C’è stato un tempo in cui lo spam era facile da riconoscere. Ma ora no, anche qui prima di questo articolo l'autore di questo messaggio che resta a futura memoria, ha esagerato mettendo millemila cose.

Una volta erano email scritte male, offerte improbabili, messaggi pieni di maiuscole e promesse assurde. Bastava un colpo d’occhio e si finiva direttamente nel cestino. Oggi le cose sono un po’ cambiate. Lo spam non è più brutto. Non è più scritto male. Non è più evidente. Anzi, spesso è scritto meglio di molti contenuti legittimi. Benvenuti nell’era dello spam generato dall’intelligenza artificiale.

Quando produrre contenuti costa zero il vero cambiamento portato dall’AI non è solo qualitativo, ma economico. Prima creare contenuti richiedeva:
- tempo
- competenze
- persone

Oggi basta:
- un prompt
- qualche secondo
- e una AI sufficientemente brava

Il costo marginale di produzione dei contenuti si è avvicinato allo zero. E quando qualcosa costa quasi zero, succede sempre la stessa cosa: se ne produce in quantità enorme.

È qui che nasce il problema. Dallo spam “grezzo” allo spam “credibile”. Lo spam di una volta era rumoroso e facilmente riconoscibile. Quello di oggi è silenzioso e credibile.

Articoli ben scritti, commenti sensati, email, persino codice generato automaticamente per attaccare sistemi o creare contenuti in massa. La linea tra contenuto reale e contenuto generato diventa sempre più sottile.

E questo crea un paradosso interessante, non è più la qualità a distinguere il contenuto buono da quello inutile.

Il problema della saturazione è evidente. Il rischio più grande non è che l’AI produca contenuti sbagliati, è che produca troppi contenuti. Quando tutto il mondo può generare:
- articoli
- post
- tutorial
- codice
- commenti

il problema non è più creare, ma filtrare.

Diventa sempre più difficile:
- trovare informazioni affidabili
- distinguere esperienza reale da contenuto sintetico
- capire cosa vale davvero la pena leggere

In altre parole, il valore si sposta dalla produzione alla selezione. SEO, blog e contenuti si trovano in un ecosistema sotto pressione e non da oggi, ma da qualche mese per dire qualche anno. Uno dei campi dove questo fenomeno è più evidente è proprio questo, il web. Negli ultimi mesi si è assistito a un aumento enorme di blog generati automaticamente, articoli SEO prodotti in massa, siti pieni di contenuti scritti da AI, che se regolamentati e voluti, con un'attenta supervisione ci stanno anche.

Molti di questi contenuti sono formalmente corretti, ma spesso:
- non aggiungono valore
- ripetono informazioni già esistenti
- sono scritti solo per “riempire spazio”

Questo sta mettendo sotto pressione l’intero ecosistema dei contenuti online e costringe piattaforme e motori di ricerca a cambiare approccio, radicalmente. Il nuovo valore è l'esperienza reale sul campo. In questo contesto sta emergendo un cambiamento interessante. Se il contenuto può essere generato facilmente, allora ciò che diventa davvero prezioso è l'esperienza diretta umana per ora, domani chissà. Contano più le opinioni personali ed i casi reali basati magari su errori vissuti, che un'AI non sa, non comprende, non vive.

In altre parole tutto ciò che non è facilmente replicabile da una macchina. Un tutorial scritto da qualcuno che ha davvero affrontato un problema reale ha un valore molto più alto rispetto a un contenuto generico, anche se perfettamente scritto. E questo vale anche nel mondo dello sviluppo software, quindi ritorniamo sempre all'origine o meglio a ciò che ci sta a cuore.

AI e codice hanno la stessa matrice comune, lo stesso problema, anche nel codice sta succedendo qualcosa di simile. È sempre più facile generare codice, non nascondiamo la testa sotto la sabbia, ma questo non significa automaticamente avere codice di qualità basato su architetture solide. Anzi tutt'altro, senza una visione d'insieme il rischio è riempire progetti di codice “che funziona”, ma che nessuno capisce davvero. E qui torna centrale il ruolo dello sviluppatore: non come semplice scrittore di codice, ma come persona che capisce, valuta e decide.

Il futuro: meno creazione, più cautela. Ecco cautela, mi piace questo aspetto. Se c’è una direzione chiara, è questa, il valore si sta spostando dalla creazione alla cautela.

Chi saprà filtrare informazioni, scegliere cosa è valido, dare contesto ai contenuti e costruire fiducia, avrà un vantaggio enorme, qui lo dico e qui ... niente, lo dico. Perché in un mondo dove tutto può essere generato, ciò che conta davvero è ciò che vale la pena leggere, usare o condividere.

In conclusione, se proprio vogliamo trovare una conclusione, l’AI non ha inventato lo spam (anzi scrivete nei commenti se sapete l'origine dalla parola spam: indizio, è legato in qualche modo a Python non nel senso che credete. Ma non chiedete ad un'AI o a Google, tutti i patacca sono capaci così). L'AI quindi non ha creato il problema ha semplicemente tolto ogni limite alla sua produzione. E ora ci troviamo in un mondo dove il problema non è più “come creare contenuti”, ma “come dare valore ai contenuti”.

Ma la buona notizia c'è. Le persone che sanno davvero quello che fanno non sono mai state così importanti.

Il rovescio della medaglia? Anche loro, probabilmente, riceveranno molte più email di spam.

Viviamo tempi barbati o barbuti o barbari amici, scegliete voi.

P.S. Credete che questo articolo lo abbia scritto Neon Mantra? Eeeeeeh, non proprio, mi sono solo appropriato dei sui spazi indebitamente conquistati. Sono Daniele aka Palmux passo e chiudo, abbiate cura di voi e dei vostri cari.

Nel mondo dello sviluppo software esistono centinaia di linguaggi di programmazione. Alcuni sono velocissimi, altri estremamente rigorosi, altri ancora molto specializzati.

Eppure, quando si parla di popolarità tra gli sviluppatori, uno dei nomi che torna più spesso è sempre lo stesso: Python.

Negli ultimi anni Python è diventato uno dei linguaggi più utilizzati al mondo, presente praticamente in ogni ambito: sviluppo web, automazione, data science, intelligenza artificiale, scripting di sistema e molto altro.

Ma perché piace così tanto agli sviluppatori? Partiamo dalla cosa più evidente: una sintassi semplice e leggibile. Il linguaggio è stato progettato con un obiettivo molto chiaro: rendere il codice il più leggibile possibile. In Python spesso il codice assomiglia quasi a una frase scritta in inglese. Questo lo rende più facile da capire non solo per chi lo ha scritto, ma anche per chi dovrà leggerlo mesi o anni dopo. Questa filosofia è riassunta perfettamente nello Zen of Python, una raccolta di principi che guidano la progettazione del linguaggio.

Tra le cose dello zen notabili:
Simple is better than complex.
Readability counts.

Ma poi si continua con un altro punto fondamentale: impararlo è sorprendentemente facile. Python è spesso uno dei primi linguaggi che vengono insegnati a chi si avvicina alla programmazione. Questo non significa che sia un linguaggio "semplice" nel senso limitante del termine, ma significa piuttosto che riduce al minimo la complessità inutile. Molte operazioni comuni possono essere scritte in poche righe di codice, senza una quantità eccessiva di sintassi o configurazioni ed è per questo che Python è utilizzato sia da chi muove i primi passi nella programmazione sia da sviluppatori con molti anni di esperienza.

Ora calo l'asso: un ecosistema enorme. Un altro motivo fondamentale del successo di Python è il suo ecosistema. Grazie al Python Package Index (PyPI), gli sviluppatori hanno accesso a centinaia di migliaia di mlioni di miliardi di librerie pronte all’uso. Questo significa che spesso è possibile:
-- evitare di reinventare la ruota
-- integrare funzionalità complesse in poco tempo
-- costruire prototipi molto rapidamente

Che si tratti di analisi dei dati, sviluppo web o automazione, è molto probabile che qualcuno abbia già pubblicato una libreria utile.

Ma andiamo avanti, non mi fermo più: un linguaggio incredibilmente versatile. Uno degli aspetti più affascinanti di Python è la sua versatilità visto che lo stesso linguaggio può essere utilizzato per:
- scrivere piccoli script di automazione
- sviluppare applicazioni web
- analizzare grandi quantità di dati
- addestrare modelli di intelligenza artificiale
- costruire strumenti DevOps

Questa flessibilità permette agli sviluppatori di utilizzare Python in contesti molto diversi senza dover cambiare completamente stack tecnologico.

Poi noi siamo amichevoli ed abbiamo una community enorme. Ebbene sì, Python beneficia di una delle community più grandi e attive del mondo dello sviluppo.

Questo si traduce in:
- una quantità enorme di documentazione
- tutorial e corsi disponibili ovunque
- forum e community molto attive
- aggiornamenti continui del linguaggio

Quando si lavora con Python è molto raro sentirsi completamente soli davanti a un problema, anche noi nel nostro piccolo contribuiamo a questo senso di appartenenza.

Ed ora una cosa poco nota ma sottile, quasi chirurgica: un linguaggio che cresce con chi lo usa. Forse il motivo più interessante del successo di Python è che cresce insieme agli sviluppatori. Molti programmatori iniziano a usarlo per piccoli script o progetti personali. Con il tempo scoprono che lo stesso linguaggio può essere utilizzato per applicazioni molto più complesse. Questo rende Python una sorta di compagno di viaggio nello sviluppo software e forse è proprio questo il segreto del suo successo: non è solo un linguaggio potente, ma anche uno strumento che rende la programmazione più accessibile, più leggibile e, in molti casi, anche più divertente.

Qualunque sia il tuo destino, porta con te un amico fidato... Python, per gli amici... Python.

Inutile nascondersi dietro un dito, l'eterna diatriba tra Python 2 vs Python 3 è stata (ed è?) un'autentica spina nel fianco di tutti i pythonisti, che forse mai fino in fondo hanno digerito questa "divisione" nel proprio linguaggio. Non è difficile capire che tutta la comunità si è dovuta prodigare per supportare due versioni non del tutto compatibili tra loro, anzi diciamo pure incompatibili, spendendo tanto tempo per adeguare/creare prodotti con una doppia compatibilità. Se da un punto di vista questo sdoppiamento ha portato ad un notevole incremento delle ore/lavoro non certo gradito, è pur vero che da un'altra ha permesso a tutti coloro avessero sviluppato con la versione 2.7, di non dover forzatamente rivedere completamente i propri piani e gettarsi forzatamente in una conversione alla nuova versione del linguaggio. Purtroppo in molti, forse troppi, sono risultati estremamente riluttanti al passaggio alla versione 3.x del linguaggio, ed ancora oggi la 2.x è presente praticamente ovunque.

Quale versione scegliere?
Ma cosa dice la Python Software Foundation in tal proposito?

Python 2.x is legacy, Python 3.x is the present and future of the language

Ok quindi cosa si deve scegliere per iniziare il percorso di apprendimento? La risposta che ho dato e che continuo a dare, almeno da qualche anno a questa parte, è che se si comincia da zero con Python e non si hanno particolari esigenze, non ci si devono porre troppe domande e scegliere la versione 3.x del linguaggio. Imparare direttamente questa versione, che diventerà prima o poi lo standard, è senza dubbio la più intelligente come scelta, passatemi il termine forse un po' troppo forte. Certo non sono cieco e mi rendo conto che se si trova la versione 2.7 del linguaggio praticamente ovunque, in questo momento sto pensando alle varie distribuzioni GNU/Linux, tutto potrebbe essere dannatamente complicato, ma non siano nati per soffrire?

Fatti questi bei discorsi da filosofo del **BIP**, ora apriamo l'angolo dell'autoflagellazione. Sì perché se vi ho appena suggerito di iniziare senza indugi con la versione 3.x del linguaggio, dovete sapere che tra luglio ed agosto di quest'anno, non cinque anni fa ma solo qualche giorno fa, i pacchetti installati tramite pip vedono una netta prevalenza della versione 2.7 del linguaggio ed il grafico sottostante intitolato Python 2.7 regna ancora sovrana nel 2016 forse ci da un bel indizio.



Conclusione
Vi tralascio tutta la serie di grafici che prendono in esame alcune librerie/framework di Python, perché sono tutti simili al precedente. Che siano presi in considerazione numpy, matplotlib, pandas, etc... sembra chiaro che la versione del linguaggio 2.7 sia ancora la più utilizzata. Questo però se da una parte vuole dimostrare che i programmatori sono pigri nel passare alla nuova versione del linguaggio (ovviamente scherzo, non è pigrizia ma un'analisi tra costi e benefici), dovete sapere che la EOL (end of life) della versione 2.7 è fissata nel 2020, quindi anche in questo caso è davvero una scadenza prossima.

La versione 2.7 regna è vero, ma la 3.x ne richiederà la testa prima o poi, sappiamo già che sarà la vincitrice designata.

Buongiorno,
scrivo a nome di Exelio, un'azienda di Udine che sviluppa un sistema di monitoraggio delle performances dei calciatori.
Il sistema è composto da un dispositivo, indossato dall'atleta, che acquisisce il dato attraverso alcuni sensori, e da un software di analisi. Potete trovare maggiori informazioni sul progetto sul sito istituzionale: www.gpexe.com.
Il software è scritto in python su framework Django.
Stiamo cercando un programmatore python da affiancare all'attuale team di sviluppo. La sede di lavoro è Udine e siamo aperti a valutare diverse tipologie di contratto.

Per contattarci inviate una email a job@exelio.eu

Marco Vettor


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Marco Vettor
Exelio Srl
Via Tricesimo, 103/C 33100 Udine ITALY
mvettor@exelio.eu (+39) 0432 1841428

www.gpexe.com
GPEXE The Power Tracker

Stiamo cercando un Mentor Pythonista per il nostro Coding Club basato su Coderdojo, Computer Science Unpplugged e Python.
Abbiamo organizzato il primo di una serie di incontri gratuiti per i ragazzi dai 7 ai 17 anni per il giorno 26 ottobre pv dalle 10.30 alle 13.00 presso la sede dell'ASD Millennio a Cercola (NA) vedi http://www.millennioasd.com/index.php?option=com_content&view=category&layout=blog&id=40&Itemid=107&lang=it
I primi giorni di settembre ci sarà un incontro organizzativo con i diversi mentors.

Oggi posto un semplice programma che fa riferimento al metodo di cifratura utilizzato da Bernardo Provenzano.

Questo cifrario cripta i messaggi nello stesso modo in cui Provenzano scriveva i suoi famosi "pizzini", che venivano indirizzati ai suoi collaboratori.

Al momento ho scritto solo il metodo di criptaggio:

Ecco i 3 link:
Link Spiegazione: Cifrario Provenzano
Lin Fonte: Programmatore
Link Codice: Codice Sorgente

Per decriptare il messaggio la faccenda è leggermente più complicata in quanto il programma deve essere in grado di distinguere le parole composte da una cifra da quelle
composte da due. Si potrebbe creare un ciclo for che prendendo in input una stringa fatta di numeri inserisca in una lista tutti i numeri e quando incontra il valore 1 e 2, prende anche la cifra successiva.

Una volta inseriti tutti i numeri ben separati nella lista, la traduzione è banale.

Ciao a tutti, non so se vado off topic o se posso risultare invadente, ma vorrei mettere in luce anche su questo blog un'opportunità interessante.

Tramite il nostro portale, CatchStaff, facciamo consulenza (al momento gratuita) ai "possessori" di un'idea al fine creare un team che sarà parte di un'idea d'impresa che sarà costruita attono al progetto/idea stessa.

Tra le varie idee pubblicate di recente ce n'è una che si basa sullo sviluppo di un'app per gesitone eventi a livello nazionale, per la quale il team ideatore è alla ricerca di una risorsa esperta in programmazione lato server e amministrazione server, con capacità di gestione di team tecnici altamente qualificati nonchè di gestione di task tecnici di progetto.

La risorsa dovrà scegliere le soluzioni migliori per la progettazione, l'implementazione e la gestione dei task appena menzionati (scegliendo come soluzioni quelle che coinvolgono il nostro amato Python), e sarà parte del board decisionale della startup che nascerà a seguito dell'iniziativa, in quanto i founder offrono in cambio della collaborazione quote aziendali.

Per maggiori informazioni potete visitare la pagina dedicata: http://www.catchstaff.com/it/annuncio/86-partmeup-eventi-e-movida-social-a-portata-di-app

Oggi propongo un programmino che può rivelarsi utile per effettuare delle estrazioni casuali di una lista di nomi o di numeri.


Ecco i Link:

Guida Estrazione Lotteria con Python

Fonte

Codice Sorgente


Il programma può essere utilizzato per numerosi funzioni, sia per divertirsi con i propri amici sia per delle estrazioni online sul proprio blog o sito.

Buona Programmazione!

Qui trovate la guida dettagliata in italiano per spostare file da una cartella ad un'altra in maniera casuale scegliendo ogni quanto tempo spostare un file.

---> Articolo Spostamento File in Python <---


Sotto trovate il codice riferito all'articolo.

import shutil
import os
import random
import time



def move(path,dest,temp):
    x=os.listdir(path)
    numerofile=len(x)  


    while(numerofile>-1):


        numerofile=numerofile-1        

        m=random.randint(0, numerofile)

        s=path+"/"+xm 
    	print (s)

        shutil.move(s,dest)        
        

        del xm

        
        time.sleep(temp)
        if numerofile==0:
            
            return "Programma Terminato"



dest= "C:/Users/Stefano/destinazione"
path= "C:/Users/Stefano/Desktop/daspostare"
temp= 1800

print (move(path,dest,temp))

La m con il punto interrogativo vicino si per "m" racchiusa tra parentesi quadre

Fonte: Programmatore

Sono alle prime armi con la programmazione e vorrei sapere come installare python in lingua italiana