Python Дайджест. Выпуск 53

Вкратце: что-то вроде городской легенды. Если искать сложные темы по программированию в гуглопоиске, то вам могут предложить (среди прочего) решить интерактивный тест и если он будет успешно пройден, то не исключено, что с вами свяжется Google по поводу трудоустройства

Имеется в виду использование python в качестве скриптового языка для ваших приложений на C#

Рассказ от Мигеля Гриндберга (автора Flask Megaturtorial) об OAuth и реализации авторизации для него для популярного микрофреймворка Flask

Продолжение перевода статей о Django с сайта effectivedjango.com. Этот цикл статей, по мнению автора перевода, будет полезен веб-разработчикам, которые делают только первые шаги в изучении Django

Наиболее распространенным методом аутентификации является аутентификация с использованием cookie файлов. Более современный метод аутентификации основан на использовании JSON Web Token (дословно: вэб маркер в формате JSON) и он быстро набирает популярность. В этой статье автор рассказывает как раз о нем. Уже доступна и вторая часть

Разбирается конкретная задача unit-тестирования, основные ошибки, которые допускают при ее решении и рекомендации о том куда смотреть, чтобы эти ошибки не допускать

Динамическая проверка типов данных передаваемых в функцию на основе специального декоратора и аннотаций из PEP3107

Приводится ряд примеров, в которых генераторы списков могут существенно сократить количество кода необходимого для решения задачи, при это не сильно теряя в читаемости

Основная идея проекта CFFI - сделать внешние интерфейсы, в виде функций написанных на C, просто доступными из python. В данной статье рассказывается о том как распространить для конечных пользователей ваш проект основанный на использовании CFFI

Упражнение на тему замыканий, декораторов и области видимости в Python

Собственно поиск перестановок и комбинаций в итеративном режиме (без предварительной генерации полного набора данных)

Практический пример использования Cython для ускорения вычислительных алгоритмов

Подняты вопросы отличия использования Python для web-разработки по сравнению с оной на PHP

Data Science подразумевает некоторый набор методов и задач для обработки и анализа данных. В настоящее время в этом направлении нашел очень хорошее приложение язык программирования python и существует множество удобных и интересных инструментов, о которых и рассказывается в статье.

Это еще не готово для использования в живых проектах, но уже можно пощупать и увидеть существенный прирост производительности для многоядерных машин

Белорусские Python’исты в этом году отметили Хэллоуин вместе, на Python Meetup. Так получилось, что последняя пятница месяца выпала как раз на 31 октября. Это, конечно, не могло не сказаться на формате проведения встречи. Духи играли с техникой, а наши докладчики рассказывали об асинхронной работе в JavaScript и Python, преимуществах open source ERP и CRM системы Odoo и жаловались, как же не просто быть хорошим программистом, но плохим человеком.

Несколько хороших рекомендаций, которые следует держать в голове, чтобы не вносить не вынужденных потерь производительности кода.

Имеется в виду применение модуля logging и по замерам автора - даже в режиме CRITICAL (грубо говоря вообще без записи в лог) дает сильное падение производительности. Следует иметь это в виду и проверить свои приложения.

Перевод статьи «Should Everybody Learn to Code?», которая показалась переводчику с хабры (и не одному ему) заслуживающей внимания.

Основная идея проекта - взять на себя все трудности выполнения Cython кода. Теперь достаточно написать "runcython hello_world.pyx" и все необходимые для сборки программы действия будут выполнены модулем, а вы получите результат в том виде как будто его выполнил интерпретатор

В учебнике подробно рассматриваются, объясняются и анализируются наиболее часто используемые структуры данных и алгоритмы. Изложение идёт от простого (что такое алгоритм, как оценить его производительность) к сложному (деревья, графы) с живыми примерами и кодом.

Статья описывающая возможности библиотеки достойна как минимум внимания и интересна сама по себе. Кроме того, используемая техника анимации вполне может найти приложение в самых разных задачах.

Точнее говоря, модуль позволяет не заботиться об активации, если следовать определенным соглашениям

В этой версии разработчики сделали упор на инструменты для научного программирования, такие как поддержка IPython Notebook прямо в PyCharm и просмотрщик массивов NumPy. Одновременно с этим добавили улучшенную поддержку кода, написанного с использованием библиотеки NumPy и включили поддержку matplotlib в интегрированной консоли Python.