Python *

Здравствуйте, Хабражители!

А как Вы храните свои пароли? Или у Вас один пароль на все случаи жизни? Раньше у меня было именно так! Ну то есть почти так. У меня их было два — идентификационный код и хитро мудрая анаграмма, составленная из моего мобильного телефона.

Если Вы один из таких как я, то прошу под кат.

Здравствуй, Хабр!

В данной статье я хотел бы поделиться опытом в создании демона для удаленного управления компьютером командами через электронную почту.

Я не люблю Django. Я не люблю Django ORM, Django templates, Django forms и еще множество вещей в Django. Но у Django есть определенное преимущество — многие используют Django, практически любой python-программист знаком с джанго. Поэтому приходится мириться с недостатками этого фреймворка, но никто не мешает облегчать себе жизнь, используя действительно хорошие python библиотеки, например SQLAlchemy.

Что в SQLAlchemy лучше чем в Django ORM? Это главный вопрос, который я слышу от Django guys¹, и у меня есть на него ответ — SQLAlchemy может выразить любой SQL запрос (ну 80-90%), в отличие от Django ORM, в котором можно выразить только весьма простые вещи.

И в некоторых Django проектах возникает необходимость в сложных запросах, на которые стандартный ORM неспособен. Условно предположим, что в момент создания проекта считалось, что Django ORM вполне хватит. Для решения можно писать чистый SQL или воспользоваться SQLAlchemy. Я за второй подход, так как чистый SQL плохо поддается DRY-фикации.

Так уж вышло, что я, как и многие, люблю халяву. И в один прекрасный момент, для обеспечения онной, мне понадобилось узнать адреса сетей закреплённых за моим провайдером. Гугл простого и однозначного ответа не дал, буду рад если знатоки ткнут меня носом. Звонок провайдеру, порождающий резонный вопрос — «а зачем вам?» — отпадал. Пришлось изголяться.

Теоретически, проблема конкурентного доступа не характерна для асинхронных приложений. В отличие от приложений с параллельной архитектурой, в которых в каждый момент времени может выполняться несколько задач претендующих на какой то общий ресурс — в асинхронном приложении в один момент времени выполняется только одна активность.

Но на практике все выглядит немного по иному:

Мне нравится, когда программа/код полностью своя… понимаешь назначение каждой буквы и почему решение именно такое. В данном топике хочу предложить свой парсер топиков Хабрахабра на Python без сторонних библиотек.
При появлении нового топика — всплывающее окошко сообщает об этом.

Доброго времени суток, дорогие Хабраюзеры.

Этот пост навеян появлением статьи про Twitter бота и всяких свистелок-плясалок для него. Представляю вам свое видение api Твиттера. Добро пожаловать под кат.

Лет пять-шесть назад, когда я ещё программировал преимущественно на PHP, я начал использовать библиотеку curl для парсинга сайтов. Мне нужен был инструмент, который позволял эмулировать сессию пользователя на сайте, отсылать заголовки обычного браузера, давать удобный способ отсылки POST-запросов. Сначала я пытался использовать напрямую curl-расширение, но его интерфейс оказался очень неудобным и я написал обёртку с более простым интерфейсом. Время шло, я пересел на python и столкнулся с таким же дубовым API curl-расширения. Пришлось переписать обёртку на python.

Всем добрый день!

На Хабре уже поднималась тема организации работы с внешними пакетами с использованием подмодулей или деревьев в Git. Это показалось хорошим решением, но на деле вылилось в неудобства и запутанность. Тогда я решил перенести всё на python-пакеты. Чем и поделюсь сейчас на примере Django приложения.

Известно, что с 11 по 13 марта в Атланте (Джорджия) проходила конференция разработчиков PyCon 2011.

Ниже в статье будет приведно краткое изложение большей части докладов со ссылками на видео (англ.). Для удобства ознакомления доклады разбиты по категориям.

Тематика докладов была довольно обширной, поэтому данная статья может оказаться полезной не только питонистам, но и всем остальным ленивым и любознательным.

В данной статье я бы хотел поделиться опытом написания небольшого твиттер-бота на Python.

Вступление

На написание бота меня натолкнул известный многим «пичалька-бот» в Twitter, который автоматически шлет реплаи всем, кто упомянит слово «пичалька» в своем твите. Поскольку в тот момент я занимался активным изучением Python, было решено писать на нем.

При разработке прикладных программ иногда возникает необходимость предоставить пользователю какую-то достаточно гибкую, но простую систему для управления программой.

Есть множество вариантов реализации таких систем, но одним из наиболее простых является встраивание в приложение интерпретатора скриптовых языков.

Реализацией этого варианта мы сегодня и займемся. В качестве скриптового языка был выбран Python из-за достаточно большого спектра применения.

Он кроссплатформенный, существуют официальные версии для Windows, Linux и MacOS. В конце концов, о мощи и потенциале этого языка может говорить хотя бы тот факт, что он используется в небезызвестной корпорации Google как основной язык программирования.

От меня лично:
С++11 ничего особо существенного не принес в язык. Грубо говоря, просто упростил некоторые моменты. Ведь гибкость С++ позволяет делать все(почти все: не пылесосит). Но все же, согласитесь это приятно, когда один из не самых легких языков программирования становится доступнее для понимания, проще для восприятия, удобней для работы.

Перевод текста под катом. Автор John D. Cook.

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.