Во время посещения PyConRu 2014 я, с удивлением, узнал, что достаточно большая аудитория python-разработчиков не использует SQLAlchemy в качестве основного инструмента для работы с базой данных. Порассуждав на данную тему после Light Talks с коллегами было принято решение — во чтобы то ни стало написать статью о том, что же можно делать со всей мощью SQLAlchemy.

Обычно в написании сайтов не требуется чего-нибудь этакого от штатного ORM. А если и требуется, то хватает замены на нештатный или прочтения основной части документации. И, как правило, голову ломать над сложными запросами не приходится. Достаточно много различных ORM предлагают классические схемы One-2-Many, One-2-One, Many-2-Many, и т.д. Для обычных запросов и связей этого вполне достаточно. К сожалению, в больших проектах не обходится без частных случаев и программисты при сложных запросах пишут либо raw sql, либо полагаются на то, что им предлагает базовый функционал ORM. Это выглядит не совсем красиво или создает достаточно большую нагрузку на базу данных.

Понятно, что в погоне за скоростью выполнения сценариев, можно пожертвовать красотой кода, но что если скоростью можно пренебречь, а вот кроссплатформенностью — нет? Да и не хочется в python коде видеть что-то кроме python кода. А что если хочется на полную катушку использовать любимый ORM (для меня SQLAlchemy) и не писать raw sql запросы?

map — мощная директива, которая может сделать ваши конфиги простыми и понятными.
Возможно, это самая недооцененная директива, из за того, что не все знают всех её возможностей.
Она в компактной форме помогает обрабатывать переменные, GET параметры, заголовки, куки и наборы бекендов (upstream).
Попробую раскрыть её возможности хабрапользователям.

Вы когда нибудь задумывались о том, что происходит, когда вы ставите точку в python? Что скрывает за собой символ str(“\u002E”)? Какие тайны он хранит? Если без мистики, вы знаете как происходит поиск и установка значений пользовательских атрибутов в python? Хотели бы узнать? Тогда… добро пожаловать!

При разработке ПО часто возникают интересные задачи. Одна из таких: работа с гео-координатами пользователей. Если вашим сервисом пользуются миллионы пользователей и запросы к РСУБД происходят часто, то выбор алгоритма играет важную роль. О том как оптимально обрабатывать большое количество запросов и искать ближайшие гео-позиции рассказано под катом.

Одним из самых больших нововведений в PHP 5.5 будет поддержка генераторов и корутин (сопрограмм). Генераторы уже достаточно были освещены в документации и в нескольких других постах (например в этом или в этом). Сопрограммы же получили очень мало внимания. Это гораздо более мощный, но и более сложный для понимания и объяснения, инструмент.

В этой статье я покажу как реализовать планировщик задач с использованием корутин, чтобы вы поняли, что с ними можно делать и как их применять. Начнем с нескольких вступительных слов. Если вы считаете, что вы уже достаточно хорошо знаете как работают генераторы и корутины, тогда можете сразу перейти к разделу «Совместная многозадачность».

Генераторы

Суть генератора в том, что это функция, которая возвращает не просто одно значение, а последовательность значений, где каждое значение выброшено одно за другим. Или, другими словами, генераторы позволяют вам реализовать итератор, без лишнего кода.

Эта статья не для матёрых укротителей Python’а, для которых распутать этот клубок змей — детская забава, а скорее поверхностный обзор многопоточных возможностей для недавно подсевших на питон.

К сожалению по теме многопоточности в Python не так уж много материала на русском языке, а питонеры, которые ничего не слышали, например, про GIL, мне стали попадаться с завидной регулярностью. В этой статье я постараюсь описать самые основные возможности многопоточного питона, расскажу что же такое GIL и как с ним (или без него) жить и многое другое.

Введение.

Python замечательный язык. Связка Python + NumPy + Matplotlib, на мой взгляд, сейчас одна из лучших для научных расчётов и быстрого прототипирования алгоритмов. Но у каждого инструмента есть свои светлые и тёмные стороны. Одной из самых дискутируемых особенностей Python является GIL – Global Interpreter Lock. Я бы отнёс эту особенность к тёмной стороне инструмента. Хотя многие со мной не согласятся.

Если кратко, то GIL не позволяет в одном интерпретаторе Python эффективно использовать больше одного потока. Защитники GIL утверждают, что однопоточные программы при наличии GIL работают намного эффективнее. Но наличие GIL означает, что параллельные вычисления с использованием множества потоков и общей памяти невозможны. А это достаточно сильное ограничения в современном многоядерном мире.

Один из способов преодоления GIL при помощи потоков на C++ был недавно рассмотрен в статье: Использование Python в многопоточном приложении на C++. Я же хочу рассмотреть другой способ преодоления ограничений GIL, основанный на multiprocessing и shared array. На мой взгляд, этот способ позволяет достаточно просто и эффективно использовать процессы и разделяемую память для прозрачного параллельного программирования в стиле множества потоков и общей памяти.

В продолжение темы Настройка Ubuntu 8.10 для кодинга под NVIDIA CUDA, я решил наладить себе рабочее место для использования одного из моих любимых языков программирования — Python. Для этого существует отличный набор библиотек PyCUDA, позволяющий реализовывать все прелести NVIDIA CUDA API с помощью удобного и красивого кода.

Уязвимость информации, хранимой в базах данных, является одной из самых распространенных проблем безопасности iOS приложений. Многие программы предлагают пользователю использовать пароль для доступа к данным — но в большинстве случаев это никаким образом не влияет на то, в каком виде хранится сама информация. Таким образом, к данным таких приложений, как менеджеры паролей, блокноты, органайзеры, трекеры финансов, может получить доступ практически любой посторонний, в руках у которого окажется ваше устройство.

Данная статья представляет собой перевод статьи What is a meta-class in Objective-C?

Перевод является авторским. Незначительные дополнения в основном касаются документации Apple и добавлены исключительно для удобства уважаемых читателей. При копировании перевода статьи ссылка на оригинал перевода обязательна. Давайте будем уважать совместный труд.

Tinyicon это небольшая библиотека для манипуляции с favicon сайта для передачи информации о новых событиях. Для браузеров не поддерживающих canvas счетчик отображается в title страницы.