BASIC и Pascal давно стали стандартом при начальном обучении программиста. Для многих это первый язык со школы или первого курса университета. Однако за десяток лет ситуация практически не изменилась. Действительно ли Basic и Pascal подходят для обучения сейчас? Неужели за десяток лет не появилось ничего лучше?

Подумайте, есль ли причины использовать BASIC и Pascal кроме исторических?

В школе давно понятно — лучше давать не программирование, а основы использования компьютера. Максимум — Logo в среде типа KTurtle.

Но для первых курсов института и усиленного изучения школьников я считаю, лучше использовать Ruby и Python.

Конечно я не настаиваю учить только на Ruby. Но, например, базис дать на Ruby, а более сложное на Java/C# или С (включая управление памятью) — более правильно скажется на становлении программиста.

Далее аргументы.

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.

Предлагаю читателям «Хабрахабра» перевод статьи «Python Tips, Tricks, and Hacks». Статья будет полезна на начальном и среднем этапах изучения Python.

Хотите писать более лаконичный и читаемый код? Вы хотите уместить как можно больше смысла в одно выражение? Считаете, что прочитать о нескольких уловках лучше, чем провести остаток жизни за чтением документации? Вы обратились по адресу. Мы начнем с маленьких уловок, которые вы уже могли встретить, если немного работали с Python. Но я обещаю, что ближе к концу статьи вас ожидает больше безумных вещей.

Содержание

1. Маленькие уловки. Четыре типа кавычек. Правдивость различных объектов. Проверка на вхождение подстроки. Красивый вывод списка. Целочисленное деление и деление с плавающей точкой. Лямбда-функции.
2. Списки. Генераторы списков и выражения-генераторы.

Доброго времени суток, Хабрахабр. Сегодня на крыле принес еще один перевод я (pdf-ки гугловского стайл гайда выложены). Хотя, кто знает, если кто-то оценит сию работу — быть может появится и продолжение. Как-то днём одним, предложил мне мой широко известный в узких кругах коллега scraplesh почитать ресурс — The Hitchhiker’s Guide to Python! называемый. Ресурс этот понравился мне. Понравились советы выдаваемые там. Понравилась канва повествования и вообще понравилось направление мысли автора. А если что-то хорошо на Ваш вкус, то нужно передавать это из уст в уста:) Итак, решил я сделать перевод данного ресурса. Но не всё так сразу — сначала будет пробная статья «на отклик» хабрасообщества. Если уважаемым гикам понравится сия тематика и изложение — будем стараться выпускать новые части. На первый «отклик» я выбрал раздел — "Writing Great Code" и в нем два подпункта «Structure is Key» и «Modules». Откликнемся под катом.

Работая в команде я люблю быть в курсе активности участников. Поэтому было решено написать демона наблюдающего за поступлением новых коммитов в репозиторий git’а. Так как я работаю в Ubuntu, то уведомление было реализовано встроенным способом — библиотекой libnotify.
Язык — Python!



В статье упоминается:
1. Демон на Python;
2. Логирование на Python;
3. Хранение конфигурационных файлов программ на Python;
4. Работа с командами ОС из скриптов Python;
5. Получения списка последних изменений из git’а;
6. Стандартные всплывающие уведомления Ubuntu.

Каким бы хорошим не был Python, есть у него проблема известная все разработчикам — скорость. На эту тему было написано множество статей, в том числе и на Хабре.

Все более или менее знающие Python разработчики знают про такую жуткую вещь как GIL. Глобальный блокировщик всего процесса до тех пор пока Python выполняется в одном из потоков. Он даёт потоко-защищённость методами сравнимыми с садизмом, поскольку любая неявная блокировка в многопоточном приложении смерти подобна, всё что опиралось на параллельное выполнение, умирает в мучениях, раз за разом натыкаясь на блокировку GIL.
Известно что по сей день из-за этого скорбного факта программисты на C++ используют Python-обёртки по большей части лишь в однопоточных приложениях, а программисты на Python пытаются всех убедить, что им и так неплохо живётся.
Казалось бы, если поток порождён в C++, он не знает ни о каком GIL, используй Python без блокировок и радуйся. Радость разработчика однако закончится уже на втором потоке запросившем область глобальных переменных без блокировки.
Однако есть путь ведущий к светлому будущему!
Этот путь был изначально в таком языке как Perl, он же поддерживается в Си-API языка Python и я ума не приложу почему подобный механизм не включен в один из стандартных модулей Python! Способ по сути сводит использование различных под-интерпретаторов Python в разных потоках, причём используя свой GIL для каждого(!!!) без всякого шаманства и магии, просто последовательно вызвав несколько функций и стандартного набора Си-API языка Python!

Краткий перевод обсуждения Recommendation against Python?:

kng
Я слышал, что сотрудникам Google не рекомендуют использовать Python для новых проектов, что мне кажется глупым, учитывая как много питоновского кода и поддержки самого языка Python исходит из Google. Я начал поиски информации, но ничего не нашел. Вы знаете что-то об этом или это просто слухи?

Collin Winder
Даже простой здравый смысл ограничивает применимость Python, когда речь идет о масшабах Google — он не так быстр как Java или C++, работа с тредами хромает, расходуется больше памяти и т.д. Одно из требований, с которым мы сталкиваемся при проектировании новых систем, это «Что мы будем делать, если нагрузка возрастет в 10 или в 100 раз? Что мы будем делать, если целая планета решит что наш новых сервис офигителен?» Любая технология, которая усложняет соблюдение этого требования — и я считаю, что Python попадает в эту категорию — должна быть отвергнута и даже прочие её полезности не играют важной роли в этом случае. Приходится балансировать слабые и сильные стороны Python — ваши разработчики могут быть более продуктивными, используя Python, но если им придется крепко поработать над масштабированием под большую нагрузку, то удастся ли вам вырваться с Python вперед? И т.д.
…
Unladen Swallow планирует сместить этот баланс — чтобы сделать возможным использовать Python в большем числе проектов, где сейчас его использовать еще нерационально. Но панацеей это не будет. Python все еще будет медленнее, чем C или Java, будет использовать больше памяти и ужасно работать с тредами, пока кто-нибудь не решит инвестировать ресурсы в Python в объеме, сравнимом с ресурсами, которые Sun инвестировала в JVM. Я надеюсь, что внимание к производительности Python со стороны разработчиков будет носить лавинообразный характер — чем больше компаний будет заинтересовано в этом, тем больше ресурсов будет инвестировано, тем больше аспирантов будут работать над Python (и выкладывать результаты своей работы) и т.д.

Автор перевода messerr, просто с кармой ему не повезло.

Введение

 
Как системный администратор, вы сталкиваетесь с многочисленными проблемами. Управление пользователями, дисковым пространством, процессами, устройствами и бэкапами могут стать причиной потери волос, юмора или вменяемости у многих администраторов. Shell скрипты могут выручить, но они зачастую имеют множество ограничений. В этом случае полнофункциональный скриптовый язык, такой как Python, способен превратить утомительную задачу в легкую и, смею сказать, веселую.
Примеры в этой статье демонстрируют различные возможности Python, которые вы можете использовать на практике. Если Вы работаете с помощью них — вы на правильном пути к пониманию силы Python.
 

На сайте Poromenos' Stuff была
опубликована статья, в которой, в сжатой форме,
рассказывают об основах языка Python. Я предлагаю вам перевод этой статьи. Перевод не дословный. Я постарался подробнее объяснить некоторые моменты, которые могут быть непонятны.

Если вы собрались изучать язык Python, но не можете найти подходящего руководства, то эта
статья вам очень пригодится! За короткое время, вы сможете познакомиться с
основами языка Python. Хотя эта статья часто опирается
на то, что вы уже имеете опыт программирования, но, я надеюсь, даже новичкам
этот материал будет полезен. Внимательно прочитайте каждый параграф. В связи с
сжатостью материала, некоторые темы рассмотрены поверхностно, но содержат весь
необходимый метриал.

Здравствуйте всем!

Решил поделиться методом обучения сего мощного, но в одно и тоже время лёгкого языка программирования. Он действительно лёгкий. Вам не надо будет запоминать и вводить лишних символов, которые Вы можете встретить в Си-подобных языках.

Удобочитаемый синтаксис, прост в обучении, высокоуровневый язык, Объектно-Ориентированый язык программирования (ООП), мощный, интерактивный режим, масса библиотек. Множество иных плюсов… И это всё в одном языке.
Для начала окунёмся в возможности и узнаем, что же умеет Python?

Как всё начиналось

Однажды мне пришлось участвовать в разработке одного небольшого проекта для научных расчётов, который разрабатывался на языке программирования Python. Изначально Python был выбран как удобный и гибкий язык для экспериментов, визуализации, быстрого прототипирования и разработки алгоритмов, но в дальнейшем стал основным языком разработки проекта. Надо заметить, что проект был хоть и не большим, но довольно насыщенным технически. Для обеспечения требуемой функциональности, в проекте широко применялись алгоритмы теории графов, математическая оптимизация, линейная алгебра и статистика. Также использовались декораторы, метаклассы и инструменты интроспекции. В процессе разработки пришлось использовать сторонние математические пакеты и библиотеки, например, такие как numpy и scipy, а также многие другие.

Со временем стало ясно, что переписывать проект на компилируемом языке слишком затратно по времени и ресурсам. Скорость работы и потребление памяти не являлись критичными показателями в данном случае и были вполне приемлемыми и достаточными. Поэтому было принято решение оставить всё как есть, и продолжить разработку и поддержку проекта на языке Python. К тому же, документация по большей части уже была написана с использованием Sphinx.

Проект являлся библиотекой, функции которой использовались в одном из модулей расширения в крупном программном комплексе. Программный комплекс был написан на C++, являлся коммерческим продуктом, имел защиту с аппаратным ключом и поставлялся клиентам без предоставления исходных кодов.

Здесь сразу обозначилась новая проблема: как защитить исходные коды нашей Python-библиотеки? Может быть, в ином случае никто бы не стал этим заниматься, я бы уж точно, но в библиотеке были реализованы некоторые ноу-хау, и руководители проекта не хотели, чтобы данные наработки попали к конкурентам. Так как я был одним из исполнителей, мне пришлось озаботиться данной проблемой. Далее я постараюсь рассказать об основной идее, что из этого вышло, и как нам удалось скрыть Python-исходники от лишних глаз.

Месяц назад я начал свое знакомство с IP-телефонией, а именно с Lync и Asterisk. И заметил следующую картину: в сети очень много интересных статей по практической стороне вопроса (как и что делать) и очень мало внимания уделено теории (в конце статьи приведены ссылки). Если Вы хотите разобраться с SIP, то извольте либо читать RFC 3261, либо одну из «этих толстых книг». Это, естественно, полезно, но многим хочется в начале изучить некую выжимку, а уж потом бросаться в омут с головой. Эта статья как раз для таких людей.

В предыдущей статье мы рассмотрели простое взаимодействие клиентов SIP без использования Proxy-сервера. Такое взаимодействие на практике встречается чрезвычайно редко, но отлично подходит для того, чтобы понять основы SIP.

Теперь, когда мы разобрались с базовыми вещами, предлагаю перейти к реальной работе протокола.

Доброго времени суток, Вам, жители Хабра.
Случилось так, что я прошел курс дистанционного обучения по теме «Информационная Безопасность», по завершению которого необходимо было защитить выпускную работу. Темой для данной работы я выбрал «Безопасность Asterisk», касательно данной темы написано очень много статей и публикаций, но на мой взгляд они либо не полны, либо целиком не раскрывают данную тему, либо нет указаний на актуальность данного вопроса. Взял на себя смелость собрать «все» в один документ, что и вылилось в выпускную работу. Защитился успешно, диплом получен — решил поделится с сообществом данной работой.