Серия статей «Основы Python»

I, Начало
II, Строки
III, Списки, кортежи, файлы
IV, Генераторы списков
V, Определение функций, основы
VI, Расширенное определение функций

Об основах языка Python в сжатой форме

Продвинутый уровень

Сила и красота декораторов Короткий экскурс в метапрограммирование.
Итерируем все и вся Специфика циклов в Питоне.
Как я учился работать с XML
Консервация объектов в Python Использование модуля Pickle.
Memoization в Python Оптимизация работы программ.
Простейшее рисование с помощью PIL
Regexp и Python: извлечение токенов из текста
Как писать маленькие приложения на python с графическим интерфейсом (библиотека Qt).

http://netsago.org/ru/docs/1/12/
Одеваем скрипты Python с помощью EasyGui (добавляем простой диалоговый интерфейс)

http://djbook.ru/
Учебник по Django (Python-фреймворк для веб-приложений)

Честно говоря, я довольно сильно удивился, не найдя статьи по подобной теме на хабре. А тема-то довольно актуальная и нужная, поэтому возьму на себя смелость немного ее осветить.

^{Системы рекомендаций:
— Советы от машины
— Холодное начало
— Введение в гибридные системы
— искусственные имунные системы и эффект идиотипов}


Для успешного применения систем рекомендаций критически важно иметь большой объем справочных данных. Но что делать, если нужных данных совсем нет, или не достаточно? Такое состояние называется холодным началом (cold start). Например, на сайте зарегистрировался новый пользователь, и система еще ничего о нем не знает. Или в магазине появился новый товар, который никто никогда не покупал и не оценивал. Или совсем плохо, система только начала свою работу и данных у нее нет вообще. Посмотрим, что можно сделать в таких ситуациях.

Проблема:
при запуске Эклипсы на экране с высоким разрешением — ничего не видно, а внимание отвлекается на непонятные элементы интерфейса.
Цветовая раскраска для разработки под Python кажется неинформативной.
Особенно актуально для людей с пониженным зрением, работающих без очков на мониторах с разрешением 1680х1050 и выше.

Задача:
1) найти скин, который бы визуально увеличивал значимые части интерфейса (названия табов, элементы списков)
2) а также визуально уменьшал рюшечки, не несущие смысловой нагрузки
3) подобрать броские и понятные цвета и шрифты редактора
4) желательно чтобы всё вместе это напоминало (хотя бы отдаленно) редактор textmate

На решение была потрачена пара часов перебора различных вариантов методом тыка.
Описание поможет вам сэкономить эти несколько часов :)

Новая неделя, и новая коллекция ссылок на некоторые из самых интересных и захватывающих происшествий в сети.

Всем привет!

Сегодня была запущена новая версия бесплатного хостинга изображений Pict.com.
Надеемся, что обновленный Pict.com понравится Хабравчанам.

Вступление

Забавно, но когда программист разрабатывает какой-либо продукт, он редко задумывается над вопросом могут ли на одну кнопку в один момент времени нажать одновременно 2000 человек. А зря. Оказывается могут. Как ни странно но большинство движков, написанных такими программистами, очень плохо ведут себя под большими нагрузками. Кто бы подумал, а всего один лишний INSERT, не проставленный index, или кривая рекурсивная функция могут поднять load averages чуть ли не на порядок.

В этой статье я опишу как мы, разработчики проекта, сумели выжать из одного сервера с Pentium 4 HT / 512Mb RAM, максимум, держа одновременно 700+ пользователей на форуме и 120,000 на трекере. Да, проект этот — торрент трекер. Предлагаю сразу оставить в стороне разговоры о копирайтах и правах, мне это не интересно, что действительно интересно — это HighLoad.

В PyQt4 есть два вида диалогов: предопределенные и пользовательские.

Предопределенные диалоги

QInputDialog

QInputDialog представляет простой диалог для получения единственного значения от пользователя. Значение может быть строкой, числом или пунктом из списка.

Появилось на работе пара свободных часов и решил я себе сделать жизнь удобнее.
По роду деятельности(а работаю я программистом) приходится много чего делать на удалённых серверах, доступ на которые имеется только по ssh. А писать и отлаживать программы удобнее всего локально, и только потом ставить на рабочую машину. Посему удобно использовать sshfs. Однако, набирать в консоли каждый раз команду на монтирование я устал, писать скрипт на баше — лень. Потому захотелось иметь графический менеджер sshfs маунтов, да ко всему прочему в KDE4.

Перевод отличной статейки. Думаю, будет полезна как новичкам, которые только приступили к использованию jQuery, так и тем, кто уже какое-то время с ним работает. А кого-то, возможно, заставит глянуть эту чудесную библиотечку. Многие советы имеют отношение не только к jQuery, но и к JavaScript в целом. Лично для меня была весьма и весьма познавательной, посему и захотелось донести это «до масс». Перевод не дословный, но передающий смысл и максимально адаптированный к русскому языку.

Далее все написано от имени автора оригинальной статьи.

Введение

jQuery прекрасен. Я использую его вот уже почти год и, хотя я и был достаточно впечатлен в самом начале, он нравится мне все больше и больше по мере использования и по мере того, как я узнаю о том, как он устроен внутри.

Я не эксперт в jQuery. И даже не претендую, поэтому, если встретите ошибки, смело поправляйте меня и вносите предложения по улучшению (поправлять и присылать поправки нужно автору статьи, а не перевода — зам. пер.).

Я называю себя «среднестатистическим» пользователем jQuery и я думаю, что всем остальным будет интересно почитать и что-нибудь почерпнуть из «фишек», «трюков» и техник, которые я освоил за последний год. Статья получилась куда длиннее, чем я предполагал изначально, так что в самом начале я привел «содержание» для более удобной навигации и возможности при желании пропустить не интересующие моменты.

Содержание

1. Загружайте фреймворк с Google Code
2. Используйте «шпаргалку» (cheat sheet)
3. Соединяйте все ваши скрипты и уменьшайте размер файла
4. Используйте возможности Firebug для ведения логов
5. Минимизируйте операции выборки в пользу кэширования
6. Сводите манипуляции с DOM-деревом к минимуму
7. Оборачивайте все в единый элемент, когда речь идет о любой вставке в DOM
8. Используйте «id» вместо классов, где это возможно
9. Задайте контекст своим селекторам
10. Используйте последовательности вызовов методов с умом
11. Научитесь правильно использовать анимацию
12. Научитесь назначать и делегировать события
13. Используйте классы для сохранения состояния
14. Еще лучше — используйте встроенный в jQuery метод data() для сохранения состояния
15. Пишите собственные селекторы
16. Подготавливайте HTML и модифицируйте его, когда страница загружена
17. Используйте «отложенную загрузку» (lazy loading) для определенного контента для выигрыша в общей скорости и преимуществ для SEO
18. Используйте служебные функции jQuery
19. Используйте «noconflict» для переименования глобального объекта «jquery», когда используете его с другими фреймворками
20. Как узнать что картинки загружены?
21. Всегда используйте последнюю версию
22. Как проверить, что элемент существует?
23. Добавляйте класс «JS» в элемент «html»
24. Возвращайте «false» для отмены поведения по-умолчанию
25. Короткая запись для события готовности документа

Разрабатывая сайты мне всегда хотелось облегчить себе жизнь, так я познакомился с jQuery. Все было бы хорошо если бы проекты не погружались в зыбучую смесь UI и js кода. Следующим этапом стало то что мы выделили UI Шаблоны в отдельные файлы, код стал более чистым, но, черт побери, все равно приходилось писать кучу UI кода, например вставка и настройка дополнительных компонентов в шаблон, event bind, надписи и т.д. И только после всего этого на выходе получался нужный нам компонент. Возникало, конечно, много проблем, особенно когда дизайнер менял шаблон, но все это решаемо.

Продолжение, начало см. тут.

В этом разделе мы поговорим более подробно про определение функций, и раскроем некоторые Python-специфичные особенности данного процесса. Так как информации много, то постараюсь излагать все достаточно кратко.

Параметры по-умолчанию

Для всех параметров функций можно указывать значения по-умолчанию, это дает возможность вызвать функцию с меньшим числом параметров. Например, у нас есть функция для авторизации пользователя на сайте:

def login(username="anonymous", password=None):
    """Тут какие-то действия"""
    pass

# вызвать эу функцию мы можем одним 
# из нижеприведенных способов
login("root", "ujdyzysqgfhjkm")
login("guest")
login()
# мы можем указать какой из параметров мы передаем, 
# указав его имя в явном виде
login(password="nobody@mail.com") 

KDE4

Все уже успели пройтись по сырости технологии, внешнему виду, концепциям интерфейса, но настоящие апологеты знают — когда KDE4 войдёт в стабильную фазу, все станет хорошо, и слабые духом отступники, которые видите ли не могли потерпеть годик постоянных глюков, вернутся.

Теперь серьезно — ключевая технология нового KDE — Plasma. Таким образом, чтобы в KDE было жить хорошо, надо создавать плазмоиды. Спасибо C и C++ за работу ядра, X сервера и KDE, а мы, поколение web-разработчиков, да и вообще людей привыкших к простоте, вполне можем обжить систему используя более знакомые нам языки, к примеру Python, который, как известно, поставляется с батарейками.

Достаточно часто нам приходится хранить данные в memcached или MemcacheDB. Это могут быть относительно простые данные, например, закэшированные выборки из базы данных, а иногда необходимо хранить и обрабатывать более сложные структуры данных, которые обновляются одновременно из нескольких процессов, обеспечивать быстрое чтение данных и т.п. Реализация таких структур данных уже не укладывается в комбинацию команд memcached get/set. В данной статье будут описаны способы хранения некоторых структур данных в memcached с примерами кода и описанием основных идей.

Memcached и MemcacheDB в данной статье рассматриваются вместе, потому что имеют общий интерфейс доступа и логика работы большей части структур данных будет одинаковой, далее будем называть их просто «memcached». Зачем нам нужно хранить структуры данных в memcached? Чаще всего для распределенного доступа к данным из разных процессов, с разных серверов и т.п. А иногда для решения задачи хранения данных достаточно интерфейса, предоставляемого MemcacheDB, и необходимость в использовании СУБД отпадает.

Иногда проект разрабатывается изначально для нераспределенного случая (работа в рамках одного сервера), однако предполагая будущую необходимость масштабирования, лучше использовать сразу такие алгоритмы и структуры данных, которые могут обеспечить легкое масштабирование. Например, даже если данные будут храниться просто в памяти процесса, но интерфейс к доступа к ним повторяет семантику memcached, то при переходе к распределенной и масштабируемой архитектуре достаточно будет заменить обращения к внутреннему хранилищу на обращения к серверу (или кластеру серверов) memcached.

Насколько я успел понять по собственному опыту, при переходе на Python с другого языка программирования порой сложно привыкнуть к его специфическому подходу к циклам. Например, взять тот же самый for, который работает совершенно по-другому, нежели в других языках. Возьму на себя смелость рассказать о том, что мне самому поначалу было сложно осознать, а тем более использовать в своем коде — итераторы. Вещь на самом деле очень полезная, надо только уметь правильно ей пользоваться! ;)

АПД: Только сейчас заметил, что тема функционального программирования сегодня популярна как никогда :) Спасибо товарищу uj2 за раскрытие такой интересной темы, поддерживаю!

Продолжаю свое небольшое введение в функциональное программирование. На этот раз речь пойдет о списках и методах их обработки в функциональном стиле.

Некоторое время назад в одном из обсуждений я упомянул о том, что контрол «a-la ribbon» (который был использован в MS Office 2007 для организации меню) легко и непринуждённо реализуется средствами Qt.

Я не хочу спорить о том, удобен ribbon или нет (сам я больше склоняюсь ко второму мнению). Но на его примере можно отлично раскрыть возможности каскадных таблиц стилей для Qt (которые были представлены в Qt 4.2), чем я и займусь. Сразу прошу прощения: я не дизайнер, поэтому с точки зрения эстетики мой QRibbon скорее всего не дотянет до своего собрата от МС, но дизайнеры в МС, полагаю, в своей области превосходят меня на 2 головы, да и человеко-часов, думаю, там было затрачено в слегка побольше. Я же всего лишь демонстрирую общий принцип и базовые возможности.

Так как я сейчас изучаю язык Python, то для демонстрации был выбран именно он, но для C++ всё делается абсолютно так же. Заранее прошу прощения: Python я только-только изучаю, поэтому код может быть полон корявостей, так что прошу больно не пинать :)

Итак, начнём!

Морфологический анализатор для русского языка — это что-то заумное? Программа, которая приводит слово к начальной форме, определяет падеж, находит словоформы — непонятно, как и подступиться? А на самом деле все не так и сложно. В статье — как я писал аналог mystem, lemmatizer и phpmorphy на Python, и что из этого получилось.

Этот топик является продолжением статьи о средствах проектирования.
В данной части я постараюсь рассмотреть не менее достойных представителей данной «отрасли».
Итак следующая тройка выходит на старт!

Прочитал статью «Фрагментарное кэширование в MVC веб-фреймворках». Статья описывает проблему кеширования фрагмета отображения, а именно проблему полного разделения контроллера и отображения — контроллер отрабатывает полностью до вызова отображения. Если в отображении мы кешируем фрагмент, это ничего не меняет — контроллер-то уже отработал! В статье описан способ этого избежать: сделать запрос данных «ленивым».

Начав писать, как это должно быть сделано правильно, решил написать, как устроены шаблоны Django, чтобы не-джанговодам тоже было понятно.

Как это сделано в Django?