Python Дайджест. Выпуск 152

Благодаря неоценимой организаторской помощи компании Positive Technologies я проведу семинар по asyncio/aiohttp в Москве 17-18 декабря (суббота-воскресенье).

Есть интересная статья о том, как Энтузиасты делают погоду. 
Энтузиасты делают, а мы воспользуемся плодами их трудов — получим эту самую погоду от OpenWeatherMap.org скриптом на Python'е.
Для получения доступа к сервису погоды придется пройти несложную процедуру регистрации на сайте OpenWeatherMap.org

Я полагаю, что 99% Python разработчиков решали так или иначе эту задачу, поскольку она входит в стандартный набор задач, предлагаемый им для соискателей должности Python Developer'а в одной широко известной компании.
 

# Есть два списка разной длины. В первом содержатся ключи, а во втором значения.
# Напишите функцию, которая создаёт из этих ключей и значений словарь.
# Если ключу не хватило значения, в словаре должно быть значение None.
# Значения, которым не хватило ключей, нужно игнорировать.

Иногда проводишь день в попытках без использования терминов «рекурсивный вызов» и «идиоты» объяснить главному бухгалтеру, почему на самом деле простое изменение учетной системы затягивается почти на неделю из-за орфографической ошибки, допущенной кем-то в коде в 2009 году. В такие дни хочется пооборвать руки тому умнику, который сотворил этот мир, и переписать все с ноля.

Квантизация — уменьшение цветов изображения (wiki). Конечно, сейчас мало кому это необходимо, но задача сама по себе интересная.

Например, старый добрый формат GIF использует палитру, максимум на 256 цветов. Если вы захотите сохранить серию своих селфи как gif-анимацию (кому бы это надо было), то первое, что вам, а точнее программе, которую вы будете для этого использовать, надо будет сделать – создать палитру. Можно использовать статическую палитру, например web-safe colors, алгоритм квантизации получиться очень простым и быстрым, но результат будет «не очень». Можно создать оптимальную палитру на основе цветов изображения, что даст результат наиболее визуально похожий на оригинал.

Разработчикам часто приходится иметь дело с файлами, представляющими из себя древовидную структуру: XML, JSON, YAML, всякого рода языки разметки вроде Markdown или Org-mode. Облегчая в общем и целом нашу жизнь, такие файлы имеют склонность к бесконтрольному росту, в какой-то момент из решения превращаясь в проблему.

Стандартное решение этой проблемы — разбиение на меньшие файлы. Это, конечно, работает, но не всегда удобно.

Но существует и альтернатива, о которой — ниже.

Рассчитан на новичков, которые еще скорее всего и с питоном не сталкивались. Писал для себя в процессе изучения Python и работы с VK API. 
Буду рад если кому-то еще пригодится.

Простой мощный инструмент тестирования в Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pytest/#3.0.4. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pytest/