Python *

Requests — библиотека Python, которая элегантно и просто выполняет HTTP-запросы. Теперь не нужно осваивать urllib2 с излишне сложными программными интерфейсами.

Вот как выглядит HTTP-запрос с авторизацией с помощью requests:

>>> r = requests.get('https://api.github.com', auth=('user', 'pass'))
>>> r.status_code
200
>>> r.headers['content-type']
'application/json'

Пусть, дано предложение “Съешьте еще этих мягких французских булок, да выпейте чаю.”, в котором нам нужно определить часть речи для каждого слова:

[('съешьте', 'глаг.'), ('еще', 'нареч.'), ('этих', 'местоим. прил.'), ('мягких', 'прил.'), ('французских', 'прил.'), ('булок', 'сущ.'), ('да', 'союз'), ('выпейте', 'глаг.'), ('чаю', 'сущ.')]

Зачем это нужно? Например, для автоматического определения тегов для блог-поста (для отбора существительных). Морфологическая разметка является одним из первых этапов компьютерного анализа текста.

Рассматривается библиотека NetworkX предназначенная для создания, манипуляции и изучения структуры, динамики и функционирования сложных сетевых структур.
Рассмотрены основы использования библиотеки в качестве инструмента обучения, прикладного программирования или научных исследований.
Основой для описания библиотеки служат официальные материалы с сайта.
Рассмотрена версия библиотеки 1.5.

Ответ: False

Если предположить, что это выражение состоит из двух отдельных операций, то слева на право: 1 < 3 = True, True(понимаем 1) < 2 также долен вернуть True, но почему-то False.

Очень часто в программах приходится использовать многопоточность. Иногда это монстрообразные пулы потоков со сложным взаимодействием, но гораздо чаще это бывает простой код, главное требование к которому — не замораживать интерфейс.

На Хабре уже есть несколько статей\переводов, в которых рассказывается о неизвестных фичах\тонкостях\возможностях Пайтона. Я буду пытаться не повторять их, а дополнять, но если уж так случилось, что вы это уже где-то видели — не огорчайтесь. Я уверен, что найдется что-то интересное и для вас.

Все исходные коды и примеры из этой статьи доступны здесь.

Когда я первый раз смотрел проект PyPy, мне потребовалось некоторое время, чтобы выяснить, что он из себя представляет. Он состоит из двух вещей:

— набор инструментов для написания интерпретаторов языков программирования;
— реализация Питона с применением этого набора инструментов.

Вероятно, большинство людей думает, что PyPy это только вторая часть, но это руководство не об интерпретаторе Питона. Оно о том, как написать интерпретатор своего языка.

Я взялся за это руководство для того, чтобы лучше понять как работает PyPy и что он из себя представляет. Предполагается, что вы очень мало знаете о PyPy, поэтому я начну с самого начала.

Сейчас все удобнее становится использовать HTML и JavaScript в интерфейсах приложений. И именно такая задача недавно появилась передо мной, с одним важным условием — на выходе должно быть полностью standalone приложение, не требующее установки дополнительных библиотек и способное запуститься в обычном пользовательском окружения.

В силу своего природного обаяния в качестве основного языка был выбран Python + PySide c WebKit на борту, для сборки app-бандла использовался py2app.

Проблемы появились, при первой же попытке запустить приложение на чистой системе — обнаружилось большое количество внешних зависимостей, которые py2app не смог самостоятельно разрешить. Под катом пошаговая инструкция как эта проблема была решена.

Для чего это нужно?

Стоит рассмотреть два уровня использования подобной возможности:

1. Обычная, бытовая потребность отправки относительно длинного сообщения (если вы конечно не обладаете такой же скоростью печати на телефоне, как и на компьютере)
2. Необычная, гиковская потребность получать рассылочную информацию там, где нет компьютера, смешанная с нежеланием платить за доставку этой информации лишние деньги

Обычное применение

Итак, наверняка многие сталкивались с ситуацией, когда необходимо написать относительно длинное смс-сообщение:

• скопипастить кому-нибудь нужную информацию
• подробно описать какие-нибудь детали встречи, когда у вашего собеседника поговорить нет возможности
• ну или банально написать что-то в духе тех самых проиндесированных смс-ок :3

Необычное применение

Здесь варианты использования ограничены только вашей фантазией и умениями парсить нужные информационные потоки, например:

• прогноз погоды
• заголовки rss-ленты
• твиттер-лента
• данные по нагрузке вашего сервера
• ?????
• PROFIT!

Каким бы хорошим не был Python, есть у него проблема известная все разработчикам — скорость. На эту тему было написано множество статей, в том числе и на Хабре.

Не так давно на Хабре уже был перевод статьи Раймонда Хеттингера Руководство к дескрипторам. В этой статье я постараюсь рассмотреть вопросы, которые возникли у меня после прочтения. Будет немного примеров кода, собственно вопросов и ответов к ним. Для понимания того, о чем речь, вам нужно знать, что такое дескрипторы и зачем они.

Некоммерческая организация Khan Academy начала публиковать микролекции по языку программирования Python для начинающих. Первый урок посвящён написанию простой программки вычисления факториала с использованием цикла.



P.S. Khan Academy специализируется на массовом образовании. С 2006 года её основатель Салман Хан записал более 2300 микролекций в области науки и математики. По данным на июнь 2011 года, у канала Khan Academy на YouTube зафиксировано около 64 млн просмотров.

Khan Academy на YouTube

Объектное предсталение данных

Добрый день. В этом блоге я хотел бы повести речь о представлении данных в виде набора однотипных объектов. Результат запроса к базе данных может быть представлен списком кортежей, либо в виде списка именованных последовательностей (словарей), которые, впоследствии, используются в приложении, а доступ к элементам одной последовательности происходит по индексу, либо по имени атрибута. Давайте попробуем в качестве результата выборки получить список объектов, обладающих:

• Атрибутами, имена которых совпадают с наименованием полей таблицы (именем колонки в запросе)
• Простыми методами обработки данных

Для сложных запросов применение этого механизма, скорее всего, будет не оправдано, но для работы со справочными данными вполне подойдет. В качестве языва программирования возьмем python.

Итак, приступим.

Друзья питоноводы, в эту субботу, 25 июня, в 11.00, в рамках Ciklum Web Субботника пройдет очередная открытая встреча Kyiv.py.

Краткий обзор

В этой статье я расскажу о том, что такое дескрипторы, о протоколе дескрипторов, покажу как вызываются дескрипторы. Опишу создание собственных и исследую несколько встроенных дескрипторов, включая функции, свойства, статические методы и методы класса. С помощью простого приложения покажу, как работает каждый из них, приведу эквиваленты внутренней реализации работы дескрипторов кодом на чистом питоне.

Изучение того, как работают дескрипторы, откроет доступ к большему числу рабочих инструментов, поможет лучше понять как работает питон, и ощутить элегантность его дизайна.

Статья описывает разработку скрипта на языке Python. Скрипт выполняет парсинг HTML-кода, составление списка материалов сайта, скачивания статей и предварительную очистку текста статьи от «посторонних» элементов. Используется библиотеки urllib (получение HTML-страниц), lxml (парсинг HTML-кода, удаление элементов и сохранение «очищенной» статьи), re (работа с регулярными выражениями), configobj (чтение файлов конфигурации).

Для написания скрипта достаточно базовых знаний языка Python, навыков программирования и отладки кода.

В статье даются пояснения по применению библиотек на примере составления списка публикаций С.М. Голубицкого, приведена ссылка на работающий скрипт.

Основные изменения:

• Автоматически добавляются escape-символы при выводе в шаблоны
• Стандартная реализация AsyncHTTPClient теперь simple_httpclient.
• Поддержка Python 3.2.

Минорные изменения:

• Новые теги шаблонизатора:
  — {% autoescape ...%} управление добавлением escape — символов
  — {% raw… %} убрать escape-символы
  — {% module… %} для вызова UIModules
• {% module Template(path, **kwargs) %} теперь может быть использовано для вызова другого шаблона с независимым пространством имен
• Все вызовы IOStream callbacks теперь осуществляются напрямую в IOLoop через add_callback.
• HTTPServer теперь поддерживает IPv6. Для отключения нужно передать параметр family=socket.AF_INET в HTTPServer.bind().
• HTTPClient теперь поддерживает IPv6, если у запроса установлен параметр allow_ipv6=True
• RequestHandlers теперь может использовать кодировки, отличные от utf-8 для параметра запроса путем переопределения decode_argument()
• Улучшена производительность, особенно для приложений, использующих много IOLoop timeouts
• HTTP OPTIONS метод теперь не требует XSRF token.
• Вывод в JSON (RequestHandler.write(dict)) теперь устанавливает Content-Type application/json
• вычисление Etag теперь может быть настроено или отключено путем переопределения RequestHandler.compute_etag
• USE_SIMPLE_HTTPCLIENT больше не поддерживается, вместо него используйте AsyncHTTPClient.configure.

Берем на GitHub

Привет. В этой серии постов я попробую рассказать про тестирование кода на питоне, в частности проектов django. Мы рассмотрим модульное тестирование (юнит-тесты), статический анализ кода и некоторые подводные камни тестирования веб-сайтов.

Вводную часть о пользе тестирования опустим — код, покрытый тестами, становится мягким и шелковистым, про это только ленивый еще не читал / писал.

В статье описывается:

• Примеры использования блокирующих сокетов
• Преимущества асинхронных сокетов и Linux epoll
• Примеры асинхронного использования сокетов через epoll
• Вопросы производительности
• Исходный код

NumPy — это расширение языка Python, добавляющее поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами.

Первая часть учебника рассказывает об основах работы с NumPy: создании массивов, их атрибутах, базовых операциях, поэлементном применении функций, индексах, срезах, итерировании. Рассматриваются различные манипуляции с преобразованием формы массива, объединение массивов из нескольких и наоборот — разбиение одного на несколько более мелких. В конце мы обсудим поверхностное и глубокое копирование.