Python *

Меня давно интриговал вопрос, почему в рунете нет приличного портала по языку программирования python? Вроде сделать не сложно, людей знающих язык огромное количество, но не смотря ни на что, сайтов о питоне единицы, да и те которые были, строились на PHP. Единственный сайт который изменился с тех пор, это форум Сагалаева, остальные либо забросили свои сайты, либо вообще отказались от идеи порталов, как от бесперспективного направления. Но как говорится, свято место пусто не бывает, и я решил заполнить эту нишу своим детищем: http://pyplanet.org/

В процессе разработки одного проекта на Python+Twisted (распределителя СМС запросов) пришлось переписать вызов URL различных сервисов с разных серверов c блокирующего вызова через PyCurl на неблокирующий (client.HTTPClientFactory + deferred). Чтобы иметь перед глазами реальные данные, решил дать нагрузку и посмотреть на результаты

Иногда бывает нужно набрать картинок по определённой тематике, чтобы иметь возможность выбрать из существующего набора нужную и т.д. Текущие поисковики дают такую возможность, но надо открывать браузер, переходить по страницам, работать мышкой и, вообщем, заниматься этим. Хотелось бы иметь консольную утилиту «запустил и забыл» для набора нужных картинок. Рассматривается Bing API, начало работы на Python и их связка для поиска изображений.

Codeswarm

эта утилита визуализирует историю комитов репозитория. Она умеет сохранять кадры в отдельные файлы, которые потом можно объединить в видео с помощью, например mencoder. Для этого codeswarm нужен файл в формате xml с активностью в репозитории. Вместе с codeswarm идет скрипт, который конвертирует логи из svn, cvs и др. в собственный.

Access log

Получается, codeswarm без разницы что визуализировать, программе нужен лишь правильный xml. Поэтому я подумал, что можно применить эту утилиту для генерации видео активности на сайте. Для этого был написан конвертор access лога апача или nginx в event log. За основу был взят родной конвертор.

После небольшого перерыва представляю заключительную часть перевода статьи Дэвида Гуджера «Пиши код, как настоящий Питонист: идиоматика Python»


Ссылки на первую и вторую части.


Еще раз подчеркну, автор в этой статье не открывает Америку, большинство Питонистов не найдут в ней какой-то «особой магии». Но довольно подробно перечисляются методологии использования и выбора различных конструкций в Python с точки зрения удобочитаемости и близости к идеологии PEP8.
В некоторых местах в авторской статье отсутствуют примеры исходных кодов. Разумеется, оставил как есть, придумывать свои не стал, в принципе должно быть понятно, что имел в виду автор.

Стала доступна для скачивания первая бета ветки 2.7 с рядом нововведений, которые многим напомнят последний релиз ветки 3.1.

• Новый тип — упорядоченный словарь
• Новый функционал в юнит-тестах
• Ускорение модуля io
• Автоматическая нумерация полей в методе str.format()
• Усовершенствование представления типа float
• Ttk поддержка Tkinter
• Объект memoryview из ветки 3.х
• Set literals
• Dictionary views
• Новый синтаксис вложенных структур с оператором with
• Модуль sysconfig

• Gzipped source tar ball (2.7b1)
• Bzipped source tar ball (2.7b)
• Windows x86 MSI Installer (2.7b1)
• Windows X86-64 MSI Installer (2.7b1)

Change Log
Whats New in Python 2.7

via Python.org

PyPy теперь умеет загружать и запускать расширения CPython'а (то есть, .pyd и .so файлы) напрямую, при помощи новой подсистемы, которая называется CPyExt. В отличие от решения, представленного в другом блог-посте (в котором модули расширения типа numpy запускались на CPython и проксировались через TCP), новое решение больше не требует запущенного CPython. Мы пока ещё не достигли полной бинарной совместимости (как Ironclad), но, в большинстве случаев, достаточно просто перекомпилировать расширение.

Единственное требование — необходимые функции C API из CPython должны быть реализованы в PyPy. Если вы пользователь или автор модуля, и вам не хватает некоторых функций в PyPy, мы приглашаем вас их реализовать. Уже довольно много людей (включая много новых контрибьюторов) уже включились в разработку и реализовали некоторые функции для того, чтоб их любимые модули заработали. В конце поста — список имён.

Кстати о скорости. Несмотря на то, что существуют накладные расходы на запуск этих модулей, когда мы запускаем движок регулярных выражений из CPython (_sre.so) и проходим бенчмарк spambayes из набора бенчмарков Unladen Swallow (см speed.pypy.org), то получаем значительное ускорение: тест стал вдвое быстрее по сравнению с движком регулярок, встроенным в PyPy. Из закона Амдала следует, что _sre.so должен работать в несколько раз быстрее, чем встроенный движок.

В данный момент идёт работа над PIL и другими модулями. Например, поддержка distutils уже почти завершена. И если вы хотите участвовать в этом или получить больше информации о том, как использовать эту новую возможность, заходите на наш IRC-канал #pypy на freenode.

Уважаемые хабраюзеры. Как и обещал, но к сожалению с небольшим опозданием (обусловленным семейными причинами), выкладываю на всеобщее обозрение мой «портяночный» (хе-хе) перевод второй главы этой замечательной книги.

Сказать по-правде, на Python в этой главе написано ровно 4 строчки. Но она все равно будет очень полезна как новичкам в программировании, так и Python-программистам, ибо рассказывает об устройстве отладчиков.

Перевод пока местами просто ужасен, и в этом исключительно моя вина за пока что отсутствующим опытом внятного перевода некоторых технических аспектов. Хотя на первый взгляд, все вроде должно быть понятно. Если знающие «матчасть» программисты мне помогут, буду очень рад. Особенно в плане терминов.

И так, предлагаю ознакомится тут.

Так же предлагаю ознакомится с
Введением
Глава 1. Настройка вашего рабочего окружения.
Как всегда, жду отзывов и критики.

Это продолжение перевода статьи Дэвида Гуджера «Пиши код, как настоящий Питонист: идиоматика Python»

Начало и окончание перевода.


Спасибо всем хабраюзерам за оценки первой части, ценные замечания и положительные комментарии. Постарался учесть ошибки, снова жду конструктивного обсуждения.

Маленькое вступление. Уверен, что каждый, кто использовал питон некоторое время, полюбил выражения в прямоугольных скобочках. В этой статье я хочу от «а» до «я» рассказать о срезах. Для начала немного о терминологии: в английском языке их называют «slice». Я буду называть их то «слайсами», то «срезами», как в моем понимании этого слова. Будем все учиться на примерах. Для меня, такой метод был бы самым удобным, быстрым и простым.

От переводчика:

Я только начал изучать Python. С самого первого знакомства язык порадовал симпатичными конструкциями и синтаксически-гарантированной удобностью к чтению и пониманию кода.
В процессе освоения, при написании своего кода, бывает, сомневаюсь в правильности выбранных способов с точки зрения Python-way ( PEP 8 — Style Guide for Python Code, если угодно). Для вникания в идеологию программирования, в Python-сообществе кроме исчерпывающей документации, ко всеобщей радости, накоплено уже немало вспомогательных материалов, таких как статья Python Tips, Tricks, and Hacks, перевод которой недавно появился на Хабре
Мне понравилась статья Дэвида Гуджера «Пиши код, как настоящий Питонист: идиоматика Python» (David Goodger «Code Like a Pythonista: Idiomatic Python»). Для лучшего её усвоения решил оформить (в силу умения) полноценный перевод, потом показалось здравой идеей поделиться с Хабром.
Пока работал над переводом, пришло понимание, что статья существенно больше, чем показалась при прочтении ее в оригинале, поэтому постить буду частями, чтобы не выпасть из формата Хабра-статьи.
Продолжение и окончание перевода.

Уважаемое Хабрсообщество и все интересующиеся языком программирования Python. Я начал переводить весьма интересную книгу Gray Hat Python. Правда, пока я перевел лишь предисловие и первую главу. Начал переводить для себя (поэтому немного коряво), но все таки решил, что нужно делиться. :)

И так предоставим слово автору.

В данной статье описывается как сгенерировать псевдотекст на основе триграммной модели. Полученный текст вряд ли возможно где-либо использовать, тем не менее это неплохая иллюстрация использования статистических методов обработки естественного языка. Пример работы генератора можно посмотреть здесь.

Сухая теория

И так, наша задача сгенерировать текст. Это значит, нам нужно взять слова и выстроить их в определенном порядке. Как определить этот порядок? Мы можем пойти следующим образом: построить фразы, наиболее вероятные для русского языка. Но что значит вероятность фразы языка? С точки зрения здравого смысла это бред. Тем не менее, эту вероятность можно задать формально как вероятность возникновения последовательности слов в неком корпусе (наборе текстов).

В этой части статьи рассматриваются уловки для выбора одного из двух значений на основе логического условия, передача и получение произвольного числа аргументов функций, а также распространенный источник ошибок — тот факт, что дефолтные значения аргументов функции вычисляются только один раз.

В прошлом посте я презентовал Nagare — революционный (хоть и имеющий аналоги на Smalltalk и CL) питоновский web-фреймворк. Тот пост был несколько сумбурен и отражал, скорее, степень моего восторга, чем реальные особенности технологии. Сегодня я попробую дать немного более практический пример.

Уже весна, а это значит… что скоро лето и очередное Google Summer of Code — возможность получить кучу опыта и даже какое-то материальное вознаграждение. Хочу рассказать об одном интересном проекте, которому вы сможете помочь во время летних каникул — gevent.

Краткая справка: Meld — утилита для визуального сравнения файлов/папок.

Наверняка не каждый согласится, что этот иструмент стоит тех танцев с бубном, которые необходимо совершить вокруг него для более менее комфортной работы (Meld слегка не расчитан на работу в Windows, но так как написан на python с использованием GTK, может функционировать и в ней). Я же, потыкав палочкой в бесплатные альтернативы, решил для себя, что если оно заведется, то усилия не будут напрасными.

Вышел PyPy 1.2. Основное отличие — наличие JIT компилятора.
Чтобы долго не объяснять что это и зачем — простой тест:

cnt = 10 * 1000 * 1000
for _ in xrange(cnt): 
    i = i + 1

5.8млн операций сложения в секунду на обычном СPython 2.6 (python test.py)
42.5млн операций в секунду на PyPy 1.2 (pypy test.py)
WinXP SP3, Core2Duo.

Да, в 7 раз быстрее он тест сделал! И это не только на синтетическом тесте: «django» в 3 раза быстрее, «n-body» в 7 раз быстрее… Я не знаю что такое тест «richards», но он теперь вообще в почти 12 раз быстрее. Смотрите результаты сами.

Читать и качать (из раздела "«JIT compiler» version"). 64-bit версии пока нет. А unladen-swallow нервно курит... Под катом еще несколько невероятностей (stackless, «песочница для python кода»)…

Разберем создание интерфейса на pygtk на примере самого примитивного калькулятора. Много картинок, немного кода.
gtkbuilder наиболее прогрессивный формат описания gtk интерфейса в xml,
если вы ранее использовали libglade, вы можете сконфертировать .glade файл в новый формат командой libglade-convert

Есть такое приложение. Называется py2exe. Оно позволяет упаковать, сконвертировать программу на python в exe файл (ну, точнее, exe и еще кучку других). Зачем оно все надо? Ну, далеко не у всех пользователей windows установлен интерпретатор python с нужными библиотеками. А вот упакованная программа в идеале должна запуститься на любой windows-машине.