Раскрывать тему параллельного или асинхронного программирования непросто. Во-первых, она перегружена терминологией и трудна для понимания. Как правило, тонкости и особенности работы с языками усваиваются, лишь когда столкнешься с ними на практике. Во-вторых, в контексте Python тоже много своих подводных камней. Но сегодня почти любой современный web-сервис сталкивается с необходимостью многопоточности или асинхронности. Поскольку это многопользовательская среда, мы хотим направить всю процессорную мощность не на ожидание, а на решение прикладных задач бизнеса, чтобы все пользователи во время получили необходимые данные. 

Эта статья будет полезна тем разработчикам, которые хотят выполнять больше работы за одно и то же время и задействовать все ресурсы своего железа. Проще говоря, делать больше при этом обходиться меньшими ресурсами. Пусть железо работает, а не простаивает.

Сегодня я расскажу о процессе, который я придумал для преобразования SVG‑контура в векторный рисунок верёвки.

Вы узнаете, как превратить показанный слева контур в верёвку справа:

Эта задача возникла в проекте, над которым работали мои коллеги, и она привлекла моё внимание. Я думал о ней и начинал экспериментировать, как только появлялось свободное время. Это было очень увлекательно, поэтому я захотел поделиться с вами процессом решения.

Стоит учесть, что это не туториал по кодингу, а подробный обзор каждого из этапов. Но не беспокойтесь, код полностью доступен.

Замысел

Взглянув на это фото верёвки, вы заметите, что она состоит из множества переплетённых друг с другом прядей. Визуально они делят верёвку на сегменты. 2D‑проекция каждого сегмента напоминает изогнутый многоугольник.

Наша задача будет заключаться в создании этих многоугольников при помощи JavaScript.

Создание документации для кода Python может быть трудоемким и подверженным ошибкам процессом. К счастью, существуют инструменты, которые могут автоматизировать эту задачу, например, созданный мной скрипт, который считывает все файлы .py в заданном каталоге и создает документацию для кода.

Postgres - один из крупнейших open source проектов. Он создавался многие года. Кодовая база накопилась огромная. Мне, как программисту, всегда было интересно как он работает под капотом. Но не про SQL пойдет речь, а про язык на котором он написан. Про C. 

С общей архитектурой можно ознакомиться здесь

Для начала поймем, что происходит до входа в главный цикл сервера.

Японцы уже в 2018 году научили немецкий GraphHopper строить маршруты по дорогам хранящимся в PostgreSQL.

Как кастомизировать источник данных, и сохранять новые дороги в таблицу правильно?

Bash-скрипты: начало
Bash-скрипты, часть 2: циклы
Bash-скрипты, часть 3: параметры и ключи командной строки
Bash-скрипты, часть 4: ввод и вывод
Bash-скрипты, часть 5: сигналы, фоновые задачи, управление сценариями
Bash-скрипты, часть 6: функции и разработка библиотек
Bash-скрипты, часть 7: sed и обработка текстов
Bash-скрипты, часть 8: язык обработки данных awk
Bash-скрипты, часть 9: регулярные выражения
Bash-скрипты, часть 10: практические примеры
Bash-скрипты, часть 11: expect и автоматизация интерактивных утилит

Это небольшой мануал/история о том, как создать "идеальный" pypi пакет для python, который каждый желающий сможет установить заветной командой:

pip install my-perfect-package

Ориентирована на новичков, но призываю и профессионалов высказать свое мнение, как можно улучшить "идеальный" пакет. Поэтому прошу под кат.

Наступил 2020 год, а значит, Python 2 перестал поддерживаться. Если быть совсем точным, то основные разработчики уже перестали заниматься веткой, а выход релиза 2.7.18, приуроченный к PyCon US в апреле 2020 года, ознаменует полное прекращение любой активности, связанной с Python 2.

С другой стороны, совсем недавно состоялся релиз Python 3.8, добавивший немного синтаксического сахара в язык. Python 3.9 же ожидается ещё нескоро, да и пока не похоже что добавит в язык что-то интересное.

Так что если вы вдруг ещё не отказались от Python 2, то дальше тянуть смысла просто нет: поддержка второй версии уже прекратилась, а переход сразу на 3.8 позволит использовать язык в его самом актуальном состоянии ещё долгое время.

Ну а, чтобы решиться было проще, ниже приведён обзор главных нововведений Python 3.8, которые пригодятся каждому питонисту.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Introduction to ASGI: Emergence of an Async Python Web Ecosystem" автора Florimond Manca.

"Черепахи рядом с водоемом", Ricard Baraham на unsplash.com

Python не замыкается только на Data Science, веб-разработка на Python вернулась с новым асинхронным витком в развитии языка!

Сейчас происходит много важных событий в экосистеме веб-разработки на Python. Одним из основных драйверов этих изменений является ASGI — Asynchronous Standard Gateway Interface.

Я уже несколько раз упоминал ASGI в моем блоге, в частности, когда анонсировал Bocadillo (асинхронный open-source веб-фреймворк на Python — прим.пер.) и tartiflette-starlette (библиотека для построения GraphQL API поверх HTTP через ASGI — прим.пер.), но я никогда не писал подробное введение о нем. Теперь я это сделаю.

Эта статья нацелена на людей, интересующихся последними трендами в веб-разработке на Python. Я хочу пригласить вас на экскурсию, из которой вы узнаете, что такое ASGI, и что он означает для современной веб-разработки в мире Python.

Прежде чем мы начнем, я хотел бы рассказать, что недавно создал awesome-asgi — отличный список для отслеживания постоянно расширяющейся экосистемы ASGI.