Корпорация Google является одной из первых компаний, если не первой, кто предложил сторонним разработчикам вознаграждение за найденные уязвимости в своем программном обеспечении. При этом за короткий срок, благодаря такой системе, удалось закрыть несколько критичных багов. В плюсе оказались и разработчики, нашедшие баги, и компания, чей продукт стал еще лучше. Система «деньги за найденный баг» оказалась настолько успешной, что теперь сразу несколько компаний воспользовалась опытом «Корпорации Добра». Что касается последней, то денежный фонд для сторонних разработчиков еще больше увеличился. Теперь он составляет 1 миллион долларов.

    В предыдущих статьях (1,2) мы познакомились с тем, как могут выглядеть данные в зависимости от проведенного биологического эксперимента. На основании этих визуализированных данных были сделаны предположения о том, что же происходит внутри клетки. Теперь остановимся на том, как математически и алгоритмически проанализировать данные для того, чтобы машины за нас могли выполнить рутинную работу. К сожалению, после прочтения множества статей по анализу данных у меня сложилось впечатление, что однозначного или наиболее универсального решения не существует. Есть алгоритмы, которые хорошо себя показывают на некотором наборе данных, а в других случаях уже не отвечают поставленным задачам.

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.

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!

Сам я не очень люблю заголовки вроде «Покемоны в собственном соку для чайников\кастрюль\сковородок», но это кажется именно тот случай — говорить будем о базовых вещах, работа с которыми довольно часто приводить к купе набитых шишек и уйме потерянного времени вокруг вопроса — «Почему же оно не работает?». Если вы до сих пор боитесь и\или не понимаете Юникода — прошу под кат.

Vortal Combat

Практически полноценный скроллер, обладающий всеми атрибутами жанра: разные типы врагов, выпадающие бонусы, с помощью которых можно апгрейдить оружие, восстанавливать защиту и тп. Есть и музыка, единственное чего не хватает — звуков сражения.

Краткое описание:
— один раз вводишь тесты — проверяешь на всех тестах с помощью одного клика;
— включает исходный код из библиотеки;
— создает юнит-тесты при архивировании задачи;
— специальная поддержка TopCoder (работает с plugin'ом moj) и Codeforces (парсит html странички и сохраняет sample-тесты).

Полное описание и ссылка для скачивания — тут.

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.

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.

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.

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:

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.

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.

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.

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'

Сейчас все удобнее становится использовать HTML и JavaScript в интерфейсах приложений. И именно такая задача недавно появилась передо мной, с одним важным условием — на выходе должно быть полностью standalone приложение, не требующее установки дополнительных библиотек и способное запуститься в обычном пользовательском окружения.

В силу своего природного обаяния в качестве основного языка был выбран Python + PySide c WebKit на борту, для сборки app-бандла использовался py2app.

Проблемы появились, при первой же попытке запустить приложение на чистой системе — обнаружилось большое количество внешних зависимостей, которые py2app не смог самостоятельно разрешить. Под катом пошаговая инструкция как эта проблема была решена.

Главное окно
Класс QMainWindow представляет собой главное окно приложения. С его помощью можно создавать классический вид со строкой состояния, панелями инструментов и меню.

Строка состояния
Строка состояния это виджет, который используется для отображения статусной информации.
#!/usr/bin/python

import sys
from PyQt4 import QtGui

class MainWindow(QtGui.QMainWindow):
    def __init__(self):
        QtGui.QMainWindow.__init__(self)

        self.resize(250, 150)
        self.setWindowTitle('statusbar')

        self.statusBar().showMessage('Ready')

app = QtGui.QApplication(sys.argv)
main = MainWindow()
main.show()
sys.exit(app.exec_())


PyQt4 это тулкит для разработки GUI приложений. Он представляет из себя смесь языка программирование Пайтон (Питон) и библиотеки Qt. Qt – одна из наиболее мощных библиотек на этой планете. Если не самая мощная. Официальный сайт PyQt www.riverbankcomputing.co.uk разработан Филом Томпсоном.
PyQt4 представляет из себя набор модулей Пайтон. Она содержит более 300 классов и почти 6000 функций и методов. Это мультиплатформенный тулкит. Он работает на всех основных операционных системах, включая Unix, Windows и MacOS.
Начиная с версии PyQt4 GPL доступна для всех поддерживаемых платформ.

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.