Публикации о языке Python

[Перевод] Управление памятью в Python


Одна из главных проблем при написании крупных (относительно) программ на Python — минимизация потребления памяти. Однако управлять памятью здесь легко — если вас вообще это волнует. Память в Python выделяется прозрачно, управление объектами происходит с помощью системы счётчиков ссылок (reference count), и память высвобождается, когда счётчик падает до нуля. В теории всё прекрасно. А на практике вам нужно знать несколько вещей об управлении памятью в Python, чтобы ваши программы эффективно её использовали. Первая вещь, надо хорошо в ней разбираться: размеры основных объектов в Python. И вторая вещь: как устроено управление «под капотом» языка.


Начнём с размеров объектов. В Python есть много примитивных типов данных: целые числа (int), long (версия int с неограниченной точностью), числа с плавающей запятой (они же числа с двойной точностью, double), кортежи (tuple), ст




Некоторые приемы функционального программирования в Python

Привет, Хабр!
В этой статье я хотел бы рассказать о том, что пришло в Python из функциональных языков программирования. Заинтерксовавшихся прошу под кат.

Читать дальше →



Python-digest #191. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [14 августа 2017 — 20 августа 2017]

Оставляйте свои комментарии к выпуcкам, пишите нам в Slack (инвайт по ссылке), добавляйте свои новости через специальную форму. Следите за всем этим безобразием в RSS, Twitter или Telegram @py_digest



Поддержите проект рублем или руками




Игровая модель поведения на рынке двух конкурирующих фирм на Python

Введение


Математическое моделирование в экономике позволяет предупредить возникновения ряда проблем, возникающих в реальной предпринимательской деятельности. Одной из таких проблем у производителей товаров является банкротство.

Поэтому знакомство со стратегиями, позволяющими избежать банкротство в условиях конкуренции, хотя бы на самом начальном уровне безусловно полезно. Кроме того, популярность Python растёт, и реализация задач экономической оптимизации на этом языке так же поспособствует их популярности.

Постановка задачи


Рассмотрим модель поведения на рынке двух конкурирующих фирм, выпускающих аналогичный товар в объемах х и у, пользующийся неограниченным спросом [1]. Построим следующие две функции для цены и издержек.

Листинг построения графиков функций цены и издержек
# -*- coding: utf8 -*-    
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a=10
def f(q): Функция цены от объёма товара
      



[Из песочницы] Мемоизация и каррирование (Python)

Привет, уважаемые читатели Habrahabr.

В этой статье попробуем разобраться что такое мемоизация и каррирование, и как эти методы реализованы в стандартной библиотеке Python.
Читать дальше →




[Из песочницы] Всё познаётся в сравнении, или реализация одной простенькой задачи на python и tcl

В силу исторических причин, у нас в конторе, используется старенькая АТС Panasonic TDA200. И, как известно, журнал звонков она выводит в последовательный порт, для чтения данных из которого, на сервере использовалась одна программулька. У этого ПО есть ряд ограничений, делающий его использование неудобным (размер лог-файла, размер БД) и дабы побороть эти недостатки и в силу природной лени (чтобы избежать постоянной очистки лога и БД вручную) было решено набыдлокодить что-то своё. А так как, уже давно, на глаза попадается слово «python» да и пытливый ум периодически просыпается, то решено было данную задачу реализовать на этом языке и попутно на, хорошо мне знакомом, tcl. Ну а результатами решил поделиться с обществом. Да, сразу замечу, что задача решена и сервис доведён до «промышленной» эксплуатации. Для хранения данных используется СУБД MariaDB (оно уже было), в качестве хост-системы CentOS 7.
Читать дальше →




PYCON RUSSIA 2017: видео всех докладов и презентации

16-17 июля в 95 км от Москвы прошла пятая международная конференция python-разработчиков PyCon Russia. Под катом — много видео, презентации и фотографии. А еще посмотрите отчетный ролик — в нем коротко о том, как прошел PyCon-2017.


Читать дальше →



Второе издание книги «Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения»

Привет, Хаброжители! В том году мы делали обзор книги Эрика Мэтиза. На данный момент вышло новое издание с исправленными опечатками и листингами. Сама книга показывает базовые принципы программирования, знакомит со списками, словарями, классами и циклами, учит создавать программы и тестировать код. Во второй части книги вы начнете использовать знания на практике, работая над тремя крупными проектами: создадите собственную «стрелялку» с нарастающей сложностью уровней, займетесь работой с большими наборами данных и освоите их визуализацию и, наконец, создадите полноценное веб-приложение на базе Django, гарантирующее конфиденциальность пользовательской информации.

Внутри отрывок из книги «Знакомство с Django»



Python и графический интерфейс для утилит командной строки Network Security Services

Пакет Network Security Services (NSS) представляет сабой набор библиотек, используемых при кроссплатформенной разработки защищенных клиентских и серверных приложений. Приложения построенные с использование NSS могут использовать TLS от v1.0 до TLS v1.3, PKCS #5, PKCS #7, CMS, PKCS #11, PKCS #12, S/MIME, сертификаты X.509 v3, OCSP и другие стандарты обеспечения безопасности. По своей функциональной мощности в области криптографии и PKI с NSS может сравниться разве что OpenSSL. Но при этом пакет NSS имеет одно неоспоримое преимущество перед OpenSSL, а именно имеет хранилище, в котором хранятся корневые сертификаты, сертификаты сторонних пользователей, информация о подключенных аппаратных ускорителях, токенов, смарткарт с интерфейсом P



Визуализация результатов латентно-семантического анализа средствами Python

Постановка задачи


Семантический (смысловой) анализ текста – одна из ключевых проблем как теории создания систем искусственного интеллекта, относящаяся к обработке естественного языка (Natural Language Processing, NLP), так и компьютерной лингвистики. Результаты семантического анализа могут применяться для решения задач в таких областях как, например, психиатрия (для диагностирования больных), политология (предсказание результатов выборов), торговля (анализ востребованности тех или иных товаров на основе комментариев к данному товару), филология (анализ авторских текстов), поисковые системы, системы автоматического перевода. Поисковая машина Google полностью построена на семантическом анализе.

Визуализация результатов семантического анализа является важным этапом его проведения поскольку может обеспечить быстрое и эффективное принятие решений по результатам анализа.

Анализ публикаций в сети по латентно семантическому анализу (LSA) показывает, что виз