Примеры Python
Подписаться на эту рубрику по RSS
2 февраля 2018 г.
Модуль multiprocessing был добавлен в Python версии 2.6. Изначально он был определен в PEP 371 Джесси Ноллером и Ричардом Одкерком. Модуль multiprocessing позволяет вам создавать процессы таким же образом, как при создании потоков при помощи модуля threading. Суть в том, что, в связи с тем, что мы теперь создаем процессы, вы можете обойти GIL (Global Interpreter Lock) и воспользоваться возможностью использования нескольких процессоров на компьютере. Пакет multiprocessing также включает ряд API, которых вообще нет в модуле threading. Например, есть очень удобный класс Pool, который вы можете использовать для параллельного выполнения функции между несколькими входами. Мы рассмотрим Pool немного позже. Мы начнем с класса Process модуля multiprocessing.
Библиотека datetime содержит несколько полезных объектов для работы со временем и датами. Я регулярно пользуюсь ими, и хочу поделиться кое-какими полезными операциями, которые могут помочь вам в работе.
1. Во первых, давайте импортируем библиотеку datetime и создадим три разных объекта:
- Объект date – для хранения даты;
- Объект time – для хранения времени;
- Объект datetime – для хранения и даты и времени.
Для начала создадим объект datetime, мы можем извлечь его время и дату и создать соответствующие объекты:
import datetime
now = datetime.datetime.now()
today = now.date()
moment = now.time()
У меня не вышло найти всю необходимую информацию об IMAP в интернете, кроме RFC3501. Документ протокола IMAP Python – ключ к пониманию доступных пользователю команд, однако позвольте пропустить попытки объяснить все сразу, и лучше взглянем на пример, где я смогу объяснить основные принципы работы
Заходим в почтовый ящик
import imaplib
mail = imaplib.IMAP4_SSL('imap.gmail.com')
mail.login('myusername@gmail.com', 'mypassword')
mail.list()
# Выводит список папок в почтовом ящике.
mail.select("inbox") # Подключаемся к папке "входящие".
Была задача отправить SMS-ки большому списку номеров телефона с уточнением цены за всю рассылку "До" ее отправки. Сперва хотел спарсить цены на главном сайте биллинга в зависимости от страны и оператора, потом проверять какие номера какому оператору и стране принадлежат тем самым узнать окончательную цену всей рассылки. Но, благодаря одному качественному сервису по отправке SMS эта функция была встроена в базовый функционал их API.
Хотел найти уже готовый вариант скрипта по отправки sms на Python, но все было не то. Как то слишком большой код для такого простого дела. Написал небольшую функцию которая облегчила мою работу и надеюсь, что и вашу тоже.
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.
Есть масса вариантов запустить собственный веб-сервер, обрабатывающий поступающие от пользователей HTTP запросы, и возвращающий результат в их браузеры. В данном примере мы рассмотрим создание такого сервера при помощи Python.
- 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.
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.
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.
Зима – это очень красивое время года. Однако многие из нас замечают, что в эту пору уходить на работу приходится, когда еще темно, а приходить домой, когда уже темно. Поэтому, в этой статье мы попытаемся визуализировать данные о восходе-заходе солнца и соотнести их с привычным для большинства людей режимом дня (работа и бодрствование). Работу мы будем выполнять на Python (pandas + matplotib). Посмотрим, что получится.
Возникли вопросы по Python?