Выпуск 181

(05.06.2017 - 11.06.2017)

pythondigest.ru: Выпуск 181

Конференции, события, встречи разработчиков

      Предварительная программа PyConRu-2017

Привет! 16-17 июля в 95 км от Москвы пройдет пятая конференция для python-разработчиков PyCon Russia. Видео прошлогодних докладов можно посмотреть на YouTube-канале. Программа PyCon-2017 получается отличной. На конференции выступят: Paul Hildebrandt (Walt Disney Animation Studios, США), Łukasz Langa (Facebook, США), Nina Zakharenko (Venmo, США), АПрограмма PyCon-2017 получается отличной. На конференции выступят: Paul Hildebrandt (Walt Disney Animation Studios, США), Łukasz Langa (Facebook, США), Nina Zakharenko (Venmo, США), Александр Кошкин (Positive Technologies), Кирилл Борисов (Яндекс), Елизавета Шашкова (JetBrains), Михаил Юматов (ЦИАН), Ольга Сентемова (Тинькофф Банк), Игорь Новиков (Scalr), Олег Чуркин (Rambler&Co) — и это не все. Подробности программы — под катом.

Статьи

      Решение задач линейного программирования с использованием Python

Зачем решать экстремальные задачи На практике очень часто возникают задачи, для решения которых используются методы оптимизации. В обычной жизни при множественном выборе, например, подарков к новому годы мы интуитивно решаем задачу минимальных затрат при заданном качестве покупок. К сожалению, не всегда можно положиться на интуицию. Допустим Вы сотрудник коммерческой фирмы и отвечаете за рекламу. Затраты на рекламу в месяц не должны превышать 10 000 денежных единиц (д.е). Минута радиорекламы стоит 5 д.е., а телерекламы 90 д.е. Фирма намерена использовать радиорекламу в два раза чаще чем телерекламу. Практика показывает, что 1 минута телерекламы обеспечивает объём продаж в 30 раз больший чем 1 минута радиорекламы. Читать дальше →
На практике очень часто возникают задачи, для решения которых используются методы оптимизации. В обычной жизни при множественном выборе, например, подарков к новому годы мы интуитивно решаем задачу минимальных затрат при заданном качестве покупок.

К сожалению, не всегда можно положиться на интуицию. Допустим Вы сотрудник коммерческой фирмы и отвечаете за рекламу. Затраты на рекламу в месяц не должны превышать 10 000 денежных единиц (д.е). Минута радиорекламы стоит 5 д.е., а телерекламы 90 д.е. Фирма намерена использовать радиорекламу в два раза чаще чем телерекламу. Практика показывает, что 1 минута телерекламы обеспечивает объём продаж в 30 раз больший чем 1 минута радиорекламы. 

      Генерируем произвольные последовательности на выводах платы Raspberry Pi

Автор: Николай Хабаров, Embedded Expert DataArt, евангелист технологий умного дома. В этой статье я расскажу, как написать обычное user space-приложение на Python для современного ARM-процессора с ОС Linux для генерирования сложных последовательностей импульсов на выводах платы. Суть идеи — использовать DMA-модуль процессора для копирования из предварительно подготовленного буфера в памяти в GPIO с высокой точностью по времени. Когда речь заходит о необходимости сгенерировать сложную последовательность импульсов, например, для шаговых двигателей, обычно используют старые добрые простенькие микроконтроллеры с установленной специальной операционной системой реального времени или вообще без операционной системы. Реализация при этом, в лучшем случае, написана на C++. Сейчас процессоры шагнули далеко вперед и имеют массу преимуществ: производительность, возможность использования операционной системы Linux со всей инфраструктурой и ПО, а также высокоуровневых языков программирования, таких как Python. И все же современные микроконтроллеры для генерирования сложных последовательностей на выводах GPIO, как правило, не используют. Я реализовал генерацию импульсов для управления шаговыми двигателями проекта PyCNC — проекта контроллера машин с ЧПУ, станков, 3D-принтеров, полностью написанного на Python и запускаемого на современном ARM-процессоре на плате Raspberry Pi. Статья может быть полезна желающим реализовать генерацию сложных последовательностей установки уровней на выводах одного или нескольких GPIO на других высокоуровневых языках программирования, используя DMA-модули других процессоров. Читать дальше →
В этой статье я расскажу, как написать обычное user space-приложение на Python для современного ARM-процессора с ОС Linux для генерирования сложных последовательностей импульсов на выводах платы. Суть идеи — использовать DMA-модуль процессора для копирования из предварительно подготовленного буфера в памяти в GPIO с высокой точностью по времени.

      Использование сторонних компонентов в DjangoCMS

Для DjangoCMS у каждого разработчика есть возможность написать свой плагин, который можно многократно использовать, но перед этим есть смысл посмотреть на готовые решения. В этой статье я расскажу какие есть сторонние компоненты для DjangoCMS и как их можно использовать в своём проекте.

Видео

      Прицельная регрессия, или запускаем только релевантные автотесты

Как известно, чем раньше найден баг, там дешевле его починить. Лучше всего, когда проблема обнаруживается юнит-тестами или статическим анализатором на самой ранней стадии. Иначе обстоят дела с проблемой, проникшей в общую ветку. В этом случае необходимо дождаться прохождения автоматической регрессии, формально описать баг, а после исправления — проверить, что в свежем билде его действительно больше нет. Всего этого мы могли бы избежать, запустив регрессию на dev-бранче перед коммитом в общую ветку. Но это тоже малоэффективно потому, что регрессия выполняется долго и не все тесты в ней имеют отношение к измененному коду Как с этим бороться? В докладе я расскажу про наш опыт автоматизации поиска тестов, покрывающих изменения в dev-бранче, с помощью информации о покрытии кода.

Как известно, чем раньше найден баг, там дешевле его починить. Лучше всего, когда проблема обнаруживается юнит-тестами или статическим анализатором на самой ранней стадии. Иначе обстоят дела с проблемой, проникшей в общую ветку. В этом случае необходимо дождаться прохождения автоматической регрессии, формально описать баг, а после исправления — проверить, что в свежем билде его действительно больше нет. Всего этого мы могли бы избежать, запустив регрессию на dev-бранче перед коммитом в общую ветку. Но это тоже малоэффективно потому, что регрессия выполняется долго и не все тесты в ней имеют отношение к измененному коду 
Как с этим бороться? В докладе я расскажу про наш опыт автоматизации поиска тестов, покрывающих изменения в dev-бранче, с помощью информации о покрытии кода.

      Static Types for Python

В течении прошлых полутора лет Dropbox вкладывался в развитие mypy — статического анализатора типов для Python, для того, чтобы сделать нашу кодовую базу, состоящую из нескольких миллионов строк, удобнее для понимания, навигации и поддержания. В ходе выступления мы расскажем о пользе аннотации типов, объясним как ей использовать, а также коротко затронем тему того, как mypy работает внутри.

      The Dictionary Even Mightier

Со времени моего выступления «Mighty Dictionary» на PyCon 2010 словари в Питоне разительно эволюционировали. Приходите узнать обо всех этих улучшениях вплоть до (и включая) реорганизацию, которая недавно пришла вместе с Python 3.6! В ходе выступления будут затронуты темы: итерируемых представлений; синтаксиса компоновки словаря; случайного порядка ключей; специального словаря с общими ключами, лежащего в основе коллекций объектов; а также компактного словаря, значительно сокращающего расходы памяти, и при этом обладающего приятнейшим побочным эффектом. В ходе выступления каждая из особенностей будет рассматриваться и в терминах компромиссов, к которым пришлось прибегнуть в ходе конструирования хеш-таблиц, и с точки зрения того, как можно использовать словари в коде более эффективно.Со времени моего выступления «Mighty Dictionary» на PyCon 2010 словари в Питоне разительно эволюционировали. Приходите узнать обо всех этих улучшениях вплоть до (и включая) реорганизацию, которая недавно пришла вместе с Python 3.6! 

В ходе выступления будут затронуты темы: итерируемых представлений; синтаксиса компоновки словаря; случайного порядка ключей; специального словаря с общими ключами, лежащего в основе коллекций объектов; а также компактного словаря, значительно сокращающего расходы памяти, и при этом обладающего приятнейшим побочным эффектом.

В ходе выступления каждая из особенностей будет рассматриваться и в терминах компромиссов, к которым пришлось прибегнуть в ходе конструирования хеш-таблиц, и с точки зрения того, как можно использовать словари в коде более эффективно.

      The Memory Chronicles: A Tale of Two Pythons

MicroPython — самая микроскопическая полная реализация Python. Данная разновидность Питона, разработанная для микроконтроллеров, занимает менее 300 Кб памяти, сохраняя при этом наиболее популярные особенности языка. Так что же нужно для создания самого маленького Питона? Или даже: почему CPython потребляет много памяти? В ходе выступления, с упором на аспекты использования памяти, будут рассмотрены детали внутренней реализации MicroPython и сопоставлены с CPython. Мы рассмотрим разные объектные модели Питонов, мы затронем тему различий в конструкциях используемых ими компиляторов байткода и интерпретаторов.MicroPython — самая микроскопическая полная реализация Python. Данная разновидность Питона, разработанная для микроконтроллеров, занимает менее 300 Кб памяти, сохраняя при этом наиболее популярные особенности языка. 

Так что же нужно для создания самого маленького Питона? Или даже: почему CPython потребляет много памяти?

В ходе выступления, с упором на аспекты использования памяти, будут рассмотрены детали внутренней реализации MicroPython и сопоставлены с CPython. Мы рассмотрим разные объектные модели Питонов, мы затронем тему различий в конструкциях используемых ими компиляторов байткода и интерпретаторов.

      Питонизация стартапа

Python хороший язык для бэкэнда. Но почему его нельзя применить и на frontend? Или можно? Я покажу как на практике можно писать Python код и на frontend (с Rapydscript) и на бэкэнд (Web.py).

      QaAPI или какое API нужно вашим тестировщикам

Жизнь тестировщика насыщена экспериментами и рутиной. Чем больше рутины и меньше экспериментов, тем тестировщик сильнее грустит. Как разработчики ПО мы можем сделать тестировщика счастливым — написать софт, который автоматизирует рутину. В докладе расскажу об инструменте QaAPI — реализации API для применения в тестировании. Поделюсь опытом разработки такого инструмента в Welltory.

Лучшая Python рассылка


Нас поддерживает


Python Software Foundation



Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus