained hands-on experience in coding with Python.

Python Programming for Arduino. Develop practical Internet of Things prototypes and applications with Arduino and Python

Pratik Desai, Pratik Desai

Python Programming with Raspberry Pi. Build small yet powerful robots and automation systems with Raspberry Pi Zero

Sai Yamanoor, Srihari Yamanoor

Raspberry Pi Zero is a super-small and super-affordable product from Raspberry Pi that is packed with a plethora of features and has grabbed the notice of programmers, especially those who use Python. This step-by-step guide will get you developing practical applications in Python using a Raspberry Pi Zero. It will become a valuable resource as you learn the essential details of interfacing sensors and actuators to a Raspberry Pi, as well as acquiring and displaying data. You will get started by writing a Python program that blinks an LED at 1-second intervals. Then you will learn to write simple logic to execute tasks based upon sensor data (for example, to control a motor) and retrieve data from the web (such as to check e-mails to provide a visual alert). Finally, you will learn to build a home automation system with Python where different appliances are controlled using the Raspberry Pi. The examples discussed in each chapter of this book culminate in a project that help improve the quality of people’s lives.

Python. Programowanie funkcyjne

Steven F. Lott

Zgodnie z paradygmatem programowania funkcyjnego największy nacisk należy kłaść na stałe i funkcje. Polega to na konstruowaniu funkcji oraz na obliczaniu wartości wyrażeń. W ten sposób otrzymuje się kod odporny na błędy. Python nie jest w pełni funkcyjnym językiem programowania, jednak pozwala na taki sposób pisania programów. Dzięki temu umożliwia tworzenie zwięzłego i eleganckiego kodu. Na przykład stosowanie wyrażeń generatorowych w Pythonie sprawia, że tworzone programy działają szybciej, ponieważ zużywają mniej zasobów. Niezależnie więc od stosowanego paradygmatu warto zapożyczyć pewne elementy programowania funkcyjnego i wykorzystać je do tworzenia ekspresyjnych i zwięzłych aplikacji w Pythonie. To znakomity podręcznik dla programistów, którzy chcą wykorzystać techniki i wzorce projektowe z funkcyjnych języków programowania, aby tworzyć w Pythonie zwięzłe, eleganckie i ekspresyjne programy - z czytelnym i łatwym w utrzymaniu kodem. Zawiera ogólny przegląd koncepcji funkcyjnych oraz wyjaśnia tak istotne pojęcia jak funkcje pierwszej klasy, funkcje wyższego rzędu, funkcje czyste, leniwe wartościowanie i wiele innych. Wnikliwie omawia sposób korzystania z tych funkcji w Pythonie 3.6, a także techniki przygotowywania i eksploracji danych. Ponadto pokazuje, w jaki sposób standardowa biblioteka Pythona pasuje do funkcyjnego modelu programowania. Co ważne, w książce znalazło się kilka przykładów prezentujących w praktyce opisane koncepcje. W książce między innymi: podstawy modelu programowania funkcyjnego działania na kolekcjach danych i przetwarzanie krotek projektowanie dekoratorów biblioteka PyMonad usługi sieciowe a programowanie funkcyjne Python: kod funkcyjny i funkcjonalny!