Python *

Привет Хабравчанам!

В этой статье я хочу рассказать о том, как налажена интеграция с платформой 1С в моей организации. Побудило меня это сделать практически полное отсутствие технической информации на эту тему. Читая различные статьи и доклады на тему связки 1С с какой-либо информационной системой, раз за разом убеждаешься, что все они носят маркетинговый, демонстрационный характер, и никогда — технический, отражающий проблему и суть ее решения.

Предупреждаю, что способ ни в коем случае не претендует на универсальность. Поскольку самих конфигураций 1С существует немало, а информационных систем, языков и платформ — еще больше, то количество возможных комбинаций огромно. Моя цель — продемонстрировать одно из возможных решений.

Американский инженер Ричард Уардлоу (Richard Wardlow) разработал интересный микроконтроллер pyMCU, который он позиционирует как «простой интерфейс на Python между компьютером и физическим миром».

В отличие от существующих Python-микроконтроллеров, эта плата предназначена не столько для автономной работы, сколько как постоянно подключенные к компьютеру «органы чувств» для Python-программы. Контроллер оснащён цифровыми и аналоговыми коннекторами, так что к нему можно подключить разнообразные устройства и сенсоры. Проще всего показать возможности контроллера на примерах.

Приветствую!

Думаете как собирать счетчики со своих собственных сервисов?
Запарились парсить логи?
Постоянно забываете настроить сбор счетчиков для нового или переехавшего в другое место сервиса?



Тогда welcome!

Доброго времени суток!

В прошлом топике я попробовал изобразить монаду Maybe средствами языка Python. В целом задача была достигнута, как мне кажется, но совсем незнакомому с тематикой человеку будет непросто понять что к чему, а главное — зачем. В этот раз попробую остановиться на монадах поподробнее, в том числе и для закрепления собственного понимания.

При сортирование в Python 2 есть как минимум два способа это сортирование «настроить»: это параметры key и cmp. Первый был добавлен только в Python 2.4, а второй был удален в Python 3.0. Эти факты как-бы наводят на мысль что key действительно лучше. Кто с этим не согласен или не уверен — прошу под кат.

Доброго времени суток!

Недавно, начав изучать Haskell, несколько раз пытался подступиться к монадам, но всё никик не мог, что назывется, нить ухватить (м.б. дело в нехватке базовых знаний). Помогла замечательная книга Learn you a Haskell for great Good.
Начитался, проникся, решил донести до коллег/друзей. Разрабатываем на Python, казалось бы, незачем сильно вникать во «всю эту функциональщину», по крайней мере дальше filter/map/reduce. Но расширение кругозора, штука, бесспорно, полезная, поэтому я решил реализовать пару монад на Python, да так чтобы это не вылилось в полный unpythonic. Конечно же, не я первый и не я последний, было и есть несколько реализаций монад на основе Python, но все те реализации, что встречались мне, либо полностью unpythonic, либо сложны для понимания далёкому от самой концепции человеку. Пришлось изобретать свой велосипед, который, впрочем, позволяет ухватить суть…

Поводом опубликовать пост стало то, что при детальном изучении списков (массивов) в Python я не смог найти в сети ни одного простого описания метода сортировки элементов с использованием ключа: list.sort(key=...).

Может быть, конечно, это мне так не повезло и я долго понимаю простые для всех вещи, однако я думаю, что приведенная ниже информация будет весьма полезна таким же начинающим питонистам, как и я сам.

Рано или поздно все python-разработчики стают перед выбором: отдать заказчику приложение в исходниках или скрыть их. И вот во втором случае у многих (особенно недавно знакомых с этим прелестным языком) начинаются проблемы: поиск по гуглу, как правило, ничего не дает, идей никаких (или все бредовые).

Для курса по программированию MIT разработан интерактивный инструмент Online Python Tutor, он в графическом виде показывает изменение стека и кучи на каждом шаге выполнения кода. Таким образом, онлайновый «наставник» как бы наглядно объясняет студенту работу программы.



В окно редактора можно скопировать любой код или посмотреть несколько уже готовых простеньких примеров (факториал, квадратный корень, последовательность Фибоначчи и т.д.). Навигация осуществляется стрелками на клавиатуре. Студенты, изучающие Python, могут увидеть и лучше понять работу кода.

Небольшой видеоролик про редактирование кода в vim.
Краткое содержание.
1. Использование аббревиатур.
2. Плагин MRU
3- Плагин tagbar
Сделано с помощью свободного редактора OpenShot — для изготовления видеороликов в домашних условиях он оказался вполне пригоден.

http://youtu.be/eagC7PcGcCk



P.S. В комментариях советуют массу плагинов. Но их такое количество разных, что если у кого-то есть желание написать про них-я не против. Но моё время ограниченно и вынужден ограничиться самым, на мой взгляд, важным.

Привет, коллеги!
При работе с базами данных sqlite передо мной возникла задача поиска медленных запросов и их логгирования.
Спросив всезнающий Google я к сожалению не обнаружил ни одного решения (плохо искал?).
Поэтому я хочу предложить свой вариант протоколирования.
UPD: Спасибо за подсказку, нативный вариант решения называется APSW

В октябре, на PyCon.UA, участниками из России активно обсуждался вопрос — почему же у нас совсем нет профильных активностей. Ни мероприятий, ни тусовок — даже на PyCon мы ездим в Украину.

Вы когда нибудь задумывались о том, что происходит, когда вы ставите точку в python? Что скрывает за собой символ str(“\u002E”)? Какие тайны он хранит? Если без мистики, вы знаете как происходит поиск и установка значений пользовательских атрибутов в python? Хотели бы узнать? Тогда… добро пожаловать!

Доброго времени суток!

Введение

Когда-то я вам уже рассказывал о связке Ruby/Tk. Сегодня я собираюсь продолжить знакомство с «быстрыми интерфейсами». На этот раз я расскажу вам о wxPython, а писать мы будем на Python.
На самом деле, wxPython является лишь обёрткой для библиотеки wxWidgets, который в свою очередь представляет графический тулкит, который позволяет писать кроссплатформенные приложения.

Здравствуйте %username%, данная статья посвящена проблеме увеличения скорости математических вычислений на основе языка python с использованием scipy.weave и openMP.

Решил создать серию постов об анализе данных. Несколько лет работаю в этой (и как оказалось, весьма интересной) области информатики. Предлагаю Вашему вниманию анализ данных с точки зрения Теории приближенных множеств.

Отличный способ освоить Python — учебный класс Python в Google Code University. Уроки для этого класса написал Ник Парланте из Стэнфорда, и прошедшие курс люди отмечают не просто высокое, а фантастически высокое качество уроков.

Курс включает в себя шесть видеолекций на Youtube, где Ник проводит обучение новичков-гуглеров и подробно рассказывает о разных хитростях и фичах Python. Некоторые видеолекции длиной до 50 минут.

Есть ещё скачиваемые задачки. Они довольно простые и созданы специально для начинающих. Курс идеально подходит для изучения Python программистами, имеющими опыт работы с другими языками программирования.

Как-то раз возникла необходимость написать транслитерацию на Python — из кириллицы в латиницу. Из слова «ситх» получается «sith», а из «шелест» выходит «shelest».

Казалось бы, чего тут вообще писать — задача едва сложнее print "Hello world". И это отчасти так — но не совсем.

Дело в том, что некоторые буквы в русском языке при транслитерации преобразуются не в одну, а сразу несколько латинских букв: это Ж, Ц, Ч, Ш, Щ, Ю и Я. По сути, если бы правилами транслитерации предполагалось преобразовывать их в одну латинскую букву, то транслитерация русского в английский действительно была бы не намного сложнее той самой простейшей программы.

Но, поскольку правила транслитерации мы менять точно не собираемся, то посмотрим, что получится при использовании обычной транслитерации.

К примеру, фраза «ШАПКА и Юля» преобразуется в «SHAPKA и YUlya», либо в «ShAPKA и Yulya» — в зависимости от того, что задано в таблице транслитерации для «Ш» и «Ю» (иногда задаётся «SH» и «YU», а иногда «Sh» и «Yu»).

То есть регистр следующей буквы в стандартных функциях транслитерации не учитывается, и все буквы в верхнем регистре заменяются по общим правилам. Поэтому в ходе транслитерации для слов «ЧАША» и «Щи» легко получается что-то вроде «ChAShA» или «SCHi», когда реально мы скорее хотели получить «CHASHA» и «Schi».

Тем не менее, все найденные реализации транслитерации из кириллицы в латиницу на Python, как выяснилось, эту особенность не учитывали. Это и многочисленные решения, приведённые на форумах, и библиотека pytils, реализующая транслитерацию в одном из своих модулей.

Значит, напишем свою функцию транслитерации, с блэкджеком и^W^W^W^H^H. :)

Цель статьи рассказать о своем поиске «идеального» редактора для python кода, о том почему выбрал emacs и кратко о том как я его (emacs) настроил для работы с python.

Небольшая предистория: Разработкой на python я занимаюсь уже более двух лет и все это время пытался подобрать оптимальный редактор. Что я только не использовал за это время — mcedit, nano, gedit, netbeans, eclipse, а также некоторые другие платные варианты (демо версии). Но всегда чего то нехватало, где то автокомплита, где то подсветки, где то банально неудобно. Какой то период (около 10 месяцев) использовал Eclipse, но его прожорливость в ресурсах, зависания доводили до белого каления. Когда ошибки eclipse мне окончательно надоели, я начал поиски такого редактора который стал бы отличным помошником в работе.
Вооружившись google начал искать «идеальный» редактор.

Так уж случилось, что я оказался ассистентом у профессора в университете. Никогда не думал, что прийдётся сталкиваться с оценкой рисков и визуализацией данных, будучи, по призванию, криптографом. Курс называется «Информационные сети» и включает в себя: анализ случайных процессов, моделирование малых миров; компьютерные алгоритмы для оценки свойств сети; экспериментальные исследования крупных сетей, а также анализ рисков, которые трудно предсказать.

В виду того, что курс читается в основном для ИТ-шников, лектор сделал ставку на то, чтобы дать достаточно теории с минимумом математики и большим количеством практики. Для большинства вышеупомянутых задач подходит программа NetLogo. Она включает собственный язык программирования высокого уровня, который позволяет с лёгкостью моделировать различные случайные процессы. Для визуализации разнообразных данных была выбрана программа Gephi.

На основе опыта использования последней и была написана статья, в которой рассматривается получение входных данных для ПО с последующей их визуализацией.

Собственно постановка задачи была таковой: визуализация каких-либо реальных данных средствами Gephi.