Синтаксис Python: do...while

Цикл do while отличается от цикла while тем, что в do while сначала выполняется тело цикла, а затем проверяется условие продолжения цикла. Из-за такой особенности do while называют циклом с постусловием. Таким образом, если условие do while заведомо ложное, то хотя бы один раз блок операторов в теле цикла do while выполнится.

Иииии.... такой конструкции - do...while нет в Python. Написать цикл с постусловие можно так:

Python проекты: интерпретатор PyPy

PyPy — это интерпретатор Python, который написан на Python (RPython) и может компилировать сам себя.

Основное отличие от обычного CPython — наличие JIT компилятора. Прелесть JIT компилятора в том, что в течении работы программы оптимизируются ее части.

Скорость исполнения кода на PyPy выше. На сайте http://speed.pypy.org/ вы можете найти сравнения CPython и PyPy. На сайте есть график (в самом низу): На графике видно, что скорость исполнения одного и того же кода на CPython и PyPy различается в среднем в 7 раза.

Hardcore Python: переопределяем механизм импорта

В стандартной Python начиная с 2.3 существует механизм импорт-хуков. Зачем они нужны? Все очень просто - захотелось добавить поддержку импорта из .zip архивов. Ява такое может (.jar) - чем Питон хуже? Но открывать редактор только ради .zip не очень... Поэтому Python умеет загружать модули из базы данных или с соседнего сервера.

Механизм механизм импорт-хуков реализован с помощью:

• sys.meta_path
• sys.path_hooks
• sys.path_import_cache

...

Опыт разработчиков: замыкания (closure). Зачем и почему.

В синтаксисе Python один и тот же символ или конструкция часто используется для разных целей Возможно вы встречались с подобным кодом:

....

Похож на декоратор. Это называется замыканием. Это более общий случай декоратора. Смысл замыкания состоит в том, что определение функции "замораживает" окружающий её контекст на момент определения. Это может делаться различными способами, например, за счёт параметризации создания функции

Пишем web-проекты: полиморфные связи или Foreign Key на две Django модели

Представим ситуацию. Есть модель Текст (заголовок, тело, теги) и модели Новость, Продукт, Реклама, которые имеют свои уникальные параметры. Необходимо связать Текст и все остальные - вполне логичное желание.

Как можно поступить:

• Добавить Foreign Key в Текст (т.е. будет N=3 Foreign Key полей)
• Сделать отдельные модели для связи - будет 3 таблицы для связки. (вручную их сделаем)
• Сделать 2 поля, одно из которых будет говорить, какая модель имеется в виду, а второе – хранить ключ этой модели. + добавить свойство, которое будет возвращать запись из нужной модели (делать нужный query запрос)

...

Полезные инструменты: tox как средство тестирования

Если вы автор Python-библиотеки, то скорее всего вам необходимо поддерживать несколько версий Python. Стандартный набор - 2.6, 2.7, 3.3, 3.4 и сейчас уже 3.5. Поддерживать несколько версий Python помогают тесты.

Не секрет, что тесты помогают допускать меньше ошибок во время поддержки проекта. Например, вы можете смелее делать рефакторинг и быть уверены, что функционал который проверяют тесты работает.

Пускай написали тесты для озвученных версий Python, как их запускать? Постоянно менять venv и тыкать python run_test.py? Есть удобнее инструмент - tox...

Учебные материалы: научная графика в python

На русском языке не так много хороший книг, но есть. Среди них выделяется пособие Шабанова Павла.

Данное электронное пособие на русском языке посвящено работе с научной графикой с помощью графической библиотекой matplotlib языка программирования python.

Учебник предназначен для всех желающих освоить библиотеку matplotlib для создания научной графики в python. Книга будет интересна студентам, аспирантам и научным сотрудникам всех возрастов.

Главная цель пособия - облегчить изучение библиотеки matplotlib и предложить ряд готовых решений для создания научной графики высокого публикационного качества. Приведённые в учебнике примеры показывают возможности языка python для визуализации результатов научной деятельности.

Ссылка на книгу: https://github.com/whitehorn/Scientific_graphics_in_python

Таинство стандартной библиотеки: functools.lru_cache — кэшируем результат выполнения функции

Начиная с версии 3.2, в Python появилась возможность стандартными средствами организовать мемоизацию. Иными словами, кэшировать результаты вызова функции. Этот механизм представлен в виде декоратора в модуле functools и называется lru_cache (least recently used cache)...

Таинство стандартной библиотеки: multiprocessing

GIL Python снимает множество головной боли с программиста, но и не дает малой кровью использовать всю мощь CPU.
А что если реально надо быстрее исполнить код? Например, надо сделать 1000 запросов в web.
Можно...[Продолжение]

Таинство стандартной библиотеки: logging

Logging — библиотека для удобного ведения логов в Python
В любой разработке приходится рано или поздно вести логи, ведь не отдашь же заказчику программу где отладочные сообщения выводятся с помощью print, да и в...[Продолжение]

Hardcore Python: Python и Real-time?

Возможно!
Рассказ "Управление памятью в real-time приложениях Python" Антона Патрушева покажет как можно писать Python приложения с максимально быстрым откликом.