Быстрый в изучении - мощный в программировании
Скрипт ИНВЕСТОР на Python

Попробуйте себя в качестве инвестора имея в помощники мощный алгоритм советника на Python...

Все уроки по PyQt5

PyQt5 реализован как комплект Python-модулей. Он включает в себя около 620 классов и 6000 функций и методов...

Скрипт отправки SMS через Python

Была задача отправить SMS-ки большому списку номеров телефона с уточнением цены за всю рассылку "До" ее отправки...

Python для начинающих

Подписаться на эту рубрику по RSS

Обучающие статьи программированию на Python. Пишем от простых программ до более сложных и изучаем мощный язык программирования Python.
Современные альтернативы функциям map, filter и reduce в Python

В функциональных языках программирования обычно имеются функции высокого порядка map, filter и reduce(иногда под другими именами).

Функции map и filter по-прежнему встроены в Python 3, но с появлением списковых включений и генераторных выражений потеряли былую значимость. Как списковое включение, так и генераторное выражение могут сделать то же, что комбинация map и filter, только код будет выглядеть понятнее.Далее...

Как определить кодировку последовательности байтов в Python

Как узнать, в какой кодировке записана последовательность байтов? Коротки ответ: никак. Кто-то должен вам сообщить.

В некоторых коммуникационных протоколах и файловых форматах, например HTTP и XML, предусмотрены заголовки, в которых явно указывается, как закодировано содержимое.

Можно быть уверенным, что поток байтов представлен не в кодировке ASCII, если он содержит значения, больше 127, а сам способ построения UTF-8 и UTF-16 исключает определенные последовательности байтов.

Но и с учетом всего этого никогда нет стопроцентной уверенности в том, что некий двоичный файл записан в кодировке ASCII или UTF-8 просто потому, что в нем не встречаются определенные комбинации битов.Далее...

Модуль threading впервые был представлен в Python 1.5.2 как продолжение низкоуровневого модуля потоков. Модуль threading значительно упрощает работу с потоками и позволяет программировать запуск нескольких операций одновременно. Обратите внимание на то, что потоки в Python лучше всего работают с операциями I/O, такими как загрузка ресурсов из интернета или чтение файлов и папок на вашем компьютере.

Если вам нужно сделать что-то, для чего нужен интенсивный CPU, тогда вам, возможно, захочется взглянуть на модуль multiprocessing, вместо threading. Причина заключается в том, что Python содержит Global Interpreter Lock (GIL), который запускает все потоки внутри главного потока. По этой причине, когда вам нужно запустить несколько интенсивных операций с потоками, вы заметите, что все работает достаточно медленно. Так что мы сфокусируемся на том, в чем потоки являются лучшими: операции I/O.

Небольшое интро

Поток позволяет вам запустить часть длинного кода так, как если бы он был отдельной программой. Это своего рода вызов наследуемого процесса, за исключением того, что вы вызываете функцию или класс, вместо отдельной программы. Я всегда находил конкретные примеры крайне полезными. Давайте взглянем на нечто совершенно простое:

Далее...

Общей идиомой в программировании является сортировка списка. Python делает эту задачу очень простой благодаря встроенной функции sorted() которая принимает итерируемый тип и возвращает отсортированный список:

1. Стандартная сортировка

a = [3, 2, 5 ,4, 7, 1]
a = sorted(a)
 
print(a) # [1, 2, 3, 4, 5, 7]

Сортируем кортеж.

t = ('Zane', 'Bob', 'Janet')
t = sorted(t)
 
print(t) # ['Bob', 'Janet', 'Zane']

Сортировка словаря.

d = {1:'a', 2:'b', 3:'c'}
d = sorted(d)
print(d) # [1, 2, 3]

Далее...

http://python-3.ru/uploads/wxpython-first-programm-example.jpg

В этой части обучения wxPython мы постараемся создать простейшие примеры.

Простой пример

Начать следует с самого простого примера. Нашим первым скриптом будет простое отображение небольшого окна. Мы проанализируем каждую линию нашего простейшего скрипта.

#!/usr/bin/python
import wx
 
app = wx.App()
 
frame = wx.Frame(None, -1, 'simple.py')
frame.Show()
 
app.MainLoop()

Это наш первый пример на wxPython.

Далее...

Как импортировать словарь в Lingualeo при помощи Python?

Lingualeo – отличная штука для изучения английского, но сейчас не о нем, а о том, как в него импортировать слова. Для этого есть парочка решений:

  • Приложения для смартфонов или браузера.
  • Добавление слов непосредственно на сайте.

У обеих способов есть недостатки – мы можем вносить слова лишь по одному. Нам же нужно так, чтобы за раз можно было добавить несколько слов.

Далее...

Работаем с Яндекс.Метрикой на Python

Многие вебмастеры и владельцы сайтов используют именно Яндекс.Метрику для того, чтобы отслеживать посещаемость сайта. Достаточно сильный инструмент. А в этой статье мы рассмотрим, как с ним можно работать, а точнее упростить работу при помощи Python.

Далее...

Как подружить Slack и VK с помощью Python?

Slack обладает прекрасным потенциалом расширения стандартных возможностей. Но, на практике возникают сложности с интеграцией некоторых соц. сетей в чаты.

Для того, чтобы подружить Вконтакте и Slack мы воспользуемся Python и API. Ниже будет рассматривать базовый рецепт того, как сделать так, чтобы Slack-бот мог получать данные по последним комментариям из постов на стенах сообществ или групп Вконтакте.

Далее...

Простое ускорение Python-скриптов

Python очень часто используется для создания небольших скриптов, обрабатывающих данные (к примеру, какие-нибудь логи). Многие часто сталкиваются с такими задачами и пишут скрипты наспех. А если еще и в алгоритмах не сильно разбирать, то код будет совсем не оптимальным. Ну да ладно, если скрипт будет выполняться на минуту дольше, ничего страшного.

Далее...

Разработка на Django под Windows при помощи Docker-machine

В этой статье мы поговорим о решении проблемы настройки окружения для разработки на Django в Windows.

В нашем примере воспользуемся такой связкой:

  1. Docker-machine.
  2. PyCharm.

А в Docker-machine используются:

  1. PostgreSQL.
  2. Data container для PostgreSQL.
  3. Redis.
  4. Непосредственно приложение на Django.

Далее...