Django — это прекрасно. В самом деле: если писать о том, как много хорошего появилось в мире с приходом и развитием Django, то можно писать очень долго, и всё равно не рассказать обо всём. Лично я на данный момент постоянно использую Django уже четыре с половиной года, и всё это время Django становилась всё лучше и лучше.

И всё же в какой-то момент понимаешь, что в документации есть не всё. И тут варианты решения задач появляются разные — можно открыть исходники Django, можно посмотреть, что пишут по этому поводу на Stackoverflow и в других местах (часто очень помогают списки рассылки, а также официальный Trac), но ещё лучше — всё это вместе.

Давайте рассмотрим всего несколько примеров того, что может понадобиться в повседневной работе, но чего (пока что) не прочтёшь в официальной документации. Впрочем, если вы считаете, что нужно добавить ещё что-то — пишите, может быть, это действительно так.

На Хабре уже есть статьи о NoSQL СУБД Tarantool и о том, как его используют в Mail.Ru Group (и не только). Однако нет рецептов того, как работать с Tarantool на Python. В своей статье я хочу рассказать о том, как мы готовим Tarantool Python в своих проектах, какие проблемы и сложности при этом возникают, плюсы, минусы, подводные камни и, конечно же, «в чем фишка». Итак, обо всем по порядку.



Tarantool представляет собой Application Server для Lua. Он умеет хранить данные на диске, обеспечивает быстрый доступ к ним. Tarantool используется в задачах с большими потоками данных в единицу времени. Если говорить о цифрах, то это десятки и сотни тысяч операций в секунду. Например, в одном из моих проектов генерируется более 80 000 запросов в секунду (выборка, вставка, обновление, удаление), при этом нагрузка равномерно распределяется по 4 серверам с 12 инстансами Tarantool. Не все современные СУБД готовы работать с такими нагрузками. Кроме того, при таком количестве данных, очень дорого ожидание выполнения запроса, поэтому сами программы должны быстро переключаться от одной задачи к другой. Для эффективной и равномерной загрузки CPU сервера (всех его ядер) как раз нужен Tarantool и асинхронные приемы в программировании.

Толстые модели.

«Еще одна» — потому что мне кажется, что я что-то упускаю и, в действительности, есть хорошее, но неизвестное мне решение “из коробки”. Тем не менее, вот мой рецепт:

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.

Не так давно наша компания закончила работу над внедрением PACS-сервера (Picture Archiving and Communication System) в один из медицинских диагностических центров нашего города. До этого там стоял PACS-сервер с открытым исходным кодом — dcm4chee, который не блистал высокой скоростью работы, поскольку написан на Java. К тому же одним из требований заказчика было иметь доступ к внутренней структуре сервера. Поэтому было решено написать свой. К тому же в компании имелся опыт подобных разработок как клиентских, так и серверных частей PACS-систем, поэтому компромиссным решением было создать собственный PACS-архив, удовлетворяющий требования заказчика. Большей частью реализации ядра сервера пришлось заниматься мне и за это время был приобретён специфический опыт в этой области, чем и хочу поделиться с хабра-сообществом. Но обо всём по порядку.

Это перевод 1.17 версии руководства от Rafe Kettler.

Содержание

1. Вступление
2. Конструирование и инициализация
3. Переопределение операторов на произвольных классах
   • Магические методы сравнения
   • Числовые магический методы
4. Представление своих классов
5. Контроль доступа к атрибутам
6. Создание произвольных последовательностей
7. Отражение
8. Вызываемые объекты
9. Менеджеры контекста
10. Абстрактные базовые классы
11. Построение дескрипторов
12. Копирование
13. Использование модуля pickle на своих объектах
14. Заключение
15. Приложение 1: Как вызывать магические методы
16. Приложение 2: Изменения в Питоне 3

Вступление

Что такое магические методы? Они всё в объектно-ориентированном Питоне. Это специальные методы, с помощью которых вы можете добавить в ваши классы «магию». Они всегда обрамлены двумя нижними подчеркиваниями (например, __init__ или __lt__). Ещё, они не так хорошо документированны, как хотелось бы. Все магические методы описаны в документации, но весьма беспорядочно и почти безо всякой организации. Поэтому, чтобы исправить то, что я воспринимаю как недостаток документации Питона, я собираюсь предоставить больше информации о магических методах, написанной на понятном языке и обильно снабжённой примерами. Надеюсь, это руководство вам понравится. Используйте его как обучающий материал, памятку или полное описание. Я просто постарался как можно понятнее описать магические методы.

Scapy — инструмент создания и работы с сетевыми пакетами. Программа написана на языке python, автор Philippe Biondi. Познакомиться с основным функционалам можно здесь. Scapy — универсальный, поистине мощный инструмент для работы с сетью и проведения исследований в области информационной безопасности. В статье я попытаюсь заинтересовать Вас использовать scapy в своей работе/проектах. Думаю, что лучше всего этого можно добиться, показав на примерах основные преимущества scapy.
В качестве примеров я возьму простые и наглядные задачи, которые можно решить средствами scapy. Основным направлением будет формирование пакетов для реализации того или иного вида атак.

Так уж случилось, что с Oracle организация наша работает давно и плотно. Сам я познакомился с Oracle Database ещё во времена 6-ой версии и, с тех пор, какого либо дискомфорта не испытывал. Всё испортили рыночные отношения. С недавних пор, мы начали замечать, что Заказчик гораздо благосклоннее смотрит на наши проекты если в них используются бесплатные СУБД. О портации одного из таких проектов и будет мой рассказ... 

У хорошего интерфейса пользователя высокая конверсия и его просто использовать. То есть, он хорош и для бизнеса, и для использующих его людей. Вот список опробованных нами идей.

1 Один столбец вместо нескольких

Один столбец точнее отражает то, что вы хотите донести. Пользователи проходят сверху вниз по более предсказуемому пути. В дизайне с несколькими колонками есть риск отвлечения пользователя от основной задачи страницы.

Введение

Bottle — это мини-фреймворк для Python, позволяющий писать веб-приложения с высокой скоростью.

Вот только слово «мини» добавляет ограничения, например, здесь нет быстрого способа создать административную панель. Если нужна работа с БД, то ее надо подключать отдельно. Таким образом, bottle — это инструмент для написания линейных web-приложений, которые не требуют слишком сильного взаимодействия между элементами приложения.

Если вам надо написать handler, который будет принимать ссылку на файл, а потом скачивать его в s3 с какой-то обработкой, то для проверки функционала bottle отлично подойдет.

Для работы с bottle достаточно описывать сами обработчики, например:

from bottle import route, run, template
@route('/hello/<name>')
def index(name):
    return template('<b>Hello {{name}}</b>!', name=name)
run(host='localhost', port=8080)

(Пример из документации.)

При написании более смысловых функций (например, телефонная книга с сохранением в БД), очень быстро возникает необходимость работы то с БД, то с кэшем, то с сессиями. Это порождает необходимость пихать функционал работы с БД в сам обработчик, затем выносить в отдельные модули, чтобы не дублировать код. А после этого код CRUDL для разных объектов переписываем в виде что-то типа мета-функций.

Но можно пойти и по другому пути: начать использовать bottle plugin. О механизме плагинов и пойдет речь в этой публикации.

Представляю перевод неофициальной документации Selenium для Python.
Перевод сделан с разрешения автора Baiju Muthukadan.
Оригинал можно найти здесь.

Предисловие от автора статьи

Selenium WebDriver – это программная библиотека для управления браузерами. WebDriver представляет собой драйверы для различных браузеров и клиентские библиотеки на разных языках программирования, предназначенные для управления этими драйверами.

От переводчика: при разработке Web-payment.ru, сайта с мониторингом обменников и множеством разделов о платежных системах, я на интуитивном уровне использовал принципы, описанные в этой статье. Подсознательно я их знал, но не мог сформулировать. Предлагаю вам ознакомиться с интересным подходом, которым поделился опытный программист, автор многих книг Jeffrey Ventrella.

Мой папа часто говорил мне: «Помедленнее, сынок, ты делаешь дело слишком быстро».

Мне довелось поработать во многих высокотехнологичных стартапах в заливе Сан-Франциско. Сейчас мне 52 и я программирую медленно и внимательно. Меня можно считать кем-то вроде дизайнера, пищущего код. Читая пост дальше, вы и сами это поймете.

Недавно, я работал над проектом вместе с группой молодых кодеров, которые верят в эффективность очень быстрых, малых итеративных изменений в коде. Программировать медленно бок о бок с ними для меня было проблемой. Нам рекомендовали работать в одной общей базе кода, это как если бы мы вместе варили один большой котел супа, и при условии, что мы активно непрерывно мешали бы его, из него непременно появилось бы что-то чудесное и завершенное.

Продолжаю писать конспекты с известных книг вот из этого списка от Milfgard. Сегодня это очень известная книга Бодо Шеффера «Путь к финансовой независимости».

Автор рассказывает, как работает личный успех и деньги вообще.

Привет, хабр.
В прошлой своей статье я описал технологию создания кастомного поля для ввода тегов в Django. Сейчас я бы хотел поделиться готовым и более-менее универсальным решением, реализующим поле множественного выбора с автодополнением по AJAX. Отличие этого поля от описанного в предыдущей статье в том, что оно позволяет только выбирать элементы из справочника, но не создавать новые. За front-end часть будет отвечать замечательный jQuery-плагин Select2. Решение будет оформлено в виде отдельного приложения Django.

Эта статья не про ваши сладкие интерфейсы на реакте, ангуляре или что вы там используете? Это статья про те ситуации, когда у вас есть кучка jQuery лапши. Нет, пусть это будут горы jQuery лапши, завернутой во вьюшки бэкбона.

^{В статье используется библиотека Backbone.View.Elements}

Проблема первая: маловыразительные селекторы

Все мы видели лапшу, все мы знаем: лапша в JSе — наверно и в верстке не все хорошо. А раз все так, то код, скорее всего, кишит непонятными манипуляциями с домом. Читать такой код сложно, ведь надо, не упуская мысли автора о том, что здесь вообще происходит, держать в уме кучку невнятных названий для элементов. Итак, давайте придадим коду немножко выразительности:

_selectors: function () {
    return {
        elemName: '.block__elem-name'
    };
}

Сложим все селекторы в одном месте и дадим понятное название элементам, для выбора которых они нужны. Выбирать мы их, кстати, будем вот так:

this._elem('elemName');

вместо

this.$('.block__elem-name');

С 6 по 7 февраля в бизнес-центре Digital October в Москве пройдёт конференция PGCONF.RUSSIA 2015, одним из организаторов которой я являюсь. PostgreSQL — одна из наиболее перспективных современных свободно распространяемых СУБД, активно развивающаяся и во многих случаях уже не уступающая флагману коммерческих СУБД Oracle, а в чем-то и превосходящая его. При этом что Postgres распространяется по очень свободной лицензии, близкой к BSD и MIT-лицензиям, позволяющей делать с ним что угодно — даже продавать от своего имени. Поэтому нет препятствий в создании на базе постгреса коммерческих СУБД и прикладных систем, и этим многие пользуются. Это, в свою очередь, дает возможность участвовать в разработке большему количеству людей, и активнее подпитываться новыми идеями. На страницах данного поста мы расскажем о том, как возникла и развивалась эта СУБД, каковы её сильные и слабые стороны, в том числе с точки зрения широкого распространения.

Здравствуй, хабраюзер!

Возможно, у меня уже начался кризис среднего возраста, но летом я начал работу над крупным Open Source проектом. Впрочем, о нём немного позже, когда за код не будет стыдно. Итак, хочу поделиться рядом сниппетов, которые мне приходилось писать, чтобы соответсовать концепции DRY^{Don't Repeat Youself}. Посему собираюсь написать несколько статей.
Кстати, можете обратить внимание на предыдущую мою статью.

Начну с реализации AJAX.

Сразу хочу оговориться — не так давно я нашёл на сайте джанги пример для реализации ajax формы. Как выяснилось, я сделал практически то же самое, однако я это сделал сам и я доволен=) Ниже я приведу свой пример и разберу его.


Прошу под кат.

Чтобы понять рекурсию, сначала надо понять рекурсию. Возможно, поэтому рекурсивные запросы применяют так редко. Наверняка вы представляете что такое SQL-запрос, я расскажу, чем рекурсивные запросы отличаются от обычных. Тема получилась объемная, приготовьтесь к долгому чтению. В основном речь пойдет об Oracle, но упоминаются и другие СУБД.

Maciej Czyzewski собрал на Github коллекцию исходных кодов различных алгоритмов хеширования: для вычисления контрольных сумм, некриптографических и криптографических.

В репозитории можно найти, к примеру, реализации CRC/MD5/ГОСТ 34.311-95/SHA-3. Каждая хеш-функция представлена исходником на языке С и make-файлом для его сборки. Алгоритмы предполагается использовать в целях обучения — в реальных проектах рекомендуется в целях безопасности использовать существующие библиотеки (например, Crypto++ для C++, BouncyCastle для Java и т.д.), список которых есть в репозитории.

Над репозиторием продолжается активная работа, поэтому в перспективе стоит ждать пополнения коллекции.

Github