Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
Масштабируемый, не блокирующий web-сервер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/tornado/
(11.01.2016 - 17.01.2016)
В Python много изменяемого состояния: встроенные функции, код функций, глобальные переменные, локаьные переменные... Для оптимизации программ необходимо знать где какой-то объект изменился.
PEP добавляет в Python функции на C API, чтобы специализировать чисто Python-функции: добавить возможность писать функции с "охраннимиками" (guards), которые следят за объектами (делают версионирование объектов). Это позволит реализовать статические оптимизаторы соблюдая семантику Python
В Python много изменяемого состояния: встроенные функции, код функций, глобальные переменные, локальные переменные... Для оптимизации программ необходимо знать где какой-то объект изменился.
Этот PEP добавляет "охранников" (guards), которые следят за объектами словарей. При изменении словаря версия словаря увеличивается.
Когда-то я писал о своей неприязни к Class Based Views (CBV) в Django. Их использование заметно усложняет код и увеличивает его объём, при этом CBV мешают применять некоторые достаточно распространённые шаблоны (скажем, когда две формы представлены в одном view). И судя по всему, я не единственный из разработчиков Django, придерживающийся такой точки зрения.
Но в этом посте я хочу рассказать об ином подходе, который я применил в одном из проектов. Этот подход можно охарактеризовать одной фразой: «Создавайте свой собственный базовый класс».
Данная статья, размещенная в репозитории Flask на GitHub, является плодом коллективного творчества небезразличных программистов, а изначальный её автор — Brice Leroy. Она представляет собой достаточно полезный для начинающих материал по Flask. Лично для меня он стал ответом на многие простые вопросы, основным из которых был «как структурировать проект».
Для хоть сколько-то опытных программистов она вряд ли будет полезна, многие могут вовсе не согласиться с описанными принципами, однако для находящихся на ранней стадии обучения она может стать толчком к развитию, как стала для меня. Именно поэтому я сделал перевод на русский язык — у этой статьи очень низкий порог вхождения и стоит сделать его еще ниже.
Описанный пример протестирован на Python 3.5, Flask 0.10, Flask-SQLAlchemy 2.1, Flask-WTF 0.9.
В статье сравниваются родная Джанговская система (уровень доступа к моделям), системы контроля доступа к отдельным объектам: Django guardian, Django role permissions, и Rules - контроль доступа, основанный не на хранимых в БД записях, а на функциях.
Брет Кеннон расказал о том что стояло за решением разработчиков CPython перевести его разработку на Github
Статья описывает основы NLP(Natural Language Processing). Например, Bag of words
На сегодняшний день две мои самые любимые темы — SQLite и key-value базы данных. И в этот раз я пишу сразу про обе: этот пост посвящён Python-обёртке для используемого в SQLite 4 key-value хранилища на основе LSM.
Разобравшись с исходным кодом SQLite 4 и крохотным заголовочным файлом LSM, я написал python-lsm-db (документация).
Статья описывает основы использования популярных инструментов для научных вычислений
Продолжение обсуждения бекенда CPython - всего того, что стоит за транслятором текста в байткод
Статья описывает почему не стоит использовать hasattr() в своем коде.
Зима — это по истине прекрасное время года. Но именно зимой я всегда задумываюсь о том, что встаю и ухожу на работу, а затем и возвращаюсь с работы, не видя солнечного света. Сегодня мне захотелось визуализировать данные о восходе и заходе солнца и соотнести их со столь привычным для многих распорядком дня (рабочие часы и время бодрствования). Для работы мы будем использовать Python (pandas + matplotlib). Посмотрим, что из этого получилось.
В статье автор описывает свое решение этой проблемы. Решение этой Kaggle задачи заняло 2ое-место.
Для тяжеловесных функций, которые возвращают одинаковые значения на одинаковые аргументы стоит применять кеширование.
Однако, в простом случае кеш мемоизации глобален. В данной статье рассмотрен способ изоляции кешей.
Hello, Habr! Недавно мы получили от “Известий” заказ на проведение исследования общественного мнения по поводу фильма «Звёздные войны: Пробуждение Силы», премьера которого состоялась 17 декабря. Для этого мы решили провести анализ тональности российского сегмента Twitter по нескольким релевантным хэштегам. Результата от нас ждали всего через 3 дня (и это в самом конце года!), поэтому нам нужен был очень быстрый способ. В интернете мы нашли несколько подобных онлайн-сервисов (среди которых sentiment140 и tweet_viz), но оказалось, что они не работают с русским языком и по каким-то причинам анализируют только маленький процент твитов. Нам помог бы сервис AlchemyAPI, но ограничение в 1000 запросов в сутки нас также не устраивало. Тогда мы решили сделать свой анализатор тональности с блэк-джеком и всем остальным, создав простенькую рекурентную нейронную сеть с памятью. Результаты нашего исследования были использованы в статье “Известий”, опубликованной 3 января.
Первые недели нового года самое подходящее время для того, чтобы уютно устроившись у окошка, вспомнить что же нам принес год ушедший.
А принес он нам два новых стандарта шифрования. Российский стандарт ГОСТ Р 34.12-2015 (блочный шифр Кузнечик). И украинский ДСТУ 7624:2014 (блочный шифр Калина). Холодными, зимними вечерами нельзя упускать такой удачный повод покодить. Под катом краткое описание алгоритмов и их реализация на Python. А чтобы новым шифрам было веселее, разбавим их общество белорусским СТБ 34.101.31-2007.
Однажды мне пришлось заняться разработкой Web-приложения для корпоративного использования на Python+Django. И самым первым вопросом, который пришлось решать — это прозрачная авторизация на сайте или Single Sign-On (SSO).
Хотя о вопросе реализации SSO для Django написано немало статей, однако для того, чтобы реализовать то, что мне было необходимо, пришлось затратить относительно много времени. Поэтому, чтобы избавить некоторых из вас от возможных долгих поисков информации и ее сборки в работающую схему, предлагаю вам свой мануал, как сделать прозрачную авторизацию в приложении Django с использованием учетных записей Active Directory.
Jug позволяет писать код, который будет разбит на задачи, задачи будут выполнены на различных процессорах. Вы можете думать об этом как о легковесном map-reduce.
Pypi это бекенд для pip. Сервер, позволяет проксировать запросы с pypi.python.org, а также заливать собственные с авторизацией.
pddb - база данных для небольших проектов, которая поддерживает CRUDL операции.
С помощью bottle добавляется REST API
# Initialize Site object import mwclient site = mwclient.Site('commons.wikimedia.org') site.login(username, password) # Edit page page = site.Pages['Commons:Sandbox'] text = page.text() print 'Text in sandbox:', text.encode('utf-8') page.save(text + u'\nExtra data', summary = 'Test edit') # Printing imageusage image = site.Images['Example.jpg'] print 'Image', image.name.encode('utf-8'), 'usage:' for page in image.imageusage(): print 'Used:', page.name.encode('utf-8'), '; namespace', page.namespace print 'Image info:', image.imageinfo # Uploading a file site.upload(open('file.jpg'), 'destination.jpg', 'Image description') # Listing all categories (don't do this in reality) for category in site.allcategories(): print category
Это реализация на основе статьи End-To-End Memory Networks
Позволяет автоматически вытаскивать и группировать данные метрик и агрегаций из ElasticSearch, выводит данные в формате JSON Plot API для отображения графиков в Beaker Notebook.
Пакет добавляет модели события(Event) и времени появления(Occurrence) с помощью которых можно создавать повторяющиеся/одноразовые события, а затем отображать их на сайте.
Модуль состоит из CLI программы и сервера, который умеет принимать/отдавать логи.
Запуская лог в своей программе, вы передаете данные на сервер, и одновременно с этим можете начать читать их с другого источника.
Модуль содержит набор css/js, которые возвращают старую админку для django 1.9+
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/coverage/#4.1b1. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/coverage/
Этот релиз в первую очередь является масштабным рефакторингом, направленным на устранение technical debt, накопившегося за три года бурного роста до 1000 участников. Обещают обратную совместимость на уровне плейбуков, но API плагинов претерпел значительные изменения. Инструкция по портированию прилагается.
Интерфейс для вызова C-кода. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/cffi/#1.5.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/cffi/
Красивые картинки на скатерти Улама
The Practical Guide to Scaling Django
Функция property() в Python: добавляем управляемые атрибуты в классы
chonkie: no-nonsense RAG chunking library
ИИ в Крипто-Торговле: Возможен ли Успех? (Часть 1)
How to migrate your Poetry project to uv
Python Bytes: #410 Entering the Django core
Python REST API: Flask, Connexion и SQLAlchemy (часть 2)
Chronos от Amazon: революция в обработке временных рядов
Двусвязный список в Python: простой инструмент для сложных задач
Дообучаем языковую модель GPT2 с помощью Torch