Python *

Думаю многим известен такой пакет как Babel, либо PyBabel.
Отличный пакет для локализации, который базируются на gettext, как и все остальное ( по крайней мере мне известное) в современном мире.

Встала задача, подготовить сайт к будущей локализации, все темплейты сделаны в Handlebars, на этот движок шаблонов в первую очередь и был ориентир, что подружить нужно с ним. Вопрос кого.

Должен заранее оговориться, что у меня не было никакого ограничения в выборе технологий.
У нас в конечном счете для билда статики используется полный набор — ruby(compass), node(coffee,grunt,requirejs), python(бэкенд и основа всего и вся), шелл скрипты, в общем ограничения нет никакого.

Предыдущий пост посвященный производительности, описывал Pony ORM, показавший фантастические результаты по сравнению с Django ORM и SQLAlchemy.

Впечатленный столь неординарными результатами и озабоченный производительностью собственного проекта, я решил внедрить Pony ORM в свой проект. Что из этого получилось, см подкатом.

Предисловие
Вечная тяга к новому подтолкнула к изучению такого замечательного языка программирования, как Питон. Как это часто бывает, отсутствие идеи, на реализацию которой не жалко потратить свое время, сильно тормозило процесс.

Волею судьбы на глаза попался замечательный цикл статей о создании игры-платформера на Питоне
тут и тут.
Я решил взяться за один старый проект. За симулятор движения тел под действием сил гравитации.

Что из этого вышло читайте дальше.

Доброго времени суток, уважаемые читатели.
Как обещалось в предыдущей статье, сегодня я продолжу рассказ о модуле pandas и анализе данных на языке Python. В данной статье хотелось бы затронуть тему быстрой визуализации данных результатов анализа. В этом нам помогут библиотека для визуализации данных matplotlib и среда разработки Spyder.

Привет!

Продолжая статьи о Центрифуге, мне хотелось бы обсудить один из способов подключения реал-тайм событий на сайт.

Суть отдельностоящих серверов рассылки сообщений в реальном времени такова, что клиенты из браузера должны подключиться к серверу, подписаться на нужные каналы и ждать сообщений из этих каналов.

Людям нравятся красивые презентации. Красивые картинки, немного текста, меняющиеся слайды. Красивая картинка позволяет быстро передать информацию человеку, сообщить самое важное. Мы все это знаем. Я вот думаю, как «скрестить ежа и ужа»?

Как наглядно на мониторе компьютера представить процессы, происходящие внутри микроконтроллера или ПЛИС? Или как показать, что происходит внутри всей системы автоматики, реализованной на микроконтроллере или ПЛИС?

Вообще-то правильный ответ я знаю – нужно использовать SCADA системы.
SCADA – это supervisory control and data acquisition, диспетчерское управление и сбор данных. Но мы не ищем легких путей, мы хотим немножко изобрести своего велосипеда.

Хочу поделиться своим простым методом отображения данных, получаемых от датчиков и сенсоров из платы управления.

Сегодня речь пойдет о пакете Pandas. Данный пакет делает Python мощным инструментом для анализа данных. Пакет дает возможность строить сводные таблицы, выполнять группировки, предоставляет удобный доступ к табличным данным, а при наличии пакета matplotlib дает возможность рисовать графики на полученных наборах данных. Далее будут показаны основы работы с пакетом, такие как загрузка данных, обращение к полям, фильтрация и построение сводных.

Предлагаю обсудить такую интересную, но мало используемую возможность python, как сопрограммы (coroutines).
Сопрограммы в питоне основаны на генераторах (ими, они, собственно и являются).
Поэтому, предлагаю начать именно с генераторов, в общем понимании. А потом разберём как написать свою сопрограмму.

Это четвертая статья в серии, где я описываю свой опыт написания веб-приложения на Python с использованием микрофреймворка Flask.

Цель данного руководства — разработать довольно функциональное приложение-микроблог, которое я за полным отсутствием оригинальности решил назвать microblog.

Краткое повторение

В предыдущей части мы создали нашу форму входа в комплекте с представлением и валидацией.

В этой статье мы намереваемся создать нашу базу данных и поднять ее, чтобы мы могли записывать туда наших пользователей.

Чтобы следовать этой части, ваше приложение микроблога должно быть таким, каким мы оставили его в конце предыдущей. Пожалуйста, убедитесь, что прилолжение установлено и работает.

В январе этого года в одном из сервисов ICQ была найдена уязвимость. Она была связана с доступом к файлам, которые когда-то пользователи передавали друг-другу. Уязвимость устранили, но такие ситуации отнюдь не уникальные.
Ниже мы рассмотрим еще один сервис, предназначенный для файлообмена между пользователями.

На прошлой неделе (19 августа — прим.пер.) у вас был шанс задать вопрос Гвидо ван Россуму, Великодушному Пожизненному Диктатору Python, касательно любых аспектов Python, а также его переезда в Dropbox. Гвидо не теряя времени ответил на некоторые ваши вопросы.

Привет, друзья!

Продолжаем разбираться с нашим МариоБоем. Начало тут, продолжение тут. В этой подчасти второй части мы сделаем приготовление для создания редактора уровней, а именно: добавим турбо режим бега герою, смертельно опасные платформы, движущиеся монстры, телепортеры, принцессу и парсер уровней, дабы во второй подчасти не отвлекаться на всё это.

Введение

Numenta NuPIC — открытая реализация алгоритмов, моделирующих процессы запоминания информации человеком, происходящие в неокортексе. Исходные коды NuPIC на github

В двух словах, назначение NuPIC можно описать как «фиговина, выявляющая, запоминающая и прогнозирующая пространственные и временные закономерности в данных». Именно этим большую часть времени занимается человеческий мозг — запоминает, обобщает и прогнозирует. Очень хорошее описание этих процессов можно найти в книге Джеффа Хокинса «On Intelligence» (есть русский перевод книги под названием «Об интеллекте»).

На сайте Numenta есть подробный документ, детально описывающий алгоритмы и принципы работы, а также несколько видео.

В один прекрасный (или печальный, кому как) день мне надоело, что у меня периодически заканчивается место на ноутбуке. Да, я в курсе, что жёсткие диски сейчас дешевы, но это для меня не выход, потому что:

• У меня SSD, а он всё-таки подороже будет, чем обычные HDD (объём моего текущего SSD — 120 гигов)
• Ноутбук рабочий, соответственно данные на нём тоже, должны быть шифрованы, всё такое, поэтому самопальный и не утверждённое работодателем носитель втыкать не стоит
• Я жадный :)

Этот топик, пожалуй, предназначен и может быть полезен тем людям, кого волнует свободное место на системном диске, обычные средства очистки уже испробованы, а хочется выжать ещё чуть-чуть (как в старом анекдоте — первая попавшаяся в гугле ссылка на анекдот, если сайт плохой — пардон).

Предисловие

Я очень полюбил Python после того, как прочитал книгу Марка Лутца «Изучаем Python». Язык очень красив, на нем приятно писать и выражать собственные идеи. Большое количество интерпретаторов и компиляторов, расширений, модулей и фреймворков говорит о том, что сообщество очень активно и язык развивается. В процессе изучения языка у меня появилось много вопросов, которые я тщательно гуглил и старался понять каждую непонятую мной конструкцию. Об этом мы и поговорим с вами в этой статье, статья ориентирована на начинающего Python разработчика.

Когда проект маленький, особых проблем с ним не возникает. Список задач можно вести в текстовом файле (TODO), систему контроля версий, по большому счёту, можно и не использовать, для раскладки файлов на живой сервер их можно просто скопировать (cp/scp/rsync) в нужную директорию, а ошибки всегда можно посмотреть в лог-файле. Глупо было бы, например, для простенького сервиса с двумя скриптами и тремя посетителями в день поднимать полноценную систему управления конфигурациями серверов.

С ростом проекта требования растут. Становится неудобно держать в TODO-файле несколько десятков задач и багов: хочется приоритетов, комментариев, ссылок. Появляется необходимость в системе контроля версий, специальных скриптах/систем для раскладки кода на сервер, системе мониторинга. Ситуация усугубляется, когда над проектом работает несколько человек, а уж когда проект разрастается до нескольких серверов, появляется полноценная инфраструктура («комплекс взаимосвязанных обслуживающих структур или объектов, составляющих и/или обеспечивающих основу функционирования системы», Wikipedia).

На примере нашего сервиса "Календарь Mail.ru" я хочу рассказать о типичной инфраструктуре и жизненном цикле разработки среднего по размерам веб-проекта в крупной интернет-компании.

Всем привет!

Август – это, как известно, «последний вагон» для тех, кто хочет успеть отправиться «на юга». Не побоявшись сезона отпусков мы решили проводить третий митап на около-python-овские темы. Тем более, что с темами докладов повезло. Рассмотрели поведение некоторых опасных конструкций в Python, опробовали функциональный стиль программирования и рассмотрели словари в Python. Кроме того, среди докладчиков был Никита Лесников со второй частью своей презентации о внутренностях интерпретатора Python. Все видео этих докладов – прямо сейчас на youtube-экранах под катом.

Рады сообщить всем хабровчанам, что PyCharm 3.0 — наша IDE для разработки на языке Python — выпущена в двух редакциях: бесплатной Community Edition с открытым исходным кодом и полнофункциональной Professional Edition.

В двух словах: бесплатная редакция PyCharm основана на открытом коде, зато платная содержит полную функциональность.

Релиз, конечно, этим не ограничивается: в него вошло много новых полезных фич, которые работают в обоих редакциях. Но обо всем по порядку.

Привет!

Пару месяцев назад я опубликовал на Хабре статью, посвященную описанию open-source проекта Centrifuge. Напомню, что это сервер рассылки сообщений подключенным клиентам (в основном из веб-браузера) в реальном времени. Написан на Python.

С тех пор я продолжал работать над проектом в свободное время и сейчас готов поделиться накопившимися мыслями и изменениями.

Введение

Shed Skin — это экспериментальный транслятор из Python в C++, разработанный для повышения скорости выполнения программ на Python с интенсивными вычислениями. Он преобразует программы, написанные на ограниченном подмножестве языка Python, в C++. Код C++ можно скомпилировать в исполняемый код, который может быть как отдельной программой, так и модулем расширения, легко импортируемым и используемым в обычной программе на Python.