Python *

Приемы, описанные здесь, есть в официальной документации к модулю argparse (я использую Python 2.7), ничего нового я не изобрел, просто, попользовавшись ими некоторое время, убедился в их мощности. Они позволяют улучшить структуру программы и решить следующие задачи:

1. Вызов определенной функции в ответ на заданный параметр командной строки с лаконичной диспетчеризацией.
2. Инкапсуляция обработки и валидации введенных пользователем данных.

Тим Петерс разработал гибридный алгоритм сортировки Timsort в 2002 году. Алгоритм представляет собой искусную комбинацию идей сортировки слиянием и сортировки вставками и заточен на эффективную работу с реальными данными. Впервые Timsort был разработан для Python, но затем Джошуа Блох (создатель коллекций Java, именно он, кстати, отметил, что большинство алгоритмов двоичного поиска содержит ошибку) портировал его на Java (методы java.util.Collections.sort и java.util.Arrays.sort). Сегодня Timsort является стандартным алгоритмом сортировки в Android SDK, Oracle JDK и OpenJDK. Учитывая популярность этих платформ, можно сделать вывод, что счёт компьютеров, облачных сервисов и мобильных устройств, использующих Timsort для сортировки, идёт на миллиарды.

Но вернёмся в 2015-й год. После того как мы успешно верифицировали Java-реализации сортировки подсчётом и поразрядной сортировки (J. Autom. Reasoning 53(2), 129-139) нашим инструментом формальной верификации под названием KeY, мы искали новый объект для изучения. Timsort казался подходящей кандидатурой, потому что он довольно сложный и широко используется. К сожалению, мы не смогли доказать его корректность. Причина этого при детальном рассмотрении оказалась проста: в реализации Timsort есть баг. Наши теоретические исследования указали нам, где искать ошибку (любопытно, что ошибка была уже в питоновской реализации). В данной статье рассказывается, как мы этого добились.

Статья с более полным анализом, а также несколько тестовых программ доступны на нашем сайте.

Всем привет! Все началось с того, что у нас в компании развелось очень много доменов которые нужно вовремя продлевать. И вот, после одного провала с продлением доменов, было принято решение начать мониторить дату истечения домена и выводить его в мониторинге Nagios.

Возможно, кто-то помнит замечательную олдскульную космическую игру Star Control 2. В свое время меня поразила огромная звездная карта с неизведанными планетами, которые предстояло исследовать на фоне разворачивающейся глобальной катастрофы. С тех пор как авторами были опубликованы исходные коды, игра была портирована под новым именем The Ur-Quan Masters на большинство современных платформ.

Покопавшись в исходниках, я обнаружил простой алгоритм, генерирующий текстуры планет, и написал программу на Python, позволяющую генерировать аналогичные текстуры.

Введение

Python, точнее его самый известный представитель CPython, не очень предназначен для каких-либо быстрых расчетов. Иначе говоря, производительность у него не такая уж хорошая. А вот скорость разработки и читаемости отличная.

О читаемости и пойдет речь, а точнее как ее увеличить.

Есть под рукой Raspberry Pi c подключенной к нему вот такой штукой:



Ещё есть кнопочка. Вот и появилось желание по нажатию кнопочки выводить на светодиодную матрицу что-то полезное, а не баловство. А еще подучить питон — ООП, потоки, парсинг и прочее. Можно сказать, что это мой первый полезный проект на питоне. Так что данная статья будет одновременно полезна для тех, кто хочет сделать домашний информер, и, кроме того, надеюсь, поучительная.

Некоторое время назад решил я освежить знания и почитать что-нибудь о графах. «Ну конечно же, на Хабре должны быть хорошие статьи!» — подумал я, и оказался прав. Статьи есть и их много. Но выглядит они преимущественно вот так: раз, два, три. Откройте и догадайтесь с одной попытки почему что-то понять из этих статей совершенно невозможно, хотя написано вполне понятным языком. Нет картинок! Ну а как изучать графы без картинок? Никак.

Новичок на Хабре недоуменно спросит: «Как так — нет картинок? Есть же habrastorage.org!». Да, есть. Но был он не всегда, а автоматически на него перезаливаться картинки и вовсе стали только в июле 2013-го. А до этого картинки хостились где-попало — на всяких радикалах, имейджхаках, даже на дропбокс, бывало, люди наивно пытались что-то выкладывать. В итоге мы имеем на Хабре кучу статей 2006-2013 года с отсутствующими картинками.

Давайте это пофиксим!

Предисловие

В прошлом году решил для себя вплотную познакомиться c Python, а в последствии перебраться на него с PHP. На данный момент моя стезя — веб-разработка, а потому осваивать новый язык я начал именно со стороны веба, в частности, с обзора доступных фреймворков и проектов на них. Познакомившись с возможностями TurboGears, web2py, Django, я всё таки поддался «тренду» и погрузился в мир Django.

На протяжении почти года я честно пытался подружиться с ним. Написал несколько простеньких проектов, но монструозность фреймворка отпугивала, обилие «батареек» путало выбор, а с некоторыми ограничениями не хотелось мириться. Душа требовала лаконичности и однозначности, что в конечном счете привело меня к знакомству с Flask. Изучив документацию по фреймворку и смежным проектам (Jinja2, Werkzeug), я проникся идеологией и стал вплотную изучать фреймворк.

Flask позиционируется как расширяемый микрофреймворк. Это означает наличие лишь необходимого минимума функционала, но в то же время возможность добавить оный посредством расширений до требуемого проекту уровня.

Сей эпос — это мой опыт под использованию Flask и расширений для него, а точнее, попытка собрать воедино и на русском то, что может пригодиться при создании проектов практически любого уровня.

Мотивированный статьей пользователя BubaVV про предсказание веса модели Playboy по ее формам и росту, автор решил углубиться if you know what I mean в эту будоражащую кровь тему исследования и в тех же данных найти выбросы, то есть особо сисястые модели, выделяющиеся на фоне других своими формами, ростом или весом. А на фоне этой разминки чувства юмора заодно немного рассказать начинающим исследователям данных про обнаружение выбросов (outlier detection) и аномалий (anomaly detection) в данных с помощью реализации одноклассовой машины опорных векторов (One-class Support Vector Machine) в библиотеке Scikit-learn, написанной на языке Python.

Продолжение перевода неофициальной документации Selenium для Python.
Перевод сделан с разрешения автора Baiju Muthukadan.
Оригинал можно найти здесь.

Содержание:

1. Установка
2. Первые Шаги
3. Навигация
4. Поиск Элементов
5. Ожидания
6. Объекты Страницы
7. WebDriver API
8. Приложение: Часто Задаваемые Вопросы

Продолжение перевода неофициальной документации Selenium для Python.
Перевод сделан с разрешения автора Baiju Muthukadan.
Оригинал можно найти здесь.

Содержание:

1. Установка
2. Первые Шаги
3. Навигация
4. Поиск Элементов
5. Ожидания
6. Объекты Страницы
7. WebDriver API
8. Приложение: Часто Задаваемые Вопросы

Продолжение перевода неофициальной документации Selenium для Python.
Перевод сделан с разрешения автора Baiju Muthukadan.
Оригинал можно найти здесь.

Содержание:

1. Установка
2. Первые Шаги
3. Навигация
4. Поиск Элементов
5. Ожидания
6. Объекты Страницы
7. WebDriver API
8. Приложение: Часто Задаваемые Вопросы

Введение

Bottle — это мини-фреймворк для Python, позволяющий писать веб-приложения с высокой скоростью.

Вот только слово «мини» добавляет ограничения, например, здесь нет быстрого способа создать административную панель. Если нужна работа с БД, то ее надо подключать отдельно. Таким образом, bottle — это инструмент для написания линейных web-приложений, которые не требуют слишком сильного взаимодействия между элементами приложения.

Если вам надо написать handler, который будет принимать ссылку на файл, а потом скачивать его в s3 с какой-то обработкой, то для проверки функционала bottle отлично подойдет.

Для работы с bottle достаточно описывать сами обработчики, например:

from bottle import route, run, template
@route('/hello/<name>')
def index(name):
    return template('<b>Hello {{name}}</b>!', name=name)
run(host='localhost', port=8080)

(Пример из документации.)

При написании более смысловых функций (например, телефонная книга с сохранением в БД), очень быстро возникает необходимость работы то с БД, то с кэшем, то с сессиями. Это порождает необходимость пихать функционал работы с БД в сам обработчик, затем выносить в отдельные модули, чтобы не дублировать код. А после этого код CRUDL для разных объектов переписываем в виде что-то типа мета-функций.

Но можно пойти и по другому пути: начать использовать bottle plugin. О механизме плагинов и пойдет речь в этой публикации.

Десятого февраля в медиа-центре ФРИИ (Фонд Развития Интернет-Инициатив) на Серебрянической набережной прошел юбилейный 25-й Moscow Django Meetup. Это ежемесячная встреча Django-разработчиков. Каждую встречу несколько человек выступают перед публикой с докладами, так или иначе связанными с веб-разработкой, Python и Django.

Подъем, овощи!

Все, кто еще не, срочно идем и регистрируемся на курс CS188.1x — «Artificial Intelligence». Курс стартовал 6.2.2015 и уже доступны материалы второй недели (первая проходится за три часа — она вводная). Оправдание принимается только одно — «не понимаю по-английски». В этом случае идешь и начинаешь учить английский!

На самом деле все происходит не так...

Один мой знакомый попросил меня написать эту статью. В статье пойдет рассказ о его похождениях, которые могут (могли) быть неправильно восприняты администрацией определенных интернет-ресурсов. И те, в свою очередь, могут (могли) пожаловаться на моего знакомого куда следует. Поэтому пишу статью с его слов я. А он уехал. В Гондурас. Насовсем.

Проблема

Пару лет назад (наконец-то!) наступил в моей жизни момент, когда мне нужно можно было купить квартиру. Оставалось ее найти. Дело осложнялось тем, что были у меня свои взгляды на то, какой должна быть моя идеальная квартира. А именно — она должна была быть НА последнем этаже. Ну чтобы никто по мозгу не ходил. Ну и плевать на всех удобнее.

Эта статья предназначена для тех, кто уже знает про Docker, знает для чего он. А вот что делать с этим дальше не знает. Статья носит рекомендательный характер и не посягает на звание «лучшая практика».

Итак, возможно вы прошли docker tutorial, докер кажется простым и полезным, но вы пока не знаете, как он может вам помочь с вашими проектами.

Обычно с деплоем возникает три проблемы:

1. Как мне доставить код на сервера?
2. Как мне запустить код на серверах?
3. Как мне обеспечить одинаковость окружения, в котором запускается и работает мой код?

Как с этим поможет Docker под катом.

Всем привет.



В данном примере я покажу один из способов запуска актуальной версии Django под свежим Python.

Python 3.4.2 | Release Date: 2014-10-13
Django 1.7.4 | January 27, 2015

Будут использованы virtualenvwrapper и pyenv:
— virtualenvwrapper будет работать с «системным» python2
— используем pyenv для установки последней версии Python
— используем virtualenvwrapper для создания виртуального окружения с последней версей Python «внутри»

Не так давно «Лостфильм» переехал на https. В связи с этим flexget стал выдавать чудесную ошибку при попытке скачать торрент-файл:

RequestException hostname 'www.lostfilm.tv' doesn't match either of 'ssl2000.cloudflare.com', 'cloudflare.com', '*.cloudflare.com'

Поиск в итернетах ничего вразумительно не выдал, либо же все данные были 1-2 летней давности, курение форума Лостфильма тоже не принесло результатов. Поэтому возникла идея написать очередной велосипед.

Наш CTO, Миша Voldar Корнеев, познакомился с питоном в 34 года. В смысле, с живым:


Знакомство питона с питонистом

C Python’ом цифровым он познакомился еще лет шесть назад, и с тех пор все, к чему он прикасается, становится чуть более высокоуровневым.

Тем не менее, Миша до сих пор продолжает открывать для себя много нового, потому что ходит на тусовки Moscow Django Meetup. А ходит, потому что их соорганизует.

Но 10 февраля его не будет с нами, потому что его сыну — моему племяннику — исполняется три годика.

Так что #tceh решил заранее рассказать Мише, что будет на 25-м московском Django Meetup, который пройдет у нас.