Быстрый в изучении - мощный в программировании
>> Telegram ЧАТ для Python Программистов

Свободное общение и помощь советом и решением проблем с кодом! Заходите в наш TELEGRAM ЧАТ!

>> ВИДЕОКУРС Python Разработчик

Best Practice по решению прикладных задач и освоению инструментов, применяемых при разработке, веб-приложений.

>> ОНЛАЙН ТЕСТ Сможешь обучить робота?

Курс предназначен для программистов и аналитиков, которых интересует область машинного обучения и анализа данных.

Общие вопросы

Подписаться на эту рубрику по RSS

Разные вопросы и ответы которые волнуют начинающих Python 3 программистов

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...

На первый взгляд, создание интернет сайтов является чрезвычайно сложной и длительной процедурой, которая под силу исключительно профессионалам. Отчасти это так, ведь для создания сложных и объемных интернет проектов понадобится весьма много времени.

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...

datetime python

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()

Далее...

Отправка SMS Python

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.

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...

Закон Мура – властелин мира!

Посетив сегодня магазин электроники и отдав немалую сумму за самый современный и навороченный девайс, вам не придется особо долго радоваться. Где-то через годик-полтора вы поймете, что ваше суперсовременное микропроцессорное устройство уже устарело. Сейчас сфера производства микропроцессоров развивается очень быстро. А закон геометрической прогрессии Мура все это подтверждает.

В чем его суть? Правильнее его будет назвать даже не законом, а теорией, предположением, которые высказал Гордон Мур, сооснователь корпорации Intel. Но, как бы там ни было, его предположение имеет право на жизнь.

Далее...

Вложение декораторов в Python

Иногда одного декоратора бывает недостаточно. Для поддержки многоступенчатых расширений синтаксис декораторов позволяет добавлять несколько уровней обертывающей логики к декорируемой функции или методу. При использовании такой возможности каждый декоратор должен указываться в отдельной строке. Синтаксическая конструкция следующего вида:

@AAA
@BBB
@CCC
def function(...):
    ...

равноценна следующей:

def f(...):
    ...
f = AAA(BBB(CCC(f)))

Здесь оригинальная функция передается трем различным декораторам, а получившийся в результате вызываемый объект присваивается оригинальному имени. Каждый декоратор обрабатывает результат, возвращаемый предыдущим декоратором, который может быть оригинальной функцией или объектом-оберткой. Если все декораторы возвращают обертки, то при вызове функции по оригинальному имени будет выполнена логика всех трех обертывающих объектов, расширяя возможности функции тремя различными способами.

Последний декоратор в списке будет задействован первым и окажется самым глубоко вложенным.Далее...

5 Методов антиотладки

Публикуя программное обеспечение, мы привыкли писать в лицензионных соглашениях: «Обратная разработка, декомпиляция или дизассемблирование программы запрещено». Но во многих ситуациях подобные слова являются не лучшей защитой и требуется применение технических средств, обеспечивающих предотвращение инвертирования программного обеспечения и позволяющих защитить свои инновации от использования конкурентами.

Далее...

В этой статье, мы собираемся выполнять обратную операцию. Мы будем читать изображение из таблицы базы данных. В прошлой статье мы записали данные изображения в таблицу, теперь мы превратим эти данные обратно в изображение.

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
import sqlite3 as lite
import sys
 
def writeImage(data):
    try:
        fout = open('woman2.jpg','wb')
        fout.write(data)
    
    except IOError, e:    
        print "Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1])
        sys.exit(1)
        
    finally:
        if fout:
            fout.close()       
    
try:
    con = lite.connect('test.db')
    cur = con.cursor()    
    cur.execute("SELECT Data FROM Images LIMIT 1")
    data = cur.fetchone()[0]
    writeImage(data)
    
except lite.Error, e:
    print "Error %s:" % e.args[0]
    sys.exit(1)
    
finally:
    if con:
        con.close()

Далее...