Python *

Вступление

Это III часть цикла статей, посвященных написанию плагинов для XBMC с собственным интерфейсом. В предыдущих частях (часть I и часть II) я рассказал об основных принципах создания интерфейса плагинов XBMC и дал несколько простых примеров. В этой части я хочу совсем кратко рассказать о различных API для взаимодействия с XBMC, продемонстрировать написанный мною микро-фреймворк, упрощающий компоновку интерфейса.

Это вторая часть моих размышлений на тему «Python, каким бы я хотел его видеть», и в ней мы более подробно рассмотрим систему типов. Для этого нам снова придётся углубиться в особенности реализации языка Python и его интерпретатора CPython.

Если вы программист на языке Python, для вас типы данных всегда оставались за кадром. Они где-то там существуют сами по себе и как-то там взаимодействуют друг с другом, но чаще всего вы задумываетесь об их существовании только когда возникает ошибка. И тогда исключение говорит вам, что какой-то из типов данных ведёт себя не так, как вы от него ожидали.

Python всегда гордился своей реализацией системы типов. Я помню, как много лет назад читал документацию, в которой был целый раздел о преимуществах утиной типизации. Давайте начистоту: да, в практических целях утиная типизация — хорошее решение. Если вы ничем не ограничены и нет нужды бороться с типами данных по причине их отсутствия, вы можете создавать очень красивые API. Особенно легко на Python получается решать повседневные задачи.

Практически все API, которые я реализовывал на Python, не работали в других языках программирования. Даже такая простая вещь, как интерфейс для работы с командной строкой (библиотека click) просто не работает в других языках, и основная причина в том, что вам приходится беспрестанно бороться с типами данных.

Не так давно поднимался вопрос добавления статической типизации в Python, и я искренне надеюсь, что лёд, наконец, тронулся. Постараюсь объяснить, почему я против явной типизации, и почему надеюсь, что Python никогда не пойдёт по этому пути.

Всем привет. Как-то давным придавно писал статью первый пост о проекте IceCash. Собственно никуда этот проект не потерялся, живет себе в моей организации и понемногу совершенствуется. Работает примерно на сорока кассах. Не шедевр, конечно, но свою функцию выполняет.

Привет всем! Отличная пятница сегодня!

Да, вы прочитали название поста правильно! Еще не так давно мы запустили программу по раздаче бесплатных студенческих лицензий на все продукты компании JetBrains, с помощью которой более 30000 студентов и преподавателей по всему миру уже обзавелись нашими продуктами — теперь же мы решили еще активнее поддержать тех, кто желает учиться программировать с помощью современных профессиональных инструментов!

Линейка продуктов компании JetBrains пополнилась необычной модификацией всем известной IDE для программирования на Python — встречайте PyCharm Educational Edition!

Не так давно у меня встала задача копировать базу данных из удаленного филиала для получения в нашем офисе ее полной копии на момент создания. По идее ежедневное копирование. Первое, что пришло на ум, это rsync сервер, на который выполняется копирование, а уже с него копия используется далее. Быстрый поиск навел на боле менее адекватную инструкцию тут же.

Проблема в том, что на клиентской машине стоит Win система. И принимающая сторона тоже использует аналогичную OS. Rsync сервер на Linux — это лишняя прослойка между двумя машинами. Ставить Rsync на Win сервере возможно, но по другим отвлеченным соображениям, излишне. В итоге наткнулся на свой скрипт синхронизации каталогов и совместив его с созданием теневой копии создал новое решение.

Привет, Хабр!

Мы (@ali_aliev и avenat) с удовольствием представляем вашему вниманию перевод интерактивного учебника «Problem Solving with Algorithms and Data Structures» от Брэда Миллера (Brad Miller) и Дэвида Ранума (David Ranum) из Luther College, что в Айове, США.

О чём?

В учебнике подробно рассматриваются, объясняются и анализируются наиболее часто используемые структуры данных и алгоритмы. Изложение идёт от простого (что такое алгоритм, как оценить его производительность) к сложному (деревья, графы) с живыми примерами и кодом. В качестве языка программирования выбран Python, а для тех, кто с ним плохо знаком, в первой главе есть большой раздел с его концентрированным описанием.

Авторы рассказывают о таких структурах данных, как стеки, очереди (в том числе с приоритетом), деки, хэш-таблицы, списки, деревья и графы. Последним двум вообще посвящены весьма не маленькие главы. Изложение не просто описательное: для каждой структуры предлагается вариант (а иногда и не один) её реализации на Python. Упор, естественно, делается на объектно-ориентированное программирование: создаётся класс, к нему пишутся методы, некоторые из которых авторы оставляют читателям для самостоятельной доработки. Затем идут примеры использования рассмотренной структуры и описание алгоритмов с её участием.

Одна из глав учебника посвящена рекурсии, в том числе её графическому представлению (фракталы). Разбирается несколько известных рекурсивных задач, а в конце наглядно демонстрируется, что эта методика, несмотря на её элегантность, отнюдь не «серебряная пуля».

Не обделены вниманием и классические алгоритмы для сортировки и поиска. И, естественно, для каждого из них анализируются производительность и «подводные камни», а так же даются рекомендации по применению. В последних главах, посвящённых деревьям и графам, даётся много материала об их разновидностях и связанных с ними алгоритмах. Изложение тут становится более сжатым, многие моменты просто описываются с тем, чтобы после прочтения главы читатель реализовал их самостоятельно.

Привет, Хабр. Я уже довольно давно пишу на Python. Недавно пришлось разбираться с RabbitMQ. Мне понравилось. Потому что он без всяких проблем (понятно, что с некоторыми тонкостями) собирается в кластер. Тут я подумал: а неплохо бы его использовать в качестве очереди сообщений в кусочке API проекта, над которым я работаю. Сам API написан на tornado, основная мысль была в исключении блокирующего кода из API. Все синхронные операции выполнялись в пуле тредов.

Первое, что я решил, это сделать отдельный процесс(ы) «worker», который бы брал на себя всю синхронную работу. Задумал, чтобы «worker» был максимально прост, и делал задачи из очереди одну за другой. Скажем, выбрал из базы что-нибудь, ответил, взял на себя следующую задачу и так далее. Самих «worker»ов можно запустить много и тогда AMQP выступает уже в роли некоего подобия IPC.

Спустя некоторое время из этого вырос модуль, который берет на себя всю рутину связанную с AMQP и передачей сообщений туда и назад, а также сжимает их gzipом, если данных слишком много. Так родился crew. Собственно, используя его, мы с вами напишем простой API, который будет состоять из сервера на tornado и простых и незамысловатых «worker» процессов. Забегая вперед скажу, что весь код доступен на github, а то, о чем я буду рассказывать дальше, собрано в папке example.

В прошлой статье мы познакомились с удобной библиотекой синтаксического анализа Pyparsing и написали парсер для выражения 'import matplotlib.pyplot as plt'.

В этой статье мы начнём погружение в Pyparsing на примере задачи парсинга единиц измерения. Шаг за шагом мы создадим рекурсивный парсер, который умеет искать символы на русском языке, проверять допустимость названия единицы измерения, а также группировать те из них, которые пользователь заключил в скобки.

Здравствуй, хабраюзер!

Возможно, у меня уже начался кризис среднего возраста, но летом я начал работу над крупным Open Source проектом. Впрочем, о нём немного позже, когда за код не будет стыдно. Итак, хочу поделиться рядом сниппетов, которые мне приходилось писать, чтобы соответсовать концепции DRY^{Don't Repeat Youself}. Посему собираюсь написать несколько статей.
Кстати, можете обратить внимание на предыдущую мою статью.

Начну с реализации AJAX.

Сразу хочу оговориться — не так давно я нашёл на сайте джанги пример для реализации ajax формы. Как выяснилось, я сделал практически то же самое, однако я это сделал сам и я доволен=) Ниже я приведу свой пример и разберу его.


Прошу под кат.

Белорусские Python’нщики верны своим традициям. Python Meetup состоялся 26 сентября, в последнюю пятницу месяца.
На встрече мы обсуждали извечную головную боль всех программистов – как писать красивый и понятный код без багов. Докладчики подошли к этой проблеме с разных сторон: Павел Кохан рассказал о пяти принципах S.O.L.I.D., которые помогают писать качественный код на любом объектно-ориентированном языке, а Олег Шидловский говорил о том, как ускорить работу хорошего кода.

10 ноября стартуют три новых онлайн-курса (MOOC) на русском языке: по программированию на Python, операционной системе Linux, молекулярной биологии и генетике. Курсы созданы преподавателями Санкт-Петербургского Института биоинформатики, чем и обусловлено их разнообразие.

Курсы рассчитаны на неподготовленную аудиторию, ведь в институте Python и Linux изучают биологи, а молекулярную биологию – программисты, чтобы потом всем вместе осваивать биоинформатику. Но, даже если вы прекрасно умеете программировать и свободно чувствуете себя в vim, можете посоветовать эти курсы своим студентам или друзьям, либо просто записаться на биологию.

Курсы совершенно бесплатны и останутся доступны для самостоятельного изучения под Creative Commons после окончания. Но те, кто хочет жарких дискуссий в комментариях, оперативных ответов от преподавателей и сертификатов по окончанию, могут поучаствовать в ближайшем запуске с дедлайнами (10 ноября – 8 декабря).

Планшет iPad от компании Apple — всем известное и не нуждающееся в рекламе устройство. Но очень часто хочется использовать всю мощь этого устройства не только для игр и развлечения, а для серьёзной работы. Например для написания программ. Несмотря на 4-x летнею историю развития этого гаджета и наличие разных моделей удобных сред для программирования под iOS существует крайне мало. (Оговорюсь сразу, во избежании дальнейшей путаницы: программирование на iOS — значит написание кода и запуск программы на iPad или iPhone, а программирование для iOS — написание приложения, которое может быть выложено в App Store.)



Недавно я наткнулся на великолепную программку Pythonista, которая позволяет писать на iOS для iOS.

Тема онлайн торгов (будь то форекс, акции, полезные ископаемые) обычно вызывает интерес. Но вместе с тем многие люди думают: «я в этом не разбираюсь, мне спец. терминология неизвестна. Да и непонятно, как начать». Вот над этим мы и поработаем! К концу статьи у вас будет достаточно знаний и примеров, чтобы начать играть на финансовых рынках.

Покроем следующие моменты:

• Суть биржевой игры;
• Брокеры;
• API для торговли/Пример робота;
• Деплоймент онлайн;
• Заключительные мысли.

Недавно в нашем проекте потребовалось настроить мониторинг качества кода. Качество кода — понятие субъективное, однако давным-давно придумали множество метрик, позволяющих провести мало-мальски количественный анализ. К примеру, цикломатическая сложность или индекс поддерживаемости (maintainability index). Измерение подобного рода показателей — обычное дело для языков вроде Java или C++, однако (складывается впечатление) в питоньем сообществе редко когда кто-то об этом задумывается. К счастью, существует замечательный radon с xenon-ом, который быстро и качественно вычисляет упомянутые выше метрики и даже некоторые другие. Конечно, для профессиональных enterprise инструментов маловато, но все необходимое присутствует.

Кроме вычисления метрик, бывает также полезно провести анализ зависимостей. Если в проекте задекларирована архитектура, то между отдельными частями должны существовать определенные связи. Самый частый пример: приложение построено вокруг библиотеки, предоставляющей API, и весьма нежелательно выполнять действия в обход этого API. Другими словами, нехорошо ioctl-ить в ядро когда libc есть. Для питона есть несколько пакетов, строящих граф зависимостей между модулями, и snakefood показался мне самым удачным.

Помимо анализа зависимостей, не менее полезно определять копипасту, особенно, если в проекте задействованы джуниоры или другие люди, любящие «срезать углы болгаркой». Об этом собственно и пойдет речь в статье.

Некоторое время назад увидел на одном из форумов обсуждение возможности пеленговать самолёты, принимая отражённые сигналы радаров. Идея казалась интересной, а цель недостижимой для использования в быту, до появления SDR приёмника на основе дешёвого DVB-T донгла на чипсете RTL2832U. С помощью донгла можно оцифровать принимаемый сигнал со скоростью, достаточной для получения разрешающей способности на местности порядка сотни метров, что вполне подходит для эксперимента.

Данная статья — так называемый «proof-of-concept» создания фронт-енд приложения, работающего с API посредством JSONP, то есть, как говорят, «cross-origin». Также описана организация данных в Redis.

Например, можно с легкостью разместить на jsfiddle.net некое приложение, бек-энд которого будет находится на другом домене.

Согласитесь, что полноценный работающий конечный продукт (требующий наличие некоего сервера для централизации обмена данными), находящийся внутри JSFiddle, выглядит забавно!



Цель статьи — поделится своим сегодняшним опытом с двух сторон:

• Имплементацией JSONP + Long Polling
• Работой с замечательной Redis

Кое-чем подобным занимаются ребята из BackendLess.

Окончательная версия Python Tools 2.1 для Visual Studio (PTVS) доступна для загрузки! PTVS работает с Visual Studio 2010, 2012 и 2013. Помимо перечисленных ниже новых возможностей, в PTVS 2.1 также добавлена поддержка бесплатных версий Visual Studio Express for Web и Express for Windows Desktop. Разумеется, по-прежнему поддерживаются все полные версии Visual Studio, от Professional и выше.

Веб-разработка на Python в Visual Studio

Веб-разработка является основной темой данного релиза. Теперь в PTVS можно удобно создавать сайты на Django, Bottle и Flask, как с нуля, так и с использованием стартовых шаблонов проектов. Все созданные таким образом сайты можно в один клик опубликовать на веб-сайт Azure.

Представляю вам перевод статей о Django с сайта effectivedjango.com. Наткнулся я на этот сайт во время изучения данного фреймворка. Информация размещенная на этом ресурсе показалась мне полезной, но так как нигде не нашел перевода на русский, решил сделать сие доброе дело сам. Этот цикл статей, как мне думается, будет полезен веб-разработчикам, которые делают только первые шаги в изучении Django.

Хочу поделиться опытом подключения платежей с проверкой на сервере к приложению из Google Play.

Итак. У нас есть приложение, готовое для публикации (ссылка). Так же создан платёжный проект (ссылка) и связан с приложением.

Для людей, которые работают в офисе с персональным компьютером — бухгалтеров, инженеров, секретарей, менеджеров, специалистов, экспертов, начальников структурных подразделений и тем более директоров — сегодня обычным делом является сопровождать решение нескольких вопросов одновременно.

К примеру, звонит клиент и просит внести изменения в договор. Ты кладешь трубку — и тут звонит твой коллега и просит тебя направить ему давно забытый материал, который нужно еще постараться отыскать. Не успеваешь ты договорить с коллегой, как звонит на сотовый директор и просит составить ему небольшой отчет. А ведь до этого ты занимался своим вопросом! Нужно всё запомнить, ничего не упустить! Типичная ситуация, не правда ли?

Для того, чтобы все успевать в таких ситуациях, поможет простая напоминалка. Но что такое простая напоминалка? Каковы критерии ее простоты?
Для меня «простой напоминалкой» является та, которая действует по следующему принципу: