Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter
Вдохновленный лишь частичным пониманием PEG, я решил попробовать его реализовать. Результат может получиться и не самым лучшим среди парсеров PEG общего назначения — их уже много (например, TatSu написан на Python и генерирует код Python) — но это хороший способ разобраться в PEG. В дальнейшем я хочу заменить им текущую реализацию парсера в CPython.
Когда я начинал изучать автоматизацию тестирования, не мог понять — “что такое Page Object и как его реализовать на Python + pytest?”. Штудируя интернет, нашел реализацию на других языках и фреймворках: обучающие статьи, которые были непонятны для меня. Поэтому решил написать этот разбор. Идея — показать реализацию на Python + pytest и объяснить ее доступным языком.
В новой версии добавлена фикстура для контроля запросов к БД
Набор пользовательских расширений для Django-проектов. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-extensions/#2.2.4. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-extensions/
Сегодня в большом числе проектов домашней (и не только) автоматизации используется Raspberry Pi. При этом достаточно удобно иметь не только прямой доступ к устройству, но и использовать браузер — это позволяет выполнять необходимые действия и с компьютера, и с мобильного телефона, и даже удаленно из любой точки мира.
Допустим, у нас уже есть супер Python-программа, делающая что-то очень важное, от мигания светодиодом до управления «умным домом» или хотя бы кормушкой для кота. Я покажу разные способы, от простого к сложному, как сделать web-доступ к такому приложению, добавив немного кода.
В своей работе я уже некоторое время использую Flask-Potion — фреймворк, основными достоинствами которого являются: весьма удобная интеграция с SQLAlchemy моделями, автогенерация crud-эндпоинтов, наличие клиента potion-client (весьма удобного, если пишешь API сервиса, использование которого понадобится в другом сервисе).
Вместо простой обзорной статьи на этот фреймворк я решил написать несколько статей о создании системы контроля для библиотеки "Furfur" на основе Flask-Potion.
С осктябрьским релелизом расширения Python, мы рады объявить о поддержке нативного редактирования Jupyter Notebooks в Visual Studio Code! Теперь вы можете напрямую редактировать файлы .ipynb и получать интерактивность Jupyter Notebooks с полной мощью VS Code.
Вы можете управлять исходным кодом, открывать несколько файлов и использовать такие функции, как IntelliSense, интеграцию с Git и управление несколькими файлами. Все они предлагают совершенно новые способы для дата-сайнтистов и разработчиков эффективно экспериментировать и работать с данными. Вы можете попробовать все это уже сегодня, загрузив последнюю версию расширения Python и создав/открыв Jupyter Notebook внутри VS Code.
Несколько лет назад меня кто-то спросил имеет ли смысл превести Python на PEG-парсер (или на грамматику PEG; я не помню точно кто и когда это было). Тогда я немного посмотрел на него, но так и не пришёл к какому-либо выводу, а потому и отбросил эту тему. Недавно я узнал больше о PEG (Parsing Expression Grammars, грамматике по парсингу выражений), и теперь я думаю, что это интересная альтернатива самописному генератору парсеров, который был разработан 30 лет назад, когда только начинал работать над Python. Я назвал его «pgen», и это был, наверно, первым фрагментом кода, который я написал для Python.
Мы рады сообщить о доступности октябрьского обновления расширения Python для Visual Studio Code. Вы можете загрузить расширение Python из Marketplace или установить его прямо из галереи расширений в Visual Studio Code. Если у вас уже установлено расширение Python, вы также можете получить последнее обновление, перезапустив код Visual Studio. Подробнее о поддержке Python в Visual Studio Code вы можете узнать из документации.
В этом релизе мы рассмотрели 97 проблем, в том числе нативное редактирование Jupyter Notebooks, кнопку для запуска файла Python в терминале, а также улучшения «линтинга» (linting) и импорта с помощью Python Language Server. Полный список улучшений приведен в нашем журнале изменений.
Одной из интересных и популярных (особенно перед разными юбилеями) задач является «раскрашивание» старых черно-белых фотографий и даже фильмов. Тема это достаточно интересная, как с математической, так и с исторической точки зрения. Мы рассмотрим реализацию этого процесса на Python, который любой желающий сможет запустить на своем домашнем ПК.
Home Assistant – популярное приложение с открытым исходным кодом для организации умного дома. Первый опыт автора в работе с Home Assistant основывается на попытке интеграции в него ‘умной рисоварки‘. Автор постарается описать основные компоненты и возможности данного приложения, с которыми ему привелось пошагово познакомиться. Статья является в чем-то обзором, в чем-то руководством для желающих начать свое знакомство с Home Assistant.
Тем, у кого мало свободного времени, советую пропустить присказку – первую главу – и перейти сразу ко второй. Вам нужно знать только, что работать мы будем с умной китайской рисоваркой от Xiaomi.
Не в каждой школе дети изучают программирование вообще, и такой простой и популярный язык, как Python, в частности. Поэтому у многих детей (и их родителей) возникает желание изучать программирование путём занятий на онлайн-курсах.
Бесплатные онлайн-курсы предполагают некоторые начальные знания, которые есть далеко не у всех детей.
Также у них отсутствует обратная связь с автором курса, и приходится рассчитывать на помощь таких же обучающихся. Эти проблемы решают платные курсы программирования для школьников.
Я принял участие и проанализировал пробные уроки нескольких курсов Python для школьников, и опишу здесь свои впечатления.
Если вы закончили школу уже во времена ЕГЭ, то вам известно, что все задания в нём имеют набор стандартных формулировок и упорядочены по типам. С одной стороны, это облегчает подготовку к экзамену: школьник уже знает, что нужно делать в задании, даже не читая его условия. С другой, любое изменение порядка вопросов может вызвать у него проблемы. Грубо говоря, на результат начинает больше влиять то, насколько человек довёл решения до автоматизма, а не то, как он рассуждает. Экзамен становится похож на работу скрипта.