Посты с тэгом python3


Asterisk + AMI + Python

Честно признаюсь, я долго думал, стоит ли публиковать этот материал. Для тех, кто умеет работать с AMI Asterisk, ничего интересного тут нет. Для тех, кто только начинает что-то делать, вряд ли разберётся в моём коде (хотя я старался писать понятно). Вангую комментарии вроде: «Зачем использовать Хабр для своих заметок?». С другой стороны, приведённый под катом скрипт может стать кому-то отправной точкой. Скрипт ничего не делает кроме того, что шлёт в консоль все события из AMI и умеет их фильтровать. Для примера, я показываю в консоле все звонки, которые попадают в любой из контекстов «zadarma-in» или «sibseti_in». Если заинтересовал, прошу под кат:
Читать дальше →



NumPy в Python. Часть 4

Предисловие переводчика


Всем здравствуйте, вот мы и подошли к конечной части. Приятного чтения!
Навигация:


Математика многочленов


NumPy предоставляет методы для работы с полиномами. Передавая список корней, можно получить коэффициенты уравнения:

>>> np.poly([-1, 1, 1, 10])
array([ 1, -11,   9,  11, -10])

Здесь, массив возвращает коэффициенты соответствующие уравнению: . Читать дальше →


[Из песочницы] Формула Таппера и реализация алгоритма на Python

Вместо предисловия


Не так давно на просторах интернета узнал о такой замечательной и удивительной копии Вавилонской библиотеки как о формуле Таппера. Вернее, это больше неравенство Таппера, чем формула. Особенность данного неравенства — оно создает собственное же изображение на графике. Просто посмотрите на это чудо!


Читать дальше →


[Из песочницы] Python3. Автоматизация конфигурации мультивендорного сетевого оборудования

Предисловие


Всем доброго времени суток!

Работаю сетевым инженером у крупного оператора связи, и под моим управлением имеется целый зоопарк разного сетевого оборудования, но речь пойдет о коммутаторах доступа.

Данная статья это не руководство к действию, не единственное решение и явно не претендует на номинацию скрипт года, но я хочу поделиться этим творением, и может быть кому-нибудь он пригодится.

В статье будет приводиться блок кода под спойлером, а под ним будет описание с вырезками и объяснениями почему именно так и для чего это.

Задача


Использовать именно python3. Скрипт должен уметь попадать на коммутаторы из списка, определять что за вендор, давать требуемую команду, логировать.

Собственно как я к этому пришел


Столкнулся с небольшой проблемой по изменению конфигурации на большом количестве коммутаторов, сразу оговорюсь системы централизованного администрирования сетевого оборудования у нас е


NumPy в Python. Часть 3

Предисловие переводчика


И снова здравствуйте! Продолжаем наш цикл статей по переводу мана о numpy. Приятного чтения.


Операторы сравнения и тестирование значений


Булево сравнение может быть использовано для поэлементного сравнения массивов одинаковых длин. Возвращаемое значение это массив булевых True/False значений:

>>> a = np.array([1, 3, 0], float)
>>> b = np.array([0, 3, 2], float)
>>> a > b
array([ True, False, False], dtype=bool)
>>> a == b
array([False,  True, False], dtype=bool)
>>> a <= b
array([False,  True,  True], dtype=bool)
Читать дальше →


Как же, черт побери, работает async/await в Python 3.5

От переводчика: Это перевод статьи
https://snarky.ca/how-the-heck-does-async-await-work-in-python-3-5/.
Оригинальная статья показалась мне очень полезной и, как мне кажется, определенно заслуживает внимания, если вы до сих пор плохо представляете, как работает асинхронное программирование в Python.
Все ссылки на сторонние ресурсы, встречающиеся в оригинальном тексте, сохранены как есть. Очень советую прочитать информацию по этим ссылка, в особенности различные PEP, тогда многое встанет на свои места.
Перевод в некоторых местах является достаточно вольным, многие выражения переведены не дословно, но с сохранением основного смысла. Все же русский и английский — разные языки и дословный перевод не всегда лучше и понятнее.
Некоторые термины имеют оригинальное написание рядом в ско



NumPy в Python. Часть 2

Предисловие переводчика


Продолжаем перевод статьи о numpy в python. Для тех кто не читал первую часть, сюда: Часть 1. А всем остальным — приятного чтения.

Другие пути создания массивов


Функция arange аналогична функции range, но возвращает массив:

>>> np.arange(5, dtype=float)
array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.])
>>> np.arange(1, 6, 2, dtype=int)
array([1, 3, 5])

Функции zeros и ones создают новые массивы с установленной размерностью, заполненные этими значениями. Это, наверное, самые простые в использовании функции для создания массивов:

>>> np.ones((2,3), dtype=float)
array([[ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.]])
>>> np.zeros(7, dtype=int)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
Читать дальше →


Pygest #24. Новости, релизы, статьи, интересные проекты и библиотеки из мира Python [март 2018 — 9 апреля 2018]

Всем привет! Это уже двадцать четвертый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.

Присылайте свои интересные материалы из мира Python.

С предыдущим digest можно ознакомиться здесь.


Читать дальше →


[Из песочницы] NumPy в Python. Часть 1

Предисловие переводчика


Доброго времени суток, Хабр. Запускаю цикл статей, которые являются переводом небольшого мана по numpy, ссылочка. Приятного чтения.

Введение


NumPy это open-source модуль для python, который предоставляет общие математические и числовые операции в виде пре-скомпилированных, быстрых функций. Они объединяются в высокоуровневые пакеты. Они обеспечивают функционал, который можно сравнить с функционалом MatLab. NumPy (Numeric Python) предоставляет базовые методы для манипуляции с большими массивами и матрицами. SciPy (Scientific Python) расширяет функционал numpy огромной коллекцией полезных алгоритмов, таких как минимизация, преобразование Фурье, регрессия, и другие прикладные математические техники.
Читать дальше →


[Из песочницы] Написание Telegram-бота для Habrahabr

В этой статье я хочу рассказать о том, как происходило написание Telegram-бота, который мог бы отправлять статьи Habrahabr, сначала на Python, а потом и на Go, и что из этого вышло.

Читать дальше →