Python *

Все более или менее знающие Python разработчики знают про такую жуткую вещь как GIL. Глобальный блокировщик всего процесса до тех пор пока Python выполняется в одном из потоков. Он даёт потоко-защищённость методами сравнимыми с садизмом, поскольку любая неявная блокировка в многопоточном приложении смерти подобна, всё что опиралось на параллельное выполнение, умирает в мучениях, раз за разом натыкаясь на блокировку GIL.
Известно что по сей день из-за этого скорбного факта программисты на C++ используют Python-обёртки по большей части лишь в однопоточных приложениях, а программисты на Python пытаются всех убедить, что им и так неплохо живётся.
Казалось бы, если поток порождён в C++, он не знает ни о каком GIL, используй Python без блокировок и радуйся. Радость разработчика однако закончится уже на втором потоке запросившем область глобальных переменных без блокировки.
Однако есть путь ведущий к светлому будущему!
Этот путь был изначально в таком языке как Perl, он же поддерживается в Си-API языка Python и я ума не приложу почему подобный механизм не включен в один из стандартных модулей Python! Способ по сути сводит использование различных под-интерпретаторов Python в разных потоках, причём используя свой GIL для каждого(!!!) без всякого шаманства и магии, просто последовательно вызвав несколько функций и стандартного набора Си-API языка Python!

… на 90%. Т.е. какие-то подвижки ещё могут быть, шесть человек ещё определяются с докладами, но большая часть содержательной части конференции готова. Предлагаем её вашему вниманию:

По мотивам этого поста.
В прошедшем 2012 году я, как и миллионы других пользователей открыл для себя бесплатное онлайн обучение. Всё началось с прекрасного стартапа Codecademy. Замечательные курсы про JavaScript, jQuery, Python, Ruby и другие занимали всё свободное время. Побочным эффектом стала практика чтения на английском. К середине года доступные уроки закончились и я стал интересоваться другими площадками, где можно продолжить самообучение. Как раз в то время на Хабре участились статьи про Coursera и я решил попробовать.
Первым курсом который привлек внимание был An Introduction to Interactive Programming in Python от Rice University. Недолго думая, я вступил в стройные ряды онлайн студентов.

Начать, видимо, следует с того, что речь пойдет об интерпретаторе CPython версии 2.7.x (примеры проверялись на версии 2.7.3).

На официальном сайте имеются описания инструкции import и модулей в Python:

• docs.python.org/2/reference/simple_stmts.html#import
• docs.python.org/2/tutorial/modules.html

Из них следует, что в Python имеются пакеты (package), модули (module) и имена, определенные в модулях (names). Также следует отметить, что в некоторых частях документации модули называются подмодулями (submodule), если они размещены внутри пакета.

В языке Python инструкция import позволяет импортировать пакеты, модули и имена в пространство имен, в котором инструкция import выполняется. При это существует две интересные особенности:

1. Из синтаксиса инструкции import не всегда явно следует, что именно должно быть импортированно: пакет, модуль или имя
2. Синтаксисом инструкции import невозможно явно указать, что путь к модулю является абсолютным путем (хотя явно указать, что путь является относительным можно, а также возможно изменение семантики инструкции, в части использования абсолютного пути по умолчанию, см. www.python.org/dev/peps/pep-0328 )

Из этих двух особенностей следуют такие неоднозначности для записи import abcd:

1. Импортировать ПАКЕТ abcd, либо импортировать МОДУЛЬ abcd
2. Импортировать пакет/модуль abcd из ТЕКУЩЕГО ПАКЕТА (из пакета того модуля, в котором исполняется import abcd), либо ИЗ ПАКЕТА в соответствии с перечнем каталогов, указанных в sys.path

Еще примеры неоднозначностей:

• from abcd import defg: (импортировать модуль defg из пакета abcd, либо импортировать пакет defg из пакета abcd, либо импортировать имя defg из пакета abcd, либо импортировать имя defg из модуля abcd) X (из того же пакета, либо из пакета в соответствии с sys.path)
• import abcd.defg: (импортировать пакет defg из пакета abcd, импортировать модуль defg из пакета abcd) X (из того же пакета, либо из пакета в соответствии с sys.path)

Для разрешения эти декларативных неоднозначностей должен существовать императивный алгоритм. Такой алгоритм в некотором виде описан в официальной документации Python.

Как заядлый читатель HAD я был заинтересован этим постом, описывающим способ взлома аудиокапчи MintEye. Графическая версия также выглядела довольно интересно, так что я подумал, что будет забавно взломать и её.

Вот один из примеров графической капчи MintEye:

Предлагаю поговорить сегодня о замечательном фреймворке для тестирования TextTest. Это кроссплатформенный инструмент для функционального тестирования с «record-replay» парадигмой. Как следует из названия TextTest пропагандирует довольно необычный на сегодняшний день подход текст-ориентированного тестирования, который позволяет легко и просто писать и читать тесты. Помимо TextTest мы поговорим о StoryText — являющимся строго говоря отдельном инструменте для тестирования GUI, но совместно с TextTest он позволяет делать это гораздо приятнее. Так же упомянем о третьем модуле от автора — CaptureMock.

В комментариях к моему посту про курс 6.002x MITx мне задавали вопрос — пригодилось ли изученное в жизни. И я отвечал — да, конечно, вот тут утром пока зубы чистил, RC-константу посчитал… Но пруфов не было. С тех пор я закончил еще два курса — UC Berkeley CS188.1x Introduction to Artificial Intelligence (открыта регистрация на 18 февраля) и MITx: 6.00x Introduction to Computer Science and Programming. И если после CS188.1x я просто был полон эмоций и не знал, куда бы приткнуть свежеполученные знания (кроме как решить задачу о ходе коня), то после прохождения 6.00x подвернулся случай блеснуть.

Всем привет. Речь в топике пойдёт о создании плагина (программного дополнения, аддона) к замечательной программе XBMC. Уровень сложности: для начинающих. Понадобятся знания HTML и общее представление о работе сайтов; не помешает знать как выглядит Python. Не ждите под катом уникальных алгоритмов и магического кода, это скорее отправная точка и общее объяснение механики работы плагинов. Код будет, надеюсь, наглядным.

Некоторые из вас могут спросить: «Ведь есть репозиторий seppius, который решает почти все проблемы с воспроизведением онлайн-контента в рунете (в контексте XBMC). Зачем велосипеды?». Я приведу свои доводы в небольшом предисловии.

Статья рассказывает о работе whois протокола, о существующих клиентских решениях и об особенностях коммуникации с различными whois серверами (а также о выборе правильного whois сервера). Ее основная задача — помочь в написании скриптов для получения whois информации для IP адресов и доменов.

Что такое whois?

Что такое и для чего нужен whois можно прочитать, например, здесь: http://en.wikipedia.org/wiki/Whois.

В нескольких словах, whois (от английского «who is» — «кто такой») – сетевой протокол, базирующийся на протоколе TCP. Его основное предназначение – получение в текстовом виде регистрационных данных о владельцах IP адресов и доменных имен (главным образом, их контактной информации). Запись о домене обычно содержит имя и контактную информацию «регистранта» (владельца домена) и «регистратора» (организации, которая домен зарегистрировала), имена DNS серверов, дату регистрации и дату истечения срока ее действия. Записи об IP адресах сгруппированы по диапазонам (например, 8.8.8.0 — 8.8.8.255) и содержат данные об организации, которой этот диапазон делегирован.

Думаю, многим интересно (хотя бы из любопытства), как именно они используют свой компьютер: самые нажимаемые кнопки, пройденное мышью расстояние, среднее время работы и другую информацию. В этой статье я расскажу один из вариантов того, как можно собрать такую информацию и затем представить её в виде интерактивных графиков. Все описанные действия производились на ноутбуке с ОС Debian Wheezy, Python 2.7.3, R 2.15.

Приветствую, хабраюзер.
Уже была статья про чат-клиент на питоне на хабре. Данная статья и сподвигла написать свой велосипед в академических целях, но повторять чужой код не интересно, поставим задачу поинтереснее: Jabber(Асимитричное шифрование RSA)+PyQt.
Если интересно добро пожаловать под кат.

Вчера на официальном сайте Django появилось сообщение о доступности Django 1.5 Release Candidate.

Пара слов о нововведениях:

• Конфигурируемая модель User. Теперь можно использовать стандартную авторизацию, дополняя модель своими полями.
• Поддержка Python 3. Прекращение поддержки Python 2.5. Минимальная версия теперь — 2.6.5
• Задание конкретных полей при сохранении модели — параметр update_fields в Model.save()
• Кэширование связанных моделей
• Явное указание потокового ответа (класс StreamingHttpResponse)
• Тег {% verbatim %}, рендеринг внутри которого не происходит (удобно для javascript-шаблонов)

Скачать Django 1.5 RC

Transact SQL великолепный язык, функциональности которого более чем достаточно для решения большинства часто возникающих задач. Однако иногда возникают задачи, которые с его помощью решать долго и/или неудобно. Пожалуй, самым ярким примером является продвинутый парсинг строк, в котором приходится использовать регулярные выражения или просто хитрый и закрученный алгоритм. Начиная с SQL Server 2005, эта проблема решается созданием хранимой процедуры/функции CLR. Но этот подход требует перекомпиляции и развертывания сборки при внесении изменений. А так хочется, не покидая Management Studio, изменять поведение своих процедур.
Естественным образом возникает желание встроить в T-SQL поддержку какого-нибудь скриптового языка, чтобы выполнять код на лету. Благодаря DLR (Dynamic Language Runtime) в .Net Framework 4 у нас появилась такая возможность. Исключительно в силу личных пристрастий автора в качестве такого языка был выбран IronPython.
Под катом пошаговая инструкция и демонстрация результата.

Несколько лет назад я начал преподавать свой любимый язык python школьникам. И возникла такая задача: рассказать про объектную модель, но что бы это было не скучно и как можно нагляднее. И тут меня не сразу, но осенило — пчёлы!

Не без волнения пишем этот пост — да, мы взялись за организацию первого в России PyCon. Если совсем кратко — то можно перейти на сайт PyCon.ru вся информация есть там. А под катом мы рассказываем, кто мы такие и почему собираемся всё провести именно так.

В этой статье я хотел бы разобрать различные способы преобразования изображений с помощью Python. Для примеров я решил взять несколько наиболее известных. В статье не будет ничего сложного, она ориентированна в основном на новичков.
Картинка для испытаний:

Вероятно, некоторые помнят сервис Skype Casts — публичные голосовые конференции, где каждый мог создать конференцию, которая анонсировалась на сайте skype.com. В 2008 году сервис был закрыт.

Сегодня единственная возможность хостить конференцию — держать запущенным Skype-клиент.
Это не удобно, потому как человек, который «держит» конференц-звонок не может принять входящий вызов, иначе конференция будет поставлена на удержание и никто в ней не сможет общаться. Если у хоста проблемы с интернетом — связь портится у всех.
К тому же хостить звонок в котором 10-15 участников существенно нагружает компьютер.

Мы пытались решить эту задачу держа запущенным Skype на Windows-сервере. Чтобы звонок не обрывался когда все участники кладут трубку — приходилось запускать две копии клиента и держать второго как участника конференции.
Но такая схема не очень стабильна, через 3-5 дней один из клиентов вылетает и звонок обрывается. Приходилось каждый переподнимать его вручную.

И вот наконец удалось найти стабльное и просто решение на основе skypekit позволяющие:

Постоянно держать звонок с помощью одной копии skypekit.
Если все участники конференции положили трубки, звонок перезапускается как /golive

Хостить бота на Linux-сервере без X-ов.
Десктопный клиент требует для запуска X-сервер. Skypekit можно запускать без него, даже на VPS.
Доступен под все платформы Windows/Linux/Mac

Управлять ботом через комманды в чате
Бот умеет разграничивать права доступа, различать комманды отправленные из основного чата конференции и из других чатов.
При желании можно написать аналог irc-шного eggdrop.

Не так давно я наткнулся на игру, в которую играл много лет назад. Я думаю, многие при поиске отличий ломали себе глаза долгое время. Сегодня я решил пройти её еще раз, но проходить её с 0 мне было, честно говоря, лень. Поэтому я решил написать себе помощника. В статье будет рассказано одно из решений, не наилучшее, но самое понятное для новичков. Итак, начнем.

Писал я всё на python 2.7
Использовалась библиотека PIL

from PIL import Image, ImageDraw

Далее необходимо описать все функции и методы, которые мы будем использовать, для того, чтобы всем был понятен дальнейший код.

image1 = Image.open("1.jpg")

Так мы открываем нужный нам файл.

pix1 = image1.load()

Записываем в pix1 цвета всех пикселов картинки. Теперь по координате пикселя мы можем получить его цвет.

draw = ImageDraw.Draw(ANS)

Создание инструмента для рисования.

image1.size

Возвращает пару (ширина и высота картинки).

draw.ellipse((x, y), (255, 255, 255)) 

Рисование белой точки по заданным координатам.

ANS.save("ans.png", "PNG")

Сохранение изображения в формате PNG. Если не указан полный путь, то сохраняется в папку с исполняемой программой.

del draw

Удаление инструмента «draw».

Приступим к главному…

Это моя первая статья и я хотел бы рассказать о том как написать простейшую программу по рисованию графиков функций.
Статья ориентирована на новичков!
Начнем с того, что наша функция будет иметь вид:
y = c(x)
Где c(x) — это выражение от одной переменной «x».
Сразу считаем её.

f = input('f(x):')

Считать значение функции мы будем функцией eval().
Подключим нужные нам библиотеки.

from math import *
from tkinter import *
f = input('f(x):')

Теперь надо нарисовать оси координат.

from math import *
from tkinter import *

f = input('f(x):')

root = Tk()

canv = Canvas(root, width = 1000, height = 1000, bg = "lightblue", cursor = "pencil")
canv.create_line(500,1000,500,0,width=2,arrow=LAST) 
canv.create_line(0,500,1000,500,width=2,arrow=LAST) 

canv.pack()	
root.mainloop()

В этом посте я хочу рассказать про довольно интересную фичу IntelliJ IDEA — подключение сторонних утилит, а также продемонстрировать её на довольно типичном примере: я подключу pylint — анализатор кода для python проектов.

External Tools

В IDEA есть интересная возможность использовать сторонние утилиты из интерфейса самой IDE. Добавлять таким образом можно всё что угодно — скрипты, анализаторы кода, средства рендеринга ресурсов и подсчета статистики. И IDEA предоставляет несколько крутых решений, обеспечивающих комфорт использования утилит, которые вы подключите.

Ну что, попробуем подключить какой-нибудь тул?