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Monty Python demandó a ABC por una buena razón

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“El circo volador de Monty Python” Ha sido difícil de vender en Estados Unidos y es fácil ver por qué. Muchos de los programas de televisión y tropos mediáticos que el equipo de Python parodiaba en su famoso y tonto programa de comedia eran insoportablemente desagradables para el público británico. Hubo chistes sobre personalidades de la televisión local, parodias de programas de noticias en inglés y mensajes sobre la tendencia de la BBC a incluir documentales secos y totalmente aburridos en su programación. (E incluso años después, John Cleese de Python admitió que “no tenía idea” Por qué la droga sigue resonando en Estados Unidos)

La BBC tenía un acuerdo con Time Life Television para retransmitir reposiciones de “Monty Python's Flying Circus” en Estados Unidos, pero tras llegar a un acuerdo, Time Life decidió Consideró la serie “muy británica”. Para el público americano. Finalmente, fue archivado. Las sospechas de Time-Life sobre los Pythons se demostraron correctas cuando la película antológica de la banda de 1971 “And Now for Something Completely Different” se convirtió en un éxito de taquilla. Además, los Six Silly Men interpretaron un segmento de 30 minutos del material en un episodio de 1973 de “The Tonight Show” y fue como un globo de plomo.

Parecía que “Flying Circus” no encontró audiencia en Estados Unidos hasta que la estación de PBS en Dallas, Texas – KERA – comenzó a transmitir episodios completos. Una vez que el público de PBS (al menos los curiosos) finalmente tuvo la oportunidad de ver “Flying Circus” sin tapujos, se enamoraron instantáneamente. Otras estaciones de PBS en todo el país también comenzaron a transmitirlo y el programa finalmente despegó. Luego, en 1975, la primera película de Python, Monty Python y el Santo Grial, se estrenó en los cines con un éxito razonable, atrayendo a más estadounidenses a la cadena de transmisión Python en PBS.

Entonces las redes se involucraron. ABC eligió “Flying Circus” para su transmisión nacional en 1975. Sin embargo, desconcertada por el programa y preocupada por algunos de los segmentos traviesos, ABC (en su limitada sabiduría) decidió tomar los pocos episodios que había comprado y cortarlos. Se convirtieron en una antología especial de 90 minutos.

A los Pythons no les gustó eso. No, no. nunca. de hecho, El New York Times informó en 1975 Que Monty Python demandó a ABC e insistió en recuperar sus programas.

Ellos ganaron.

ABC editó Flying Circus de Monty Python por tiempo y contenido… y fue demandada por ello

Cuando ABC se puso manos a la obra con “Flying Circus”, claramente no sabía qué iba a hacer con el programa. Más que cualquier otra cosa, estaba preocupado por algunos de los elementos más obscenos del programa; “Flying Circus” presenta una pequeña cantidad de desnudez (que no habría sido permitida en la televisión estadounidense) y podría ser un poco más sexy, haciendo que los chistes sobre el baño sean más abiertos. También vale la pena señalar que los programas de televisión estadounidenses a mediados de la década de 1970 requerían múltiples pausas comerciales, mientras que los programas británicos podían durar un poco más. El tiempo era una preocupación legítima. ¿Cómo podría ABC incluir 30 minutos de material filmado en un anuncio de 26 minutos?

Se distribuyó un memorando sobre el “Circo Volador” por toda la cadena ABC, Y la buena gente de The New Yorker Lo revelé.

El memorando infame También hablé de ello en Mental Floss.señaló que ABC estaba nerviosa por algunas cosas muy específicas. El acuerdo era por seis episodios y, dadas sus preocupaciones, parecían ser los seis episodios de la cuarta temporada del programa desde 1974: “La edad de oro de la inflación”, “Michael Ellis”, “La guerra del entretenimiento ligero”, “Hamlet”. y “Sr. Neutron”. Y “la transmisión política del partido”. Cuando los primeros tres de esos episodios se emitieron como un especial de 90 minutos especialmente cortado y editado el 3 de octubre de 1975, se cortaron 22 minutos completos de material. Al parecer a ABC no le gustó la idea. Un gato muerto y plano usado como timbreNo le gustaban las referencias explícitas a la irrigación del colon. ABC también eliminó algunos insultos como “joder” y “oh señor”.

Cuando los Pythons de ABC se enteraron de que iban a cortar tres de sus episodios, se pusieron furiosos. Escribieron sus programas para que fluyeran de cierta manera y se opusieron enérgicamente a la interrupción de ese flujo y a la grosera censura. Mientras ABC se preparaba para emitir un segundo especial de 90 minutos, previsto para diciembre de ese año, también pretendía cortar el material en tiras. Para evitar que se transmitiera el segundo especial, los Pythons presentaron una demanda contra ABC.

Python no quería el dinero

Pero la demanda no fue por ninguna compensación financiera. Los Pythons sólo querían que su programa conservara su integridad artística. solo Terry Gilliam, el único estadounidense del grupoMichael Palin compareció personalmente ante el tribunal para objetar lo que estaba haciendo ABC. El juez de este caso, Maurice E. Lasker, emitir una sentencia basada en la pérdida de control artístico sobre un programa de televisión importado, es algo que no suele discutirse en los tribunales. De hecho, a ABC se le permitió legalmente editar el programa como quisiera, por lo que ni siquiera era un problema legal. Repito, se trataba de integridad. El juez admitió, y es curioso, que ABC le robó a la banda su “vida rebelde”.

ABC finalmente emitió una versión truncada como había previsto, pero una orden judicial exigió que se transmitiera con un aviso en pantalla de que había sido editado para televisión. Sin embargo, después de su emisión, el equipo de Python apeló su caso y ganó. Prohibieron a ABC volver a transmitir los especiales truncados. El juez golpeó su pequeño mazo y, a partir de entonces, “El circo volador” tuvo que transmitirse sin cortes.

La victoria en los tribunales también resultó ser un golpe legal. Gracias a algún detalle bizantino en los contratos entre la BBC y ABC, se reveló que los derechos de autor de 'Monty Python's Flying Circus' serían liberados en 1980. El caso ABC permitió que 'Flying Circus' volviera a manos de los propios Snakes. dándoles Controlar toda la pantalla. Finalmente pasó a ser de su propiedad.



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Codificación ChatGPT: aprenda programación de IA y Python

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¿Estás listo para llevar tu comprensión de la programación y la IA al siguiente nivel? este Paquete de programación para ChatGPT y Python Le muestra cómo implementar proyectos de programación grandes y pequeños, desde “principiante hasta ganador”. Y puedes obtener los 14 cursos, un total de 86 horas de cursos, por sólo $29,97 (normalmente $154).

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Una manera fácil de aprender a programar ChatGPT y Python

La creciente popularidad de la plataforma ChatGPT ha llevado a muchas personas a estudiar el futuro de las comunicaciones mediante IA. Si está listo para profundizar en la inteligencia artificial y la programación, este paquete es un excelente punto de partida. Viene cargado de contenido que puedes revisar al ritmo que se adapte a tus necesidades.

Con este paquete de formación, podrá adquirir conocimientos prácticos de programación utilizando la innovadora tecnología ChatGPT. También comprenderá el potencial de progreso continuo que puede conducir a mayores avances. Remodelando empresas grandes y pequeñas. Y si ya conoce los conceptos básicos de la IA y ChatGPT, puede mejorar aún más sus habilidades e incluso aprender a crear un chatbot de IA que haga lo que usted quiera.

Los programadores de alta calidad siempre son apreciados y las habilidades de programación exitosas están a tu alcance con la ayuda de los cursos de Python de este paquete. Comience con lo básico Los lenguajes de programación más popularesLuego podrá avanzar fácilmente a una programación Python más avanzada. Este curso proporciona un enorme conocimiento de Python ReportLab, MTA 98-381, Tkinter y mucho más. Independientemente de su punto de partida, puede adquirir las habilidades que necesita para sentirse seguro en su uso y comprensión de Python.

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El procesamiento en memoria con Python promete una computación más rápida y eficiente al omitir la CPU

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  • El hardware de procesamiento existe dentro de la memoria, pero el software no.
  • Los investigadores crearon PyPIM para permitir el cálculo en memoria
  • Los comandos de Python se traducen en instrucciones ejecutables en la memoria.

Si bien las velocidades de los procesadores y las capacidades de almacenamiento de la memoria han aumentado en las últimas décadas, el rendimiento general de una computadora todavía está limitado por las transferencias de datos, ya que la CPU debe recuperar datos de la memoria y procesarlos, lo que crea un cuello de botella.

Las tecnologías de hardware que permiten que ciertos procesos se ejecuten en la memoria se han estado desarrollando durante algún tiempo, pero el software que permite a las computadoras realizar operaciones de procesamiento directamente en la memoria de acceso aleatorio (RAM), sin pasar por la unidad central de procesamiento (CPU), no se ha abordado adecuadamente. .

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Los piratas informáticos están secuestrando paquetes de Python nuevamente para difundir malware peligroso

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Los piratas informáticos vuelven a apuntar a los desarrolladores de Python involucrados en la industria blockchain en un intento de distribución. malware Y robar códigos.

Un nuevo informe de investigadores de ciberseguridad de Checkmarx explica cómo observaron una cuenta en PyPI cargando múltiples paquetes en un período de tiempo muy corto.

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Microsoft Excel agrega Python – Desarrollado por Copilot

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microsoft Anunció sus planes para integrar Python en Excel como parte de su último esfuerzo Copilot AI.

Este paso es parte de la expansión más amplia de la compañía en microsoft 365 La suite Copilot está diseñada para mejorar la productividad al brindarles a los trabajadores acceso a herramientas avanzadas que pueden controlarse mediante entrada de lenguaje natural.

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Major Palo Alto security flaw is being exploited via Python zero-day backdoor

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For weeks now, unidentified threat actors have been leveraging a critical zero-day vulnerability in Palo Alto Networks’ PAN-OS software, running arbitrary code on vulnerable firewalls, with root privilege. 

Multiple security researchers have flagged the campaign, including Palo Alto Networks’ own Unit 42, noting a single threat actor group has been abusing a vulnerability called command injection, since at least March 26 2024.

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Python devs are being targeted by this massive infostealing malware campaign

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Cybersecurity researchers from Checkmarx have discovered a new infostealing campaign that leveraged typosquatting and stolen GitHub accounts to distribute malicious Python packages to the PyPI repository.

In a blog post, Tal Folkman, Yehuda Gelb, Jossef Harush Kadouri, and Tzachi Zornshtain of Checkmarx said they discovered the campaign after a Python developer complained about falling victim to the attack. 

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How to Learn Python with Google Gemini

Learn Python with Google Gemini

This guide is designed to show you how to learn Python with the help of Google Gemini. Python, recognized for its significant popularity within the programming community, is lauded for its exceptional readability, its adaptability across a myriad of applications, and its approachability for individuals taking their initial steps into the world of coding. The emergence of potent language models, such as Google’s Gemini Ultra, in the technological landscape has infused the educational journey of Python learners with a fresh and exhilarating perspective. This evolution presents an invaluable opportunity for novices and experienced programmers alike to tap into Gemini Ultra’s advanced functionalities. By integrating these capabilities into their learning and development process, burgeoning Python programmers can unlock new levels of efficiency, enhance their problem-solving skills, and explore innovative programming paradigms. Herein lies an exploration of strategies for these aspiring developers to effectively utilize Gemini Ultra’s features to enrich their programming expertise and navigate the complexities of Python with greater confidence and creativity.

Understanding Google Gemini

Gemini is a suite of advanced large language models (LLMs) developed by Google AI. These models have a deep understanding of language, code, and various factual topics. Here’s how they can enrich your Python learning experience:

  • Code Explanations: Provide Gemini with a Python code snippet and ask for a line-by-line explanation. This gives you instant analysis of complex concepts and how different code elements interact.
  • Example Generation: Don’t know how to approach a task? Ask Gemini to generate sample Python code to solve a specific problem. Analyze the provided code to understand common structures and coding patterns.
  • Bug Identification: Having trouble with an error? Give Gemini your code and the error message. It can often spot the problem areas and suggest fixes or ways to troubleshoot.
  • Concept Clarification: If you’re struggling with topics like classes, inheritance, or algorithms, have Gemini explain them in plain English, providing analogies and examples.

Getting Started

  1. Access to Google Gemini: Access is currently in an experimental phase. Explore these ways to potentially interact with Gemini:
  2. Install Necessary Tools:

Harnessing Gemini’s Power

Here are some practical scenarios in which Gemini can help during your studies:

  • Targeted Practice: Ask Gemini: “Generate a few Python practice problems on lists and loops.” The given problems let you apply your knowledge and reinforce concepts.
  • Debugging Assistance: Say to Gemini: “I have the following Python code [insert code] and this error message [insert error]. Can you suggest what might be wrong?”
  • Alternative Solutions: Show a working piece of code to Gemini and ask: “Can you provide a different way to write this Python function in a more concise manner?”
  • Documentation Doubts: Ask Gemini: “Explain the parameters of the numpy.array() function in Python.” Gemini often provides clearer or more intuitive explanations than standard documentation.

Important Considerations

  • Gemini is Not a Replacement for Learning: LLMs are incredibly powerful tools, but they don’t substitute for a structured understanding of Python fundamentals. Use Gemini in conjunction with tutorials, courses, and your own experimentation.
  • Output Can Be Inaccurate: LLMs like Gemini are trained on massive amounts of data. However, they can still generate incorrect code or explanations. Always analyze the provided output critically.
  • Evolving Technology: Gemini and its access methods are continuously under development, so expect changes and keep updated on the latest ways to interact with it.

The Future of Learning with AI

Python stands as a widely acclaimed programming language, celebrated for its clear syntax, flexible application across various domains, and its welcoming nature for beginners embarking on their coding journey. The advent of advanced language models, notably Google’s Gemini Ultra, has introduced a thrilling and innovative aspect to the educational journey of aspiring Python enthusiasts. This addition to the programming ecosystem allows newcomers and seasoned developers alike to harness the capabilities of Gemini Ultra to enhance their coding skills, debug code more efficiently, and explore new possibilities in Python programming. Here’s a deeper dive into how emerging Python programmers can leverage the full spectrum of Gemini Ultra’s features to accelerate their learning curve and broaden their coding horizons.

Image Credit: Chris Ried

Here are some helpful Google Gemini guides:

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How to Learn Python Quickly with Google Bard

coding

This guide is designed to show you how to learn Python with the help of AI tools like Google Bard. Python’s popularity is skyrocketing, and for good reason. It’s versatile, beginner-friendly, and opens doors to exciting fields like data science, automation, and web development. But where do you start, especially if you’re eager to learn quickly? Enter Google Bard, your friendly AI companion in this Python adventure.

This guide will equip you with a unique approach to mastering Python, leveraging Bard’s capabilities to boost your learning speed and solidify your understanding. So, grab your laptop, and a curious mind, and let’s dive into the world of Python with Bard by your side!

Step 1: Prime Your Playground

  • Setting Up: Bard prefers you interact through its web interface. However, if you prefer a coding environment, Python interpreters like Thonny or IDLE are great choices for beginners.
  • Bard Basics: Familiarize yourself with Bard’s interface. Learn how to ask clear questions, use code snippets within your queries, and navigate the different response formats.

Step 2: Foundational Footsteps

  • Start with the Fundamentals: Use Bard to grasp basic concepts like variables, data types, operators, and control flow. Ask Bard to explain these concepts using real-world examples and analogies.
  • Interactive Learning: Practice writing simple Python code snippets within your Bard queries. Ask Bard to analyze your code, highlight errors, and suggest improvements.
  • Bite-Sized Lessons: Leverage Bard’s ability to summarize technical content. Ask Bard to condense informative articles, tutorials, or documentation into easily digestible chunks.

Step 3: Dive Deeper with Bard as Your Co-pilot

  • Challenge Yourself: Graduate from simple commands to writing short scripts that solve specific problems. Ask Bard to help you break down the problem into smaller tasks and guide you through the coding process.
  • Practice Makes Perfect: Utilize Bard’s code generation capabilities. Provide a clear description of what you want your code to achieve, and let Bard generate a draft script. Analyze the generated code, understand its logic, and modify it to fit your needs.
  • Get Creative: Don’t just crunch numbers! Explore Python’s versatility. Build simple games, automate tasks, or dabble in web development. Use Bard as your brainstorming partner and ask it to suggest creative Python projects for your skill level.

Step 4: Beyond the Bard: Expanding Your Horizons

  • Structured Learning: While Bard is a powerful tool, don’t neglect the value of structured learning resources. Consider online courses, interactive platforms like Codecademy, or beginner-friendly Python books to solidify your understanding.
  • Community Connection: Immerse yourself in the Python community. Join online forums, attend meetups, or collaborate on projects with fellow Python enthusiasts. Sharing your learnings and challenges can lead to invaluable insights and accelerated growth.

Remember:

  • Consistency is key: Dedicate small, regular chunks of time to practicing Python. Consistent effort, even in short bursts, will yield far greater results than sporadic marathons.
  • Don’t be afraid to ask: Bard is here to help! Don’t hesitate to ask questions, no matter how basic they seem. The more you ask, the more you learn and the faster you progress.
  • Have fun: Learning should be an enjoyable journey. Experiment, explore, and celebrate your victories, big or small. The world of Python is your oyster, so go forth and make the most of it!

With Google Bard as your guide and your own dedication as the engine, you’ll be wielding Python’s power in no time. So, what are you waiting for? Start your Python adventure today and let Bard be your trusted companion on the path to proficiency!

Bonus Resources:

Here is a useful video from Programming with Mosh on how to learn Python:

Summary

Learning Python may seem like a daunting climb, but with Google Bard as your sherpa, the summit is closer than you think. This guide has equipped you with a strategic approach, a supportive companion, and a treasure trove of resources to fuel your journey. Remember, consistent practice, fearless curiosity, and a dash of creativity are your secret weapons. As you conquer each concept, build your confidence, and witness the power of your Python code come alive, the sense of accomplishment will be truly rewarding. So, embrace the challenge, embrace Bard, and embrace the endless possibilities that await you in the vibrant world of Python. Happy coding!
Here are some more useful Google Bard guides:

Image Credit: Kelly Sikkema

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How to Debug Python with ChatGPT

Debug Python with ChatGPT

Debugging Python code with the assistance of ChatGPT is a synergistic endeavor, requiring active engagement from both the user and the AI. It’s imperative to acknowledge that ChatGPT serves as a supportive tool, capable of identifying potential issues and offering suggestions for code enhancement. However, this assistance should not be misconstrued as a substitute for a robust understanding of Python programming fundamentals and the utilization of conventional debugging methodologies.

The role of ChatGPT is complementary, providing insights and guidance which, when combined with traditional debugging techniques and a deep knowledge of Python, leads to more effective problem-solving. In the context of this symbiotic relationship, this guide aims to outline a comprehensive approach for leveraging ChatGPT’s capabilities to debug Python code more effectively, enhancing the overall development and troubleshooting process.

1. Preparing Your Code

Before seeking assistance from ChatGPT, ensure your code is ready:

  • Isolate the Problem: Narrow down the section of code where the issue is occurring. Smaller code snippets are easier to analyze and discuss.
  • Reproduce the Issue: Make sure the problem can be consistently reproduced. This helps in understanding the behavior of the code.
  • Understand the Desired Outcome: Clearly define what the code is supposed to do. This helps in aligning the debugging process with the end goal.

2. Communicating with ChatGPT

When presenting your issue to ChatGPT:

  • Provide Context: Share necessary background information about your code. Mention the purpose of the code and any specific technologies or libraries you are using.
  • Describe the Problem: Clearly explain the issue you’re encountering. Include error messages, unexpected outputs, or incorrect behaviors.
  • Show the Code: Share the problematic code snippet. Ensure it’s readable and formatted for clarity.

3. Analyzing Responses

As ChatGPT responds:

  • Evaluate Suggestions: Assess the relevance of the suggestions provided. Remember, the AI’s understanding is based on the information you provide.
  • Check for Completeness: Ensure that the response addresses all aspects of your query. If not, ask follow-up questions for clarification.
  • Cross-Reference with Documentation: Verify AI suggestions against official Python documentation or trusted sources to confirm their accuracy.

4. Iterative Debugging

Debugging might require several iterations:

  • Implement Changes: Apply the suggestions provided by ChatGPT to your code.
  • Test and Observe: Run your code to see if the changes have resolved the issue.
  • Report Back: If the problem persists or new issues arise, communicate this to ChatGPT with updated information.

5. Understanding Limitations

Be aware of the limitations:

  • AI’s Knowledge Boundaries: ChatGPT’s training includes information up to a certain point in time. It might not be aware of the very latest developments in Python.
  • Lack of Direct Interaction: ChatGPT cannot execute or directly interact with your code. It relies on the information you provide.

6. Leveraging Python Debugging Tools

Combine AI assistance with traditional debugging tools:

  • Use Python Debuggers: Tools like PDB or IPDB can help in stepping through the code and inspecting variables.
  • Logging and Print Statements: Sometimes, simple print statements or logging can reveal a lot about the issue.

7. Ethical and Responsible Use

Finally, ensure ethical and responsible use of AI in debugging:

  • Privacy Considerations: Be cautious about sharing sensitive or proprietary code.
  • Dependency Awareness: Avoid over-reliance on AI for debugging. It’s crucial to develop and maintain your own debugging skills.

Adhering to the strategies outlined in this guide empowers you to integrate ChatGPT into your Python debugging workflow seamlessly, thereby enriching the conventional debugging techniques with the nuanced, AI-driven perspectives that ChatGPT offers. This integration is not just about harnessing an additional tool; it’s about creating a synergistic relationship where the analytical strengths of AI and the practical, hands-on approaches of traditional debugging coalesce.

As you embark on this journey, it’s crucial to bear in mind that the success of this collaborative debugging process hinges significantly on your ability to communicate issues clearly and concisely. Equally important is your understanding of Python’s intricacies and the operational framework within which AI functions. Acknowledging the strengths and acknowledging the boundaries of both Python and AI technologies is key. This balanced approach, where one complements the other, can lead to a more insightful, efficient, and effective debugging experience, ultimately enhancing your code’s reliability and performance.