Допустим, у вас есть класс Foo :

class Foo(object):
    def __init__(self, x, y=0):
        self.x = x
        self.y = y

Что происходит, когда вы создаёте его объект?

f = Foo(1, y=2)

Какой метод вызывается первым при этом вызове Foo? Большинство новичков, да и, возможно, немало опытных питонистов тут же ответят: «метод __init__». Но если внимательно приглядеться к сниппетам выше, вскоре станет понятно, что такой ответ неверен.

__init__  не возвращает никакого результата, а Foo(1, y=2), напротив, возвращает экземпляр класса. К тому же __init__ принимает self в качестве первого параметра, чего не происходит при вызове Foo(1, y=2). Создание экземпляра происходит немного сложнее, о чём мы и поговорим в этой статье.

Всем привет. Сегодня хотим поделиться одним полезным переводом, подготовленным в преддверии запуска курса «Web-разработчик на Python». Писать код эффективный по времени и по памяти на Python особенно важно, когда занимаешься созданием Web-приложения, модели машинного обучения или занимаешься тестированием.

1. Flask

2. Keras

Как то вечером, придя домой с работы, я решил немного позаниматься домашним проектом. Я сделал несколько правок и сразу захотел поэкспериментировать с ними. Но до экспериментов мне пришлось заходить на VPS, пулить изменения, пересобирать контейнер и запускать его. Тут я и решил, что пора разобраться с непрерывной доставкой.

Каждый экземпляр класса в CPython, созданный при помощи синтаксической конструкции class, участвует в механизме циклической сборки мусора. Это увеличивает след в памяти каждого экземпляра и может создавать проблемы с памятью в высоконагруженных системах.

Нельзя ли обойтись в случае необходимости одним базовым механизмом подсчета ссылок?

Разберем один подход, который поможет создавать классы, чьи экземпляры будут удаляться только с помощью механизма подсчета ссылок.

Начнём с новостей. Вчера Яндекс.Облако анонсировало запуск сервиса бессерверных вычислений Yandex Cloud Functions. Это значит: ты пишешь только код своего сервиса (например, веб-приложения или чатбота), а Облако само создаёт и обслуживает виртуальные машины, где он запускается, и даже реплицирует их, если возрастает нагрузка. Думать вообще не надо, очень удобно. И плата идёт только за время вычислений.

Впрочем, кое-кто может вообще не платить. Это — разработчики внешних навыков Алисы, то есть встроенных в неё чатботов. Написать, захостить и зарегистрировать такой навык может любой разработчик, а с сегодняшнего дня навыки даже не надо хостить — достаточно залить их код в облако в виде той самой бессерверной функции.

Но есть пара нюансов. Во-первых, ваш питонячий код может требовать каких-то зависимостей, и затаскивать их в Облако — нетривиально. Во-вторых, любому нормальному чатботу нужно хранить где-то состояние диалога (stateful поэтому); как сделать это в бессерверной функции проще всего? В третьих, а как вообще можно быстро-грязно написать навык для Алисы или вообще какого-то бота с ненулевым сюжетом? Об этих нюансах, собственно, статья.

Метод главных компонент (PCA)/SVD

• scipy.linalg.svd
• sklearn.decomposition.pca

• Учебное пособие по основному анализу компонентов

О Python

О данной статье

В прошлом году появилась необходимость дополнить старый проект написанный на C функционалом на Python3. Не смотря на то, что есть статьи на эту тему я помучился и в том году и сейчас когда писал программы для статьи. Поэтому приведу свои примеры по тому как работать с Python3 из C под Linux (с тем что использовал). Опишу как создать класс и вызвать его методы, получить доступ к переменным. Вызов функций и получение переменных из модуля. А также проблемы с которыми я столкнулся и не смог их понять.