Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter
Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/
(21.12.2015 - 27.12.2015)
В преддверии открытия python.ru появилось сообщество в Slack, где любой русскоговорящий python-разработчик может пообщаться в тематической обстановке
22-го декабря на площадке ФРИИ City Hall состоится 31-й Новогодний MoscowPython-митап. На встрече будет объявлено о некоторых «сюрпризах», которые мы готовим в следующем году, ну и конечно, как обычно мы услышим интересные и полезные доклады, включая доклад одного из евангелистов сообщества. Подробнее
Этот пост дает теоретико-игровое объяснение традиции дарить подарки на Новый Год
Автор статьи приводит 5 модулей для Python, которые наиболее сильно понравились в 2015году
Когда я полтора года назад, будучи студентом 4 курса телекоммуникаций, пришел работать в компанию на должность сисадмина, я понял что работы у меня будет очень много, а учить всего нового придется еще больше. Учебу я отодвинул на второй план, а потом и вовсе стал появляться на парах раз в месяц, потому как работы было много, и она была уж точно интереснее того, чему пытались учить в универе.
Компания занималась продажами, и естественно здесь оказалось много таких человечков, которых зовут менеджерами по продажам, и им нужно было очень много звонить!
Что случится, если запустить этот код?
import os import socket import threading def lookup(): socket.getaddrinfo('python.org', 80) t = threading.Thread(target=lookup) t.start() if os.fork(): # Parent waits for child. os.wait() else: # Child hangs here. socket.getaddrinfo('mongodb.org', 80)
В этом докладе мы рассмотрим: зачем выбирать Gurobi, почему выбрали Python в качестве языка программирования, зачем выбирать Anaconda в качестве аналитической платформы, как Gurobi и Python может быть использован вместе, чтобы построить модели и приложения.
Python обладает широкими динамическими возможностями. Строгая динамическая неявная типизация позволяет не указывать типы, но при этом не бояться что в коде просуммируем строку и число. Однако за динамичность приходиться платить - памятью и скоростью.
Но что если хочется максимально уменьшить размер объектов (а в python все объекты) и при этом не потерять в функциональности? Для примера возьмем плоскость. На плоскости, пускай, надо разместить миллион точек (что не так много). При этом надо иметь возможность красить точку в разные цвета, расстояния подсчитывать и прочие действия.
Количество кода - это некоторый критерий для ПО. Практика показывает, что чем больше кода - тем сложнее поддерживать и развивать продукт. А если в этом коде много copy-past'ы, то совсем плохо.
Для выявления повторяющихся кусков кода существуют различные инструменты. Один из них CloneDigger. Это старая разработка (еще в 2008 году автор выступал на EuroPython), однако, работает хорошо и на данный момент.
Python прикладывает множество усилий чтобы скрыть все различия операционных систем. Если смотреть на файлы, а точнее на пути файлов, то легко можно заметить различия между Linux и Windows:
C:\Program Files (x86)
/home/user/documents
Коротко: all и any - встроенные методы, которые позволяют проверять все элементов списка на выполнение условия.
При валидации данных часто возникает задача проверить структуру на корректность. Например, пускай есть список словарей:
При парсинге возникают совсем странные ошибки - одна из них - не валидный HTML. Т.е. с ошибками. Верстальщик забыл закрыть таблицу или body. Еще бывает что вставляют HTML из Word, а там тааккккооооой код.
Чтобы очистить HTML от мусора можно применять инструмент Tidy.
Продолжаем предлагать различные задачи для практики. Кто заинтересуется решением этих задач, просим помогать друг-другу. Но при этом в течении недели не кидать ссылок на полностью готовое решение. А также, чтобы читать код было удобно - публикуйте его на https://gist.github.com/ или какой-то подобный сервис.
Описание задачи:
Опыт показывает, что каждый проект обладает своими зависимостями (библиотеками), а если и одинаковыми, то версии не совпадают. Чтобы упростить запуск и настройку проекта разработчики пишутINSTALL.md, README.md, make-файлы и что более важно - requirements.txt.
Файл requirements.txt - это правило хорошего тона для Python проектов. Файл содержит список необходимых библиотек для запуска с указанием версий:
В репозитории вы найдете теорию для обучения модели на играх. Есть даже готовый рабочий код.
Модуль представляет собой своего-рода ORM для построения структуры данных. После создания модели появляется возможность всячески сериализовать данные
from datetime import date
from marshmallow import Schema, fields, pprint
class ArtistSchema(Schema):
name = fields.Str()
class AlbumSchema(Schema):
title = fields.Str()
release_date = fields.Date()
artist = fields.Nested(ArtistSchema)
bowie = dict(name='David Bowie')
album = dict(artist=bowie, title='Hunky Dory', release_date=date(1971, 12, 17))
schema = AlbumSchema()
result = schema.dump(album)
pprint(result.data, indent=2)
# { 'artist': {'name': 'David Bowie'},
# 'release_date': '1971-12-17',
# 'title': 'Hunky Dory'}
Модуль позволяет подключиться к процессу (по его номеру) и мониторить выходные данные
>>> from schema import Schema, And, Use, Optional
>>> schema = Schema([{'name': And(str, len),
... 'age': And(Use(int), lambda n: 18 <= n <= 99),
... Optional('sex'): And(str, Use(str.lower),
... lambda s: s in ('male', 'female'))}])
>>> data = [{'name': 'Sue', 'age': '28', 'sex': 'FEMALE'},
... {'name': 'Sam', 'age': '42'},
... {'name': 'Sacha', 'age': '20', 'sex': 'Male'}]
>>> validated = schema.validate(data)
>>> assert validated == [{'name': 'Sue', 'age': 28, 'sex': 'female'},
... {'name': 'Sam', 'age': 42},
... {'name': 'Sacha', 'age' : 20, 'sex': 'male'}]
Утилита позволяет в автоматическом режиме проверять коммиты с помощью lint
from pyautocad import Autocad, APoint acad = Autocad() acad.prompt("Hello, Autocad from Python\n") print acad.doc.Name p1 = APoint(0, 0) p2 = APoint(50, 25) for i in range(5): text = acad.model.AddText('Hi %s!' % i, p1, 2.5) acad.model.AddLine(p1, p2) acad.model.AddCircle(p1, 10) p1.y += 10 dp = APoint(10, 0) for text in acad.iter_objects('Text'): print('text: %s at: %s' % (text.TextString, text.InsertionPoint)) text.InsertionPoint = APoint(text.InsertionPoint) + dp for obj in acad.iter_objects(['Circle', 'Line']): print(obj.ObjectName)
Сборник видео для различных языков (в том числе и Python).
Бот может самостоятельно отслеживать твитты с определенным хэштегом и читать их.
from mrfh import MultiprocessRotatingFileHandler logger = logging.getLogger('my_logger') handler = MultiprocessRotatingFileHandler('my_log.log', maxBytes=2000, backupCount=10) logger.addHandler(handler) logger.debug('Some debug message!')
Модуль добавляет возможность организовать pipe's в коде. При этом они будут выглядеть как обычные функции.
Модуль реализован с помощью multiprocessing
Инструмент позволяет сериализовать встроенные типы данных, списки, словари, массивы, функции, классы, модули, встроенные методы и многое другое.
(Список правда большой)
Интерфейс для вызова C-кода. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/cffi/#1.4.2. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/cffi/
Простая библиотека для создания HTTP запросов. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/requests/#2.9.1. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/requests/
Python F-String Codes I Use Every Day
Как я написал свой первый эзотерический язык программирования
Talk Python to Me: #456: Building GPT Actions with FastAPI and Pydantic
Python meetup. Online. 24 апреля
Разбираем на винтики учебный процессор TOY
Какой язык программирования выбрать? Обзор Python
Как быстро собрать кубик для простых задач: играемся с TinyOLAP