Python *

Вы когда нибудь задумывались о том, что происходит, когда вы ставите точку в python? Что скрывает за собой символ str(“\u002E”)? Какие тайны он хранит? Если без мистики, вы знаете как происходит поиск и установка значений пользовательских атрибутов в python? Хотели бы узнать? Тогда… добро пожаловать!

Доброго времени суток!

Введение

Когда-то я вам уже рассказывал о связке Ruby/Tk. Сегодня я собираюсь продолжить знакомство с «быстрыми интерфейсами». На этот раз я расскажу вам о wxPython, а писать мы будем на Python.
На самом деле, wxPython является лишь обёрткой для библиотеки wxWidgets, который в свою очередь представляет графический тулкит, который позволяет писать кроссплатформенные приложения.

Здравствуйте %username%, данная статья посвящена проблеме увеличения скорости математических вычислений на основе языка python с использованием scipy.weave и openMP.

Решил создать серию постов об анализе данных. Несколько лет работаю в этой (и как оказалось, весьма интересной) области информатики. Предлагаю Вашему вниманию анализ данных с точки зрения Теории приближенных множеств.

Отличный способ освоить Python — учебный класс Python в Google Code University. Уроки для этого класса написал Ник Парланте из Стэнфорда, и прошедшие курс люди отмечают не просто высокое, а фантастически высокое качество уроков.

Курс включает в себя шесть видеолекций на Youtube, где Ник проводит обучение новичков-гуглеров и подробно рассказывает о разных хитростях и фичах Python. Некоторые видеолекции длиной до 50 минут.

Есть ещё скачиваемые задачки. Они довольно простые и созданы специально для начинающих. Курс идеально подходит для изучения Python программистами, имеющими опыт работы с другими языками программирования.

Как-то раз возникла необходимость написать транслитерацию на Python — из кириллицы в латиницу. Из слова «ситх» получается «sith», а из «шелест» выходит «shelest».

Казалось бы, чего тут вообще писать — задача едва сложнее print "Hello world". И это отчасти так — но не совсем.

Дело в том, что некоторые буквы в русском языке при транслитерации преобразуются не в одну, а сразу несколько латинских букв: это Ж, Ц, Ч, Ш, Щ, Ю и Я. По сути, если бы правилами транслитерации предполагалось преобразовывать их в одну латинскую букву, то транслитерация русского в английский действительно была бы не намного сложнее той самой простейшей программы.

Но, поскольку правила транслитерации мы менять точно не собираемся, то посмотрим, что получится при использовании обычной транслитерации.

К примеру, фраза «ШАПКА и Юля» преобразуется в «SHAPKA и YUlya», либо в «ShAPKA и Yulya» — в зависимости от того, что задано в таблице транслитерации для «Ш» и «Ю» (иногда задаётся «SH» и «YU», а иногда «Sh» и «Yu»).

То есть регистр следующей буквы в стандартных функциях транслитерации не учитывается, и все буквы в верхнем регистре заменяются по общим правилам. Поэтому в ходе транслитерации для слов «ЧАША» и «Щи» легко получается что-то вроде «ChAShA» или «SCHi», когда реально мы скорее хотели получить «CHASHA» и «Schi».

Тем не менее, все найденные реализации транслитерации из кириллицы в латиницу на Python, как выяснилось, эту особенность не учитывали. Это и многочисленные решения, приведённые на форумах, и библиотека pytils, реализующая транслитерацию в одном из своих модулей.

Значит, напишем свою функцию транслитерации, с блэкджеком и^W^W^W^H^H. :)

Цель статьи рассказать о своем поиске «идеального» редактора для python кода, о том почему выбрал emacs и кратко о том как я его (emacs) настроил для работы с python.

Небольшая предистория: Разработкой на python я занимаюсь уже более двух лет и все это время пытался подобрать оптимальный редактор. Что я только не использовал за это время — mcedit, nano, gedit, netbeans, eclipse, а также некоторые другие платные варианты (демо версии). Но всегда чего то нехватало, где то автокомплита, где то подсветки, где то банально неудобно. Какой то период (около 10 месяцев) использовал Eclipse, но его прожорливость в ресурсах, зависания доводили до белого каления. Когда ошибки eclipse мне окончательно надоели, я начал поиски такого редактора который стал бы отличным помошником в работе.
Вооружившись google начал искать «идеальный» редактор.

Так уж случилось, что я оказался ассистентом у профессора в университете. Никогда не думал, что прийдётся сталкиваться с оценкой рисков и визуализацией данных, будучи, по призванию, криптографом. Курс называется «Информационные сети» и включает в себя: анализ случайных процессов, моделирование малых миров; компьютерные алгоритмы для оценки свойств сети; экспериментальные исследования крупных сетей, а также анализ рисков, которые трудно предсказать.

В виду того, что курс читается в основном для ИТ-шников, лектор сделал ставку на то, чтобы дать достаточно теории с минимумом математики и большим количеством практики. Для большинства вышеупомянутых задач подходит программа NetLogo. Она включает собственный язык программирования высокого уровня, который позволяет с лёгкостью моделировать различные случайные процессы. Для визуализации разнообразных данных была выбрана программа Gephi.

На основе опыта использования последней и была написана статья, в которой рассматривается получение входных данных для ПО с последующей их визуализацией.

Собственно постановка задачи была таковой: визуализация каких-либо реальных данных средствами Gephi.

Введение

Странно, но поискав на Хабре упоминания текстового редактора Sublime Text 2 я почти ничего не нашел. Спешу исправить положение и рассказать хабраюзерам об этом прекрасном инструменте. Вначале очень коротко расскажу о том чем же он так хорош, потом напишем простой но полезный плагин.

Сам я не очень люблю заголовки вроде «Покемоны в собственном соку для чайников\кастрюль\сковородок», но это кажется именно тот случай — говорить будем о базовых вещах, работа с которыми довольно часто приводить к купе набитых шишек и уйме потерянного времени вокруг вопроса — «Почему же оно не работает?». Если вы до сих пор боитесь и\или не понимаете Юникода — прошу под кат.

Введение

Примерно полтора года назад я стал счастливым обладателем HP Mini 110-3155sr. Машинка всем порадовала, но была одна проблема, которая со временем надоедала все больше — отсутствие кнопок Home, End, PgUp, PgDown. О том, как я решил эту проблему при помощи небольшой программки на Python — под катом.

Или Script-Fu — это так называемый «фильтр массовости»? Далеко не каждый может с ним разобраться и большинство даже не пытаются делать какие-то плагины к GIMP.

RPG

Введение

GIMP — довольно мощный растровый графический редактор, обладающий рядом преимуществ, одним из которых является возможность расширять функциональность путём написания дополнений.

В качестве языков, на которых можно писать дополнения, годятся Scheme и Python. Существует возможность писать дополения и на других языках (Perl, Tcl/Tk и т.д.), но модули, которые реализуют эту возможность, плохо поддерживаются либо вовсе не работают со свежими версиями GIMP.

Избрав языком для написания дополнения Scheme, вы автоматически оказываетесь в выигрыше, так как не существует в мире такой сборки GIMP-а, в которую бы интерпретатор Scheme не входил, и написаное вами дополнение гарантировано будет работать на всех платформах «из коробки», однако, писать на Scheme — то ещё удовольствие… Scheme является диалектом LISP. LISP — это аббревиатура, расшифровывается как LISt Processing, то есть, язык для обработки списков. Существует и другая расшифровка: Language of Idiotic Silly Parentheses (язык идиотских глупых скобок), спорное, но не лишенное смысла утверждение, — несоблюдение баланса скобок — один из главных источников ошибок программы, написанной на LISP и ему подобных. Далеко не каждый может разобраться с непростым синтаксисом этого языка, и большинство даже не пытаются писать какие-то дополнения для GIMP. Но сложный синтаксис — это мелочь по сравнению с отсутствием ряда возможностей. Например, нельзя использовать свой графический интерфейс, сохранить настройки дополнения в конфигурационный файл, подключить некий внешний модуль с дополнительными функциями и т.д. и т.п. Но есть язык, лишённый большинства недостатков Scheme и обладающий рядом достоинств. Этот язык — Python. О нём и пойдёт речь.

На одном трекере я являюсь активным сидером. Но когда приходит время обновлять раздачи, для меня начинается ужас: некоторые раздачи имеют разные название в торрент-клиенте и на трекере, раздач с идентичным названием на трекере очень много, да и искать какую-то конкретную раздачу очень трудно. К тому же у меня нет столько времени, чтобы заниматься таким рутинным делом. Поэтому мне понадобился небольшой скрипт, который бы обновлял раздачи в клиенте, при обновлении оных на трекере.

Здравствуй, %habraUser%
В этой статье пойдет речь о том, как расширять систему сбора статистики collectd путем добавления новых биндингов на python.
Эта статья является дополнением этой статьи

Постановка задачи

Нужно собирать данные с помощью collectd с модуля ustats для nginx. Нужно собирать HTTP 499, HTTP 500, HTTP 503 и TCP ошибки и выводить их на одном графике.

Предисловие

Доброго времени суток, хабраюзеры!
Так уж получилось, что большую часть времени я нахожусь вдали от своего ПК, поэтому большинство его функций возлагаются на девайс, который всегда со мной — на смартфон на базе Symbian 9.4. Наряду с мультимедийными функциями мне очень часто бывает необходимо делать текстовые заметки, наброски статей для блога, а случается, что и приходится работать с (x)html и CSS. И если с мультимедийными функциями Nokia 5530XM справляется на ура, то работа с текстом осложнена отсутствием удобного для меня софта – мой привередливый нрав не признает те программные продукты, которые я имел возможность найти на просторах Интернета и протестировать на своем девайсе. Я нуждался в самом простом блокнотике, в то время как мне встречались текстовые редакторы, обремененные лишними для меня функциями. И когда я вспомнил, что спасение утопающих – дело рук самих утопающих, тогда и понял, что свои потребности удовлетворять придется самому.

Введение

Думаю, многим известен Notepad++ — удобная бесплатная утилита, выступающая в качестве «продвинутой» замены стандартному Блокноту Windows. Как и при работе в любом текстовом редакторе, в Notepad++ время от времени возникает необходимость автоматизировать какие-либо повторяющиеся действия, которые в силу сложности логики невозможно записать как макрос. К счастью, для решения этой задачи нет необходимости переключаться из Notepad++ в, например, Word, дабы воспользоваться встроенным в него VB.

Среди плагинов для Notepad++ существуют расширения, реализующие возможность написания скриптов для Notepad++ на разных языках, таких как JavaScript, Lua, PHP или Python. Именно на последнем я и решил остановиться для решения своей задачи.

Зачем

С ростом количества сетевых узлов и сложности их конфигурации наверняка у многих возникает вопрос — а если железка умрет, смогу ли я быстро восстановить работу на другой? Если смогу сделать это вручную, то как долго я буду потом отлавливать мелочи, которые забыл?

Процесс гугления привел к пониманию того, что конкретно для этого вендора готовых решений подобного рода нет. То, что было найдено в комьюнити мне не понравилось — предлагали размещать скрипты резервного копирования на самой железке и запускать их по расписанию. По сути задачу это решало, но если у меня несколько десятков единиц оборудования, нащелкивать копипасту по каждому экземпляру — это не по Фен-Шую.

Благо есть небольшой навык написания полезняшек на Python и фантазия.

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.

Пару месяцев назад взялся я за изучение Python. Прочитав про используемые структуры, работу со строками, генераторы, основы ООП, размышлял какую полезную программу написать, что бы это все применить на реальной задаче.
По счастливому стечению обстоятельств ко мне обратились знакомые с просьбой скачать мультфильм «Чудеса на виражах».

Я автор python библиотеки Grab, которая упрощает написание парсеров веб-сайтов. Я о ней писал вводную статью некоторое время назад на хабре. Недавно я решил вплотную занять парсингом, стал искать free-lance заказы по парсингу и мне понадобился инструмент для парсинга сайтов с большим количеством страниц.

Раньше я реализовывал мультипоточные парсеры с помощью python-тредов с помощью такой вот библиотечки. У threading-подхода есть плюсы и минусы. Плюс в том, что мы запускаем отдельный поток(thread) и делаем в нём, что хотим: можем делать последовательно несколько сетевых вызовов и всё это в пределах одного контекста — никуда не надо переключаться, что-то запоминать и вспоминать. Минус в том, что треды тормозят и жрут память.

Какие альтернативы?