Python *

Итак, что же это значит, когда кто-либо говорит, что foo выглядит как pythonic? Что значит, когда кто-либо смотрит в наш код и говорит, что он unpythonic? Давайте попробуем разобраться.

В Python-сообществе существует неологизм pythonic, который можно трактовать по разному, но в общем случае он характеризует стиль кода. Поэтому утверждение, что какой-либо код является pythonic, равносильно утверждению, что он написан в соответствии с идиома Python’a. Аналогично, такое утверждение в отношении интерфейса, или какой-либо функциональности, означает, что он (она) согласуется с идиомами Python’a и хорошо вписывается в экосистему.

Напротив, метка unpythonic означает, что код представляет собой грубую попытку записать код какого-либо другого языка программирования в синтаксисе Python, а не идиоматическую трансформацию.

Понятие Pythonicity плотно связано с минималистической концепцией Python’a и уходом от принципа «существует много способов сделать это». Нечитабельный код, или непонятные идиомы – все это unpythonic.

При переходе от одного языка к другому, некоторые вещи должны быть «разучены». Что мы знаем из других языков программирования, что не будет к месту в Python’e?

Ниже список 30 наиболее используемых «базовых модулей», основанный на количестве скачиваний с проекта PyPI. Эти результаты основаны на 11,204 загруженных пакетах. Подробности ниже.

Третья часть заметок об объектной системе python'a (первая и вторая части). В статье рассказывается о том, почему c.__call__() не то же самое, что и c(), как реализовать singleton с помощью метаклассов, что такое name mangling и как оно работает.

Вторая часть заметок об объектной системе python'a (первая часть тут). В этой статье рассказывается, что такое классы, метаклассы, type, object и как происходит поиск атрибутов в классе.

Несколько заметок об объектной системе python'a. Рассчитаны на тех, кто уже умеет программировать на python. Речь идет только о новых классах (new-style classes) в python 2.3 и выше. В этой статье рассказывается, что такое объекты и как происходит поиск атрибутов.

odbm

Оптимизация проекта => оптимизация хранилища => dbm => dict style => :-( => odmb => :-)

Сегодня, в эпоху Web 2.0, когда контента на сайтах становится все больше и больше, перед разработчиками встает задача реализации полнотекстового поиска.

Вариантов немного:

• использовать виджеты от разработчиков поисковых систем (Google, Яндекс, etc): легко внедрить, привычный для пользователя интерфейс, поддержка морфологии, исправление слов по словарю, возможно более быстрая индексация сайта поисковыми системами, но, как правило ограниченные возможности по настройке и неизбежное запаздывание индексации;
• использовать встроенные в СУБД средства (например FULLTEXT-индекс для MySQL): достаточно легко внедрить, актуальный поисковый индекс, полный контроль над настройкой и внешним видом, но, чаще всего очень низкая производительность на больших объемах данных, отсутствие учета морфологии, либо, в худшем случае, полное отсутствие подобных средств в СУБД;
• использовать отдельную библиотеку/систему полнотекствого поиска.

Третий вариант кажется самым лучшим, ведь он сочетает достоинства двух других вариантов. Правда и здесь не обошлось без недостатков — библиотека требует установки, иногда даже запуска демона (например Sphinx), что может быть неприемлемо.

Решений существует масса, у каждого есть свои достоинства и недостатки. Я бы хотел подробнее остановиться на относительно малоизвестной библиотеке Xapian.

Всем привет. Все что изложено ниже — мой первый реально полезный (во всяком случае для меня) опыт использования питона. Буду благодарен если подскажете как улучшить/оптимизировать скрипт.



С давних времен был у меня скриптик на баше которые переводил через гугл транслэйт все что ему кормишь
translate 'test' en ru

Мне захотелось чтоб он еще выдавал возможные альтернативы, как гугл недавно научился. Заодно решил устроить себе питон практику :)

Некоторое время назад я решил посвятить себя решению экзотической задачи — нарисовать волну wave-файла, как это делают аудио- и видеоредакторы, используя для этого Питон. В результате у меня получился небольшой скрипт, который вполне с этим справляется. Так, картинка выше сгенерирована им из песни «Under Pressure» группы Queen. Для сравнения — вид волны в аудиоредакторе:

Для разбора звука я использовал библиотеку numpy, а для построения графика — matplotlib. Под катом я изложу основы работы с wav-файлами и алгоритм скрипта.

Под катом краткая инструкция по установке и настройке вышеуказанной связки. Через поиск не нашел, когда ставил для себя пришлось порыться по инету.

Python(x, y) — набор библиотек и программного обеспечения для численных расчетов, анализа и визуализации данных на основе Python. IDE представлены IDLE, Eclipse и Spyder, основой GUI избран Qt. Я расскажу вкратце о модулях, относящихся к самому Python, приведу несколько примеров их работы. Во время установки можно выбрать только то, что нужно, поэтому стоит разобраться что к этому нужному отнести. Кроме того, рассказ о модулях может пригодиться и сам по себе, поскольку их можно установить и по отдельности. Порядок следования модулей повторяет порядок оригинальной страницы и список чекбоксов установки.

Совсем недавно, разработчики фреймворка Qt Software, обрадовали нас появлением GUI, альтернативного стандартному, со своим, довольно несложным, языком разметки — QML.
Связкой QML с основной программой является модуль Qt Declarative. Начиная с версии 4.7 — PyQt4 поддерживает этот модуль.
QML значительно проще и гибче основного GUI, помимо того является и языком программирования, так как позволяет писать функции на javascript. В то время как Python довольно простой и гибкий интерпретируемый язык.

В этой статье я хочу вам рассказать про это уникальный способ создания изолированных окружений Python для удобной и комфортной разработки даже в самых дремучих условиях.

$ python -murllib http://tiny.cc/ve-setup | python

Так это выглядит, а под катом находится пара рецептов использования.

Продолжаем публикацию наиболее интересных глав из книги Magnus Lie Hetland «Python Algorithms». Предыдущая статья расположена по адресу habrahabr.ru/blogs/algorithm/111858. Сегодня же речь пойдет об эффективной работе с графами и деревьями и особенностях их реализации в Python. Базовая терминология теории графов уже обсуждалась (например здесь: habrahabr.ru/blogs/algorithm/65367), так что я не включил часть главы о терминах в эту статью.

Реализация графов и деревьев

Многие задачи, например, задача обхода точек по кратчайшему маршруту, могут быть решены с помощью одного из мощнейших инструментов — с помощью графов. Часто, если вы можете определить, что решаете задачу на графы, вы по-крайней мере на полпути к решению. А если ваши данные можно каким-либо образом представить как деревья, у вас есть все шансы построить действительно эффективное решение.

Инструмент easy_install является модулем набора расширений к distutils языка Python — setuptools. Согласно официальной документации «Easy Install — это модуль Python (easy_install), идущий в комплекте библиотеки setuptools, которая позволяет автоматически загружать, собирать, устанавливать и управлять пакетами языка Python». Пакеты носят название «eggs» и имеют расширение .egg. Как правило, эти пакеты распространяются в формате архива ZIP.

Начинающий

1. def factorial(x):
2.     if x == 0:
3.         return 1
4.     else:
5.         return x * factorial(x - 1)
6. print factorial(6)

Программирующий уже год (Ранее изучавший Pascal)

1. def factorial(x):
2.     result = 1
3.     i = 2
4.     while i <= x:
5.         result = result * i
6.         i = i + 1
7.     return result
8. print factorial(6)

Не так давно была опубликована статья про ICQ на Python, которая меня подтолкнула развить тему, правда в несколько другом направлении. Несколько лет назад у меня были трудности с домашним интернетом: доступ только в локальную сеть, из связи с внешним миром только ICQ и локальный Jabber сервер; никакой другой возможности попасть наружу не было. В результате чего родилась идея туннелировать HTTP трафик в XMPP.

Facebook Hacker Cup 2011 проходит в 4 раунда — квалификационный, два онлайн раунда и финальный, в главном офисе.

Квалификационный раунд, анонсированный официально Хабром завершился успешно.
Результаты раунда говорят о 5846 игроках, прошедших в первый онлайн тур.
Участникам квалификационного раунда предлагалось 3 задачи, для прохождения достаточно было правильного решения любой из них.

А вот первый онлайн раунд, прервав ближе к завершению, перенесли из-за технических проблем минимум на неделю:
We've decided to push back the remaining subrounds of round 1 until we are sure that they can run smoothly. Updates will follow here, but you can safely assume that the subrounds will not occur at least until next weekend.

Я недавно написал в своем блоге Python History пост «The origins of Python's functional features» (перевод). Упоминание о том, что Python не поддерживает хвостовую рекурсию (TRE) сразу спровоцировало несколько комментариев о том, как жаль, что Python не поддерживает данную оптимизацию. Появились ссылки на недавние записи в других блогах о том, что TRE может быть добавлена в Python легко. Позвольте мне защитить свою позицию — я не хочу добавлять TRE в язык. Если Вы хотите короткий ответ, это просто unpythonic.

Вот длинный ответ.

Я никогда не полагал, что Python попадет под влияние функциональных языков, независимо от того что люди говорят или думают. Я знаком с императивными языками, такими как C и Algol68 и хотя я сделал функции объектами «первого класса», я не рассматривал Python как язык функционального программирования. Однако, было ясно, что пользователи хотят больше от списков и функций.