Python *

Случайно услышал рассказ одного коллеги другому о том, что в скриптовых языках все очень клево и удобно. Рассказчик пропагандировал perl, как что-то очень крутое, простое и понятное.
Не удержался и встрял, сказав, что python попонятнее будет, а возможностей предоставляет совсем не меньше.
Дальше меня спросили, как в python обстоят дела с регулярными выражениями, и в результате пришли мы к такой задаче:

Есть строка, необходимо вывести все слова в ней, которые встречаются N раз.

Задачка конечно совсем тривиальная и написание решения занимает считаные минуты, но этот тупняк поглотил всех как минимум на несколько часов. Если вы поддаетесь тупнячкам, то прошу пожаловать подкат

Это моя первая статья и я хотел бы рассказать о том как написать простейшую программу по рисованию графиков функций.
Статья ориентирована на новичков!
Начнем с того, что наша функция будет иметь вид:
y = c(x)
Где c(x) — это выражение от одной переменной «x».
Сразу считаем её.

f = input('f(x):')

Считать значение функции мы будем функцией eval().
Подключим нужные нам библиотеки.

from math import *
from tkinter import *
f = input('f(x):')

Теперь надо нарисовать оси координат.

from math import *
from tkinter import *

f = input('f(x):')

root = Tk()

canv = Canvas(root, width = 1000, height = 1000, bg = "lightblue", cursor = "pencil")
canv.create_line(500,1000,500,0,width=2,arrow=LAST) 
canv.create_line(0,500,1000,500,width=2,arrow=LAST) 

canv.pack()	
root.mainloop()

В этом посте я хочу рассказать про довольно интересную фичу IntelliJ IDEA — подключение сторонних утилит, а также продемонстрировать её на довольно типичном примере: я подключу pylint — анализатор кода для python проектов.

External Tools

В IDEA есть интересная возможность использовать сторонние утилиты из интерфейса самой IDE. Добавлять таким образом можно всё что угодно — скрипты, анализаторы кода, средства рендеринга ресурсов и подсчета статистики. И IDEA предоставляет несколько крутых решений, обеспечивающих комфорт использования утилит, которые вы подключите.

Ну что, попробуем подключить какой-нибудь тул?

Доброго времени суток.

Работая в институте, мне приходится иметь дело с большим количеством полу-структурированной информации. Здесь приставка «полу» значит, что в целом все данные похожи, но, как правило, распиханы в локальных папках на компьютерах у сотрудников, в .xls, .txt или в бинарном формате. Информация представляет из себя данные полученные с различных приборов( датчиков уровня, температуры, скорости течений, атмосферного давления, влажности и так далее до 20-30 различных параметров). Все приборы выгружают данные каждый в своем формате: либо в ascii либо бинарный формат, который потом обрабатывается, и, на выходе, снова получаются ascii. Ну вообщем все как всегда, вы и сами представляете весь этот хаос.

Захотелось мне все это дело запихнуть в одну общую базу данных, что бы не искать нужные данные нужной версии в нужной папке, что занимает крайне много времени. Опыт разработки различных систем (в основном гео-информационных) имеется. Но то, что делалось раньше, содержало в себе исключительно обработанные данные, и в целом все эти системы делались под заказчика. Никакого комплекса автоматизации для самих себя не было.

Обработка всего этого хозяйства — вполне стандартные вещь, ничего нового и интересного: проверка временных рядов на целостность(если нужна – интерполяция), построение кучи различных графиков, запуск различных моделей на этих данных, обработка вывода моделей(снова куча графиков), вывод статистики. О последней я и расскажу в этой статье.

Всем доброго {daytime}!

Сегодня пришла пора рассказать вам о фундаментальной проблеме перекодировки при взаимодействии проекта собранного на MS Visual C++ на платформе Windows и наиболее приятной скриптовой обвязки для языка C++, благодаря библиотеке Boost.Python, собственно написанной для языка Python.

Вы ведь хотите использовать для вашего приложения на C++ под ОС Windows хорошую скриптовую обвязку на последней версии Python 3.x, либо вы хотите использовать для вашего приложения на Python максимально ускоренный участок кода вашего модуля, переписанный на C++. В обоих случаях, если вы знаете оба языка как минимум хорошо, вам стоит это прочитать.

Автор языка программирования Python Гвидо ван Россум в пятницу отработал последний день в Google, а с января будет зачислен в штат компании Dropbox. Руководители Dropbox с радостью приветствуют Гвидо. Они называют его старым другом, помогавшим создавать Dropbox «с первых строчек кода» (dropbox.py).

«С самого начала было понятно, что Dropbox должен поддерживать все основные операционные системы. Исторически, такая поддержка требовала серьёзных усилий от разработчиков: поскольку для каждой платформы нужны различные средства разработки и языки программирования, приходилось переписывать тот же код несколько раз, — пишет основатель Dropbox Дрю Хьюстон в официальном блоге. — У нас не было на это времени. К счастью, нашим спасением стал язык программирования Python».

Когда разработчики требуют множество python и django различных версий на одном хосте на помощь приходит
virtualenv…

Но после этого доустанавливать дополнительные модули для каждого python приходится руками через pip

И тут возникают нюансы. Например с библиотекой PIL

Она прекрасно устанавливается, но при попытке работы с ней выдает вот такие великолепные сообщения об ошибках

decoder jpeg not available

Проблема в том, что при сборке PIL не может библиотеки для работы с jpeg, zlib, tiff, freetype, потому что в нашем случае они лежат в /usr/lib64, а в PIL написано искать только в /usr/local/lib

Привет всем!
Я учу английский и всячески упрощаю этот процесс. Как-то мне потребовалось получить список слов вместе с переводом и транскрипцией для определенного текста. Задача не была сложной, и я принялась за дело. Чуть позднее был написан скрипт на python, все это умеющий, и даже умеющий чуть больше, поскольку мне захотелось получить еще и частотный словарь из всех файлов с английским текстом внутри. Так вышел маленький набор скриптов, о котором я и хотела бы рассказать.
Работа скрипта заключается в распарсивании файлов, выделении английских слов, нормализации их, подсчете и выдачи первыx countWord слов из всего получившегося списка английских слов.
В итоговом файле слово записывается в виде:
[число повторений] [само слово] [перевод слова]

О чем будет дальше:

1. Мы начнем с получения списка английских слов из файла (используя регулярные выражения);
2. Дальше начнем нормализовывать слова, то есть приводить их с естественной формы в тот вид, в котором они хранятся в словарях (тут мы немного изучим формат WordNet);
3. Затем мы подсчитаем количество вхождений у всех нормализованных слов (это быстро и просто);
4. Дальше мы углубимся в формат StarDict, потому что именно с помощью него получим переводы и транскрипцию.
5. Ну и в самом конце мы куда-нибудь запишем результат (я выбрала файл формата Excel).

Недавно я запустил сайт backgrounddating.com и написал об этом здесь, на Хабрахабре. Разумеется, я уже тогда рассказал о некоторых технических деталях реализации этого проекта, но об одной из возможностей сайта я бы хотел написать отдельно, тем более, что документации (как на русском, так и на английском) на эту тему в Интернете пока что довольно мало. Итак, речь пойдёт о чате в реальном времени между двумя пользователями. Задача состоит в том, чтобы любой пользователь мог отправлять другим пользователям сообщения, и, если у получателя сообщения открыт чат с этим пользователям, то он сразу же видел входящие сообщения (а в ином случае он мог прочитать сообщения позже: то есть при открытии чата загружается история последних сообщений).

Если вам нужно, чтобы пользователи могли общаться не только вдвоём, а группами из любого количества человек, то сделать это можно почти что элементарно: описанная реализация, по сути, рассчитана на такое расширение функциональности.

Сразу уточню, что это не единственный способ реализовать подобное. Вы можете использовать другой асинхронный веб-сервер (например node.js), можете использовать другую очередь сообщений (или вообще её не использовать, если вам подходят особенности такого варианта: с пользователями одного канала обязательно общается один и тот же worker веб-сервера). Я даже не утверждаю, что этот вариант самый лучший (но в данном случае он подошёл лучше всех). В конце концов, мы здесь вообще не будем рассматривать костыли (long polling, Flash) для старых браузеров (а это почти все версии IE, например), не поддерживающих веб-сокеты, и даже не будем рассматривать возможность подключаться из тех браузеров, которые уже поддерживают протокол WebSocket, но не стандартизированную версию (RFC 6455), а одну из устаревших. О том, как можно включить поддержку устаревшей версии «draft 76» (она же «hixie-76»), смотрите в документации Tornado.

Сразу оговорюсь, что python и gtk у меня 2й версии.

Неожиданное желание сделать надписи на главной форме разрабатываемой мной программы не только русскими, но и на других языках (а вдруг она нужна будет не только мне), вынудило начать поиск методов реализации. С наскока найти рабочую документацию по локализации glade форм не удалось, потому было решено написать в будущем эту статью, чтобы другим повезло больше.

Чего нет в этой статье:
— как делать перевод формы в процессе работы. Этого я не смог найти, а хотелось бы знать…
— как делать перевод текста в .py коде в процессе работы.
— пива, блэкджека и остального тут тоже конечно нет.

Перевод будет осуществляться с помощью указания локали при старте (или локали по умолчанию).

Пролог

Здравствуйте еще раз!
Так как первая часть была воспринята благосклонно, решил написать обо всех своих впечатлениях, уже после завершения курса.

Краткое содержание предыдущей серии: решил учить python, после Лутца и Ника Парланте записался на фундаментальный CS курс (к сожалению, не всегда python style), на легкий курс «Питон для самых маленьких» (уже окончен). Ну и где то между ними я ввязался в CS188.1x AI, рассудив раз уж тренировать питона, так на серьезных вещах.
В предыдущем обзоре я успел рассмотреть первые 2 недели курса (порядка 30%), собственно 19 ноября миновал hard deadline для итогового экзамена, и хочу подвести итоги.

Как часто вы пишете такие конструкции?

class SomeClass(object):
    @property
    def param(self):
        if not hasattr(self, '_param'):
            self._param = computing()
        return self._param

    @param.setter
    def param(self, value):
        self._param = value

    @param.deleter
    def param(self):
        del self._param

Это очень удобно, значение атрибута param при таком подходе не хранится напрямую в объекте, но и не вычисляется каждый раз. Вычисление происходит при первом обращении, и это значение сохраняется в объекте под временным именем _param. Если меняются условия, от которых зависит значение param, его можно удалить, и тогда оно снова вычислится при следующем обращении. Или можно сразу присвоить актуальное значение, если таковое известно.

У этого кода есть и минусы: у объекта появляется лишний атрибут с именем _param; при каждом обращении к атрибуту вызывается метод param(), который делает проверку hasattr; получившийся код достаточно большой, особенно если таких атрибутов в классе несколько.

Version: 0.2

Возникла у меня потребность атомарного обновления в реальном времени страницы у некоторого количества пользователей в зависимости от действий других пользователей (не гербалайф чат). Понятное дело, можно всё выкинуть в помойку и, по-молодецки, запилить с нуля на tornado/twisted.web, но явно не самый продуктивный путь (да и я не мо́лодец ни разу) когда всё что надо — уже работает на Django и нужно всего-то чуть-чуть… Естественным образом, по сути своей, сюда просится WebSocket. И всё бы ничего но Django WSGI приложение, а этот стандарт не предполагает таких выкрутасов даже близко (пока). Гугления интернетов навели, в очередной раз, на труд известного python-гуру kmike (это без сарказма, т.к. его работы выручали меня лично уже не однократно, за что нижайший ему поклон!).

Итак если вы хотите скрестить ваш Django проект с websocket посредством js библиотеки socket.io или sockjs — вилькоммен!

Думаю что большинство python программистов уже в какой-то степени знакомы с возможностями Celery. В 1-ой части я расскажу, как можно использовать RabbitMQ без celery, а во второй части — краткий обзор новых возможностей celery 3.0.
Об установке связки Django-Celery-RabbitMQ можно почитать тут.
Про использование RabbitMQ хорошо написано тут, и тут, ну и на сайте RabbitMQ.

Добрый день. Постараюсь рассказать о сложных формах в Django. Все началось, когда в моем дипломе понадобилось сделать форму, которая состояла бы из других форм. Ведь если у вас есть две формы, которые вы используете, и тут понадобилась другая, которая является просто контейнером тех двух, вы же не будете создавать новую, копируя в неё все поля из старых, это очень тупо. Поэтому надо как-то их объединить. В свое время было FormWizard в Django, но он был крайне не удобным так что в новой версии её переделали на WizardView. Django конечно MVC, но я в статье все как можно детально постараюсь продемонстрировать, а потом уже можно все сжать используя ModelForm и циклы в шаблонах.
Поглядим на наши модели, ничего особенного, но чтобы было понятней, продемонстрируем.

Не секрет, что Python не оптимизирует хвостовую рекурсию. Более того сам Гвидо является противником этого. Но если кому нужно, есть небольшое изящное решение. Под катом…

Как известно, в состав Django входит библиотека для генерации и обслуживания html-форм. Когда-то с Django в комплекте шла другая библиотека форм, но потом она была полностью переписана. Наверное, тогда разработчики решили много архитектурных проблем. Но и при работе с текущей библиотекой есть некоторые сложности. Именно об этом я и хочу поговорить.

Итак, задача. Пользователи очень любят оставлять на сайтах свои телефоны и другую приватную информацию. Причем, делать это они хотят, не задумываясь о том, как правильно её ввести: 8(908)1271669 или, скажем, 908 127 16 69. Посетители сайта очень любят видеть правильные телефоны, желательно единообразно оформленные: (+7 495) 722-16-25, +7 968 127-31-32. Получается, нужно валидировать и хранить номера в нормализованном виде, то есть без оформления. В поле, про которое я буду рассказывать, можно ввести больше одного номера телефона. Формат хранения определим как последовательности из 11 цифр, разделенные пробелом.

Эта статья познакомит вас с основами создания анимации с использованием Python и Pyglet. Pyglet разработан для работы с 3D графикой, но в этой статье мы будем использовать его для создания очень простой 2D анимации. В частности, мы познакомимся с базовыми приемами использования Pyglet (разработка кода для создания и воспроизведения анимации) и создадим анимацию с помощью последовательности изображений.

Итак, приступим…

Анимация представляет собой последовательность кадров, быстро отображаемых один за другим. Это создает оптическую иллюзию движения объектов.

Привет, хабрахабр!

Решил я как-то скачать свою музыкальную коллекцию из vkontakte (а это без малого 1000 песен). Связываться с vk.api не хотелось, поэтому решил использовать python + библиотека request. Что из этого получилось — под катом!

Для недавно сделанного мной в рамках изучения Flask микросервиса shares.datagreed.ru мне захотелось отслеживать переходы по разным адресам API. Как это сделать, если Google Analytics интегрируется в страницу посредством JS?

Вот и я тоже не знал. Поиск привел меня к официальной библиотеке на PHP для мобильных сайтов, на которых не предполагалось (когда-то) использовать JavaScript.

Дальнейшие мои изыскания вылились в небольшой модуль для питона, который позволяет использовать трекинг страниц (ивенты, увы, не поддерживаются) Google Analytics со стороны сервера. Штатно в библиотеку влючены классы для Django и Flask. Класс для Flask в данный момент развернут и обкатывается у меня на shares.datagreed.ru, а класс для Django я пока что не тестировал, так что багрепорты приветствуются.