Привет, коллеги!
При работе с базами данных sqlite передо мной возникла задача поиска медленных запросов и их логгирования.
Спросив всезнающий Google я к сожалению не обнаружил ни одного решения (плохо искал?).
Поэтому я хочу предложить свой вариант протоколирования.
UPD: Спасибо за подсказку, нативный вариант решения называется APSW

В октябре, на PyCon.UA, участниками из России активно обсуждался вопрос — почему же у нас совсем нет профильных активностей. Ни мероприятий, ни тусовок — даже на PyCon мы ездим в Украину.

Вы когда нибудь задумывались о том, что происходит, когда вы ставите точку в python? Что скрывает за собой символ str(“\u002E”)? Какие тайны он хранит? Если без мистики, вы знаете как происходит поиск и установка значений пользовательских атрибутов в python? Хотели бы узнать? Тогда… добро пожаловать!

Доброго времени суток!

Введение

Когда-то я вам уже рассказывал о связке Ruby/Tk. Сегодня я собираюсь продолжить знакомство с «быстрыми интерфейсами». На этот раз я расскажу вам о wxPython, а писать мы будем на Python.
На самом деле, wxPython является лишь обёрткой для библиотеки wxWidgets, который в свою очередь представляет графический тулкит, который позволяет писать кроссплатформенные приложения.

Здравствуйте %username%, данная статья посвящена проблеме увеличения скорости математических вычислений на основе языка python с использованием scipy.weave и openMP.

Решил создать серию постов об анализе данных. Несколько лет работаю в этой (и как оказалось, весьма интересной) области информатики. Предлагаю Вашему вниманию анализ данных с точки зрения Теории приближенных множеств.

Отличный способ освоить Python — учебный класс Python в Google Code University. Уроки для этого класса написал Ник Парланте из Стэнфорда, и прошедшие курс люди отмечают не просто высокое, а фантастически высокое качество уроков.

Курс включает в себя шесть видеолекций на Youtube, где Ник проводит обучение новичков-гуглеров и подробно рассказывает о разных хитростях и фичах Python. Некоторые видеолекции длиной до 50 минут.

Есть ещё скачиваемые задачки. Они довольно простые и созданы специально для начинающих. Курс идеально подходит для изучения Python программистами, имеющими опыт работы с другими языками программирования.

Как-то раз возникла необходимость написать транслитерацию на Python — из кириллицы в латиницу. Из слова «ситх» получается «sith», а из «шелест» выходит «shelest».

Казалось бы, чего тут вообще писать — задача едва сложнее print "Hello world". И это отчасти так — но не совсем.

Дело в том, что некоторые буквы в русском языке при транслитерации преобразуются не в одну, а сразу несколько латинских букв: это Ж, Ц, Ч, Ш, Щ, Ю и Я. По сути, если бы правилами транслитерации предполагалось преобразовывать их в одну латинскую букву, то транслитерация русского в английский действительно была бы не намного сложнее той самой простейшей программы.

Но, поскольку правила транслитерации мы менять точно не собираемся, то посмотрим, что получится при использовании обычной транслитерации.

К примеру, фраза «ШАПКА и Юля» преобразуется в «SHAPKA и YUlya», либо в «ShAPKA и Yulya» — в зависимости от того, что задано в таблице транслитерации для «Ш» и «Ю» (иногда задаётся «SH» и «YU», а иногда «Sh» и «Yu»).

То есть регистр следующей буквы в стандартных функциях транслитерации не учитывается, и все буквы в верхнем регистре заменяются по общим правилам. Поэтому в ходе транслитерации для слов «ЧАША» и «Щи» легко получается что-то вроде «ChAShA» или «SCHi», когда реально мы скорее хотели получить «CHASHA» и «Schi».

Тем не менее, все найденные реализации транслитерации из кириллицы в латиницу на Python, как выяснилось, эту особенность не учитывали. Это и многочисленные решения, приведённые на форумах, и библиотека pytils, реализующая транслитерацию в одном из своих модулей.

Значит, напишем свою функцию транслитерации, с блэкджеком и^W^W^W^H^H. :)

Цель статьи рассказать о своем поиске «идеального» редактора для python кода, о том почему выбрал emacs и кратко о том как я его (emacs) настроил для работы с python.

Небольшая предистория: Разработкой на python я занимаюсь уже более двух лет и все это время пытался подобрать оптимальный редактор. Что я только не использовал за это время — mcedit, nano, gedit, netbeans, eclipse, а также некоторые другие платные варианты (демо версии). Но всегда чего то нехватало, где то автокомплита, где то подсветки, где то банально неудобно. Какой то период (около 10 месяцев) использовал Eclipse, но его прожорливость в ресурсах, зависания доводили до белого каления. Когда ошибки eclipse мне окончательно надоели, я начал поиски такого редактора который стал бы отличным помошником в работе.
Вооружившись google начал искать «идеальный» редактор.

Так уж случилось, что я оказался ассистентом у профессора в университете. Никогда не думал, что прийдётся сталкиваться с оценкой рисков и визуализацией данных, будучи, по призванию, криптографом. Курс называется «Информационные сети» и включает в себя: анализ случайных процессов, моделирование малых миров; компьютерные алгоритмы для оценки свойств сети; экспериментальные исследования крупных сетей, а также анализ рисков, которые трудно предсказать.

В виду того, что курс читается в основном для ИТ-шников, лектор сделал ставку на то, чтобы дать достаточно теории с минимумом математики и большим количеством практики. Для большинства вышеупомянутых задач подходит программа NetLogo. Она включает собственный язык программирования высокого уровня, который позволяет с лёгкостью моделировать различные случайные процессы. Для визуализации разнообразных данных была выбрана программа Gephi.

На основе опыта использования последней и была написана статья, в которой рассматривается получение входных данных для ПО с последующей их визуализацией.

Собственно постановка задачи была таковой: визуализация каких-либо реальных данных средствами Gephi.