Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter
Масштабируемый, не блокирующий web-сервер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/tornado/
(05.10.2015 - 11.10.2015)
«В жизни каждого django-разработчика наступает момент, когда он решительно рвет со своим прошлым, лишенным функционального тестирования!» Об этом и поговорим.
Не только в Ruby и JavaScript есть неочевидные вещи. Python тоже не отстает.
В статье приведен готовый код, который может создать PDF файл накладной
В работе со студентами и учениками я заметила, что при изучении какого-либо языка программирования большой интерес вызывает работа с графикой. Даже те студенты, которые скучали на заданиях про числа Фибоначчи, и уже казалось бы у них пропадал интерес к изучению языка, активизировались на темах, связанных с графикой.
Поэтому предлагаю потренироваться в написании небольшой графической програмки на Python с использованием tkinter (кроссплатформенная библиотека для разработки графического интерфейса на языке Python).
Код в этой статье написан для Python 3.5.
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
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.
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...
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)...
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:
...
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
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:
...
american fuzzy lop - это утилита fuzzy testing. А afl-utils это набор утилит, которые упрощают работу с первым.
pyquery позволяет делать запросы к XML документам. Является оберткой над lxml. API весьма похож на jquery.
pyinstaller - самостоятельно анализирует ваш код, скачивает зависимости и запускает код. Это может быть полезно для запуска на компьютере клиента, где нет Python
В рамках проекта dnsteal развивается фиктивный DNS-сервер, позволяющий организовать скрытую отправку файлов по протоколу DNS, используя штатные системные утилиты резолвинга.
effect - это библиотека для напиания чисто функционального кода, изолируя подочные эффекты для IO и состояния.
Репозиторий содержит код для обучения Нейронной сети без учителя.
Проект позволяет генерировать smoke тесты для django проектов на основе указанной конфигурации.
Утилита позволяет провести анализ вашего кода и составить наборы requirements.txt для Python 2 и Python 3
Python интерфейс для PostgreSQL. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/psycopg2/#2.7. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/psycopg2/
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