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Passo 1: Obter a API Key e Gerar o Token de Acesso - Va até: [Hidden Content] - Crie um novo Power-UP - Copie a Key gerada; - Agora gere um token de acesso, use a seguinte url: [Hidden Content],write&response_type=token&key=YOUR_API_KEY Obs: O parâmetro expiration=never define que o token nunca expirará. Caso prefira um tempo limitado, você pode usar valores como 1day, 30days, etc. MeuApp é o Power-UP que criou, também não esqueça de colocar sua API Key. Agora que tem seu Token e API Key em mãos, vamos para o próximo passo. Passo 2: Obter o ID do Quadro (Board ID) - Acesse o Trello e Vá para o Quadro que deseja automatizar - Na URL do navegador, você verá algo como: [Hidden Content] O ID do Quadro é o valor entre /b/ e o nome do quadro. No exemplo acima, o ID do quadro é XXXXX. Passo 3: Obter o ID da Lista (List ID) - Utilize a API do Trello para Listar as Listas do Quadro: [Hidden Content] Apenas coloque os dados gerados, isso irá retornar um JSON com a lista de todos os quadros e seus IDs. [ { "id": "5a1e67b99b9c32d9a5e66b54", "name": "To Do", "closed": false }, { "id": "5a1e67b99b9c32d9a5e66b55", "name": "Bugs", "closed": false } ] Passo 4: Configurar o Postman para Criar Cartões no Trello Agora que você tem a API Key, o Token de Acesso, o ID do Quadro e o ID da Lista, pode usar o Postman para criar um cartão automaticamente no Trello. - Abra o Postman e crie uma nova requisição do tipo Post - Insira a url: [Hidden Content] Agora vá em Params e adicione as keys: key - Sua API Key token - Seu Token de Acesso idList - ID da Lista name - Título da task desc - Descrição da task Após configurar os parâmetros, clique no botão Send para enviar a requisição. Agora você pode integrar isso onde quiser.

Este script visa automatizar a leitura e análise de arquivos de log do TFS, identificando erros. Ele foi projetado para ajudar você a encontrar os erros nos logs do TFS, fornecendo uma visão detalhada de cada erro encontrado, incluindo rastreamento de pilha e contexto adicional. Instale o Python Em uma pasta, adicione todos os ".log" do TFS e execute o script (python log_análise_script.py) import os import re def suggest_fix(error_message): if "Invalid argument" in error_message: return "Verifique se os parâmetros passados estão corretos e no formato esperado." elif "CreatureScript Interface" in error_message: return "Verifique os scripts das criaturas e valide se estão de acordo com a documentação." elif "Action Interface" in error_message: return "Valide as ações e eventos registrados para evitar conflitos ou configurações incorretas." elif "OTBM Loader" in error_message: return "Verifique a integridade dos arquivos de mapa ou tente carregar um backup." elif "attempt to index field" in error_message: return "Verifique se a variável referenciada está corretamente inicializada ou se não há valores nulos inesperados." elif "stack traceback" in error_message or "Traceback" in error_message: return "Rastreie a origem do erro no código e trate exceções de forma adequada." else: return "Erro desconhecido. Verifique a documentação ou revise o código." def analyze_logs(log_folder): error_pattern = re.compile(r"(ERROR|FATAL|Exception|Traceback|stack traceback)", re.IGNORECASE) context_lines = 5 results = [] all_errors = [] for root, dirs, files in os.walk(log_folder): for file in files: if file.endswith(".log"): file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f: lines = f.readlines() for i, line in enumerate(lines): if error_pattern.search(line): start = max(i - 1, 0) end = min(i + context_lines, len(lines)) error_context = lines[start:end] error_message = ''.join(error_context).strip() suggestion = suggest_fix(error_message) results.append((file, error_message, suggestion)) all_errors.append(f"Arquivo: {file}\nErro: {error_message}\nSugestão: {suggestion}\n{'-'*50}") return results, all_errors def generate_output(log_folder): log_analysis_results, all_errors = analyze_logs(log_folder) output_file = os.path.join(log_folder, "log_error_report.txt") with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f: for error in all_errors: f.write(error + "\n") print(f"Relatório gerado: {output_file}") log_folder = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) generate_output(log_folder) Após rodar esse script, será gerado um arquivo chamado: log_error_report.txt mostrando os erros separados, para uma leitura mais dinâmica.

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Pro servidor teria que utilizar o tipo de dado que o client envia pro server e alterar o sever pra aceitar esses dados. Recomendo utilizar o K6 para isso

Locust é uma ferramenta open-source para testes de carga que permite simular o comportamento de múltiplos usuários simultâneos em uma aplicação web. Neste tutorial, vamos usar o Locust para simular um ataque DDoS (Distributed Denial of Service) em um site e fornecer dicas sobre como proteger sua infraestrutura contra esses ataques. 1° Configurar o Ambiente: - Python 3.6+ - Um servidor web ou VPS como alvo. - Locust instalado (pip install locust) 2° Criando o Script de Teste no Locust (Arquivo .py) from locust import HttpUser, task, between class DDoSUser(HttpUser): wait_time = between(1, 3) @task def attack(self): self.client.get("/") 3° Executando o Locust: locust -f seu_script.py Agora basta acessar a interface web do Locust ([Hidden Content]) Adicionar o número de usuários que deseja simular Rampup (Duração de segundos) Host que será testado E como eu me protejo disso? - Usar um Firewall de Aplicação Web (WAF) Um WAF (Firewall de Aplicação Web) atua como uma barreira entre o seu site e o tráfego da web. Ele filtra, monitora e bloqueia tráfego HTTP/HTTPS potencialmente malicioso, incluindo ataques DDoS. Um WAF pode analisar solicitações em tempo real e tomar decisões sobre permitir ou bloquear com base em regras pré-definidas ou aprendizado de máquina. Deve verificar com sua VPS como realizar a configuração de WAF. - Implementar Rate Limiting Rate Limiting controla o número de requisições que um IP pode fazer a um servidor dentro de um período específico. Isso é útil para evitar que um único IP, ou um conjunto de IPs controlados por um atacante, sobrecarregue o servidor enviando um grande número de requisições em um curto período. Recomendo a implementação via Nginx da configuração de limite. - Usar CDNs Uma CDN (Content Delivery Network) distribui o conteúdo do seu site através de uma rede de servidores localizados em várias partes do mundo. Quando um usuário faz uma solicitação, a CDN serve o conteúdo a partir do servidor mais próximo, reduzindo a carga no servidor principal e ajudando a mitigar ataques DDoS ao distribuir o tráfego. Deve ser atualizado nas configurações do DNS do seu servidor de nomes na VPS. - Implementação de Monitoramento e Resposta Automática Sistemas de monitoramento ajudam a detectar picos de tráfego anormais e a resposta automática pode bloquear ou mitigar esses ataques em tempo real. Esses sistemas podem acionar scripts para bloquear IPs suspeitos ou escalar automaticamente os recursos do servidor. Recomendo que instale e configure o Zabbix para monitorar seu servidor, defina como identificar os picos e ações automáticas como bloqueio de IPs. - Dimensionamento Horizontal O dimensionamento horizontal envolve adicionar mais servidores à sua infraestrutura para lidar com o aumento do tráfego, em vez de simplesmente aumentar os recursos de um único servidor. Isso distribui a carga, tornando o sistema mais resiliente a ataques DDoS. - Lista Negra de IPs e Países Bloquear IPs específicos ou até mesmo regiões geográficas inteiras que não fazem parte do seu público-alvo pode reduzir significativamente a superfície de ataque.

Acho que o link expirou, segue o novo: [Hidden Content] Em questão de vídeos, infelizmente estou sem tempo para gravar, mas vou montar uma IA para tirar dúvidas no chat e posso tirar dúvidas via chat/call.

Boa noite, Gerei algumas aulas de programação e um roteiro detalhado que pode ser visto em: [Hidden Content] Podem dar sugestões de temas para as próximas aulas. Até agora temos: LUA, HTML, CSS e JavaScript.

Este projeto é um bot do Discord que gera e exibe perfis de jogadores e rankings com base em dados obtidos de uma API externa. O bot foi desenvolvido em Python, utilizando a biblioteca discord.py para gerenciar as interações com o Discord, e a biblioteca Pillow para gerar as imagens. Funcionalidades Comando de Perfil de Jogador (!perfil): Busca e exibe o perfil de um jogador, incluindo seu nível, Pokémon descobertos e capturados, quests e afiliação a um clã. O perfil é apresentado como uma imagem gerada. Comando de Ranking dos Melhores Jogadores (!ranking): Busca e exibe os 10 melhores jogadores com base nos seus níveis. O ranking é apresentado como uma imagem gerada. Pré-requisitos Python 3.7 ou superior Token de Bot do Discord Uma API que forneça dados de jogadores e ranking (Substitua as URLs das APIs no código com os seus endpoints reais) Instação: pip install -r requirements.txt python bot.py !perfil <nome_do_jogador>: Gera e envia uma imagem mostrando o perfil do jogador com o nome especificado. !ranking: Gera e envia uma imagem mostrando os 10 melhores jogadores. Código: [Hidden Content]

Contrato programador que deseje mexer nas Sources do meu OTCV8, preciso que seja feito sombras para alguns itens e efeito de nuvens passando pelo chão (menos onde tenha teto). Entrar em contato.