Синтаксис Python: raw-unicode-escape против u'\xd0\x9a'

Python 2 и проблемы с кодировками — это единое целое. И мало, что сами файлы с исходниками сохраняют в самых разных кодировках, так и текстовые файлы с данными этим грешат. Казалось бы, используй encode/decode и что тут думать. Но бывает, что декодируешь юникод и получаешь строку:

u'\xd0\x9a\xd1\x83\xd1\x80\xd1\x83\xd0\xbc\xd0\xbe\xd1 ...
more ...

Математика в Python: Матрицы в NumPy

Списки - встроенный тип Python, могут содержать любые элементы: целые, дробные числа, строки, объекты. Это великая сила Python, но в то же время и слабость — в отношении скорости работы.

В стандартные дистрибутивы Python входит модуль array, реализующий аналог массивов C/C++, он может пригодиться для простейших расчётов с многомерными массивами, матрицами.

NumPy — мощнейшая библиотека для научных вычислений. Написать здесь операции с ...

more ...

Таинство стандартной библиотеки: timeit - измерим время работы!

Представим мы придумали алгоритм, на пальцах оценили его быстродействие, закодили и получили медленно работающий софт. Что делать? куда бежать? С чего стоит начать? Да сначала стоит измерить сколько ресурсов (память, время, проц) кушает ваш софт. Уже имея числа на руках можно думать дальше.

Для измерения временных затрат для вашего кода можно воспользоваться библиотекой timeit. А другие ресурсы измерим в след ...

more ...

Таинство стандартной библиотеки: zipimport - импортируем код из zip файлов

Еще в далеком Python 2.3 был добавлен модуль zipimport. Этот модуль упростил возможность импорта из zip файлов:

$ python
Python 2.3 (#1, Aug 1 2003, 19:54:32) 
>>> import sys
>>> sys.path.insert(0, '/tmp/example.zip')  # Add .zip file to front of path
>>> import jwzthreading
>>> jwzthreading.__file__
'/tmp/example.zip/jwzthreading.py'

(больше примеров по см. по первой ...

more ...

Учебные материалы: Что нового в Python 3.5

Когда полезны аннотации типов? Станет ли асинхронное программирование обычной практикой с новыми async-await? Устроим обсуждение этих и других новинок Python 3.5. Все это вы сможете узнаете в докладе Андрея Власовских

more ...

Таинство стандартной библиотеки: .pyi файлы - python stubs

PEP 484 добавил в Python расширенные возможности опциональной типизации. Польза от этого функционала большая - возможность создать статический анализатор Python программ, а значит еще до запуска узнать об многих ошибках.

Появился модуль typing, который в 3.5 есть по умолчанию, а начиная с 3.2 можно установить с PyPi Но что делать с кодом на 2.7? Хочется же больше ошибок ...

more ...

Интересные концепции: утиная типизация

Слышали фразу: "Если что-то выглядит как утка, плавает как утка и крякает как утка, то, вероятно, это утка"? Эта поговорка характеризует утиную типизацию == утипизацию

Смысл утиной типизации заключается в ослаблении типов. Вместо того чтобы заботиться о точном классе объекта мы заботимся о том какие методы для него можно вызвать и какие операции над ним можно выполнять. Таким образом, обычным делом ...

more ...

Учебные материалы: познаем Django

Django - web-фреймворк. Обладает отличной документацией, которую можно читать долго и упорно. Есть даже тутроиал по созданию блога. Вот только есть "минус" - проходишь туториал с блогом и не знаешь где еще добыть структурированной информации. Да еще и актуальной.

Мы сделали опрос и получили следующие советы:

https://code.djangoproject.com/wiki/Tutorials Данный ресурс содержит ссылки на множество учебных пособий по Django ...

more ...

Извлечение информации: lxml - парсим XML и HTML

lxml это быстрая и гибкая библиотека для обработки разметки XML и HTML на Python. Она снабжена поддержкой языка запросов XML (XPath) и языка преобразования XML-документов (XSLT) и предоставляет API ElementTree.

Много где можно найти что ее называют "быстрой". Для обоснования этого прилагательного прошу ознакомиться со страницей - http://lxml.de/performance.html

Пример использования:

xml = '''<?xml version="1.0" encoding="UTF-8 ...
more ...

Синтаксис Python: слайсы/срезы

Синтаксис Python легкий, читаемый. Хочется упомянуть массивы (как структура с последовательными элементами). В Python они бывают разные - list, tuple, строки Операции с массивами:

  • Получить копию
  • Получить первые/последние N элементов
  • Получить N элементом с позиции M
  • Получить каждый N элемент
  • Развернуть

Все эти операции и их комбинации отлично выполняются оператором [] - метод __getitem__ Для примера:

>>> s = [1, 2, 3, 4, 6 ...
more ...