Архив автора: admin

Выдающиеся персидское средство для лечения геморроя

Множество веков персы используют для лечения геморроя дымные ванны. В качестве основных компонентов выступает чеснок или же колючки, которые являются излюбленным лакомством верблюдов. Техника исполнения дымной ванны проста.
 Берется небольшой металлический бидон, на его дно укладывается раскаленный камень или кирпич, и на этот кирпич насыпают измельченный чеснок или бросают верблюжьи колючки. Когда чеснок начнет дымить нужно будет подставить больное место под действие целебного дыма. Этот метод избавления от геморроя позволяет очень быстро справиться с недугом.

Хватит использовать “print” для отладки: пятиминутное введение в модуль logging Python’а (Перевод)

  • Это руководство короткое
  • Для поиска ошибок в коде Вы можете использовать print для просмотра значений переменных
  • НЕ делайте этого. Используйте модуль logging
Модуль logging предпочтительнее, так как:
  • Легко можно поместить указатель времени в каждое сообщение
  • Вы можете использовать разные уровни срочности ваших сообщений и фильтровать их по этому уровню
  • Когда Вы захотите позже найти / изменить лог-сообщения Вы не перепутаете их с другим выводом команды print
  • Если Вы хотите вывести лог в файл, то очень легко будет игнорировать вывод лог-сообщений
Использование pirnt подходит для тех программистов, у которых достаточно времени. Но лучше использовать logging. Кроме того, научитесь использовать отладчик Python для отладки ошибок и Pylint для предотвращения появления ошибок и для того, чтобы сделать код более читаемым.
Для того, чтобы отобразить лог-сообщения на экране, используйте такой код:

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logging.debug('This is a log message.')

Для того, чтобы записывать логи в файл подходит такой код (отличие от предыдущего варианта выделено жирным):

import logging
logging.basicConfig(filename='log_filename.txt',level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logging.debug('This is a log message.')

Следующий запуск программы добавит лог-сообщения к концу лог-файла, а не перезапишет его.
Для того, чтобы отобразить сообщения и записать их в файл, используйте этот код:

import logging
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.DEBUG)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh = logging.FileHandler('log_filename.txt')
fh.setLevel(logging.DEBUG)
fh.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(fh)
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)
ch.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(ch)
logger.debug('This is a test log message.')

Убедитесь, что переменная logging глобальная, так что её смогут видеть все функции (использовать в них gloval logger не нужно, так как эта переменная только для чтения, не для записи и изменения).

Уровни логирования, от более срочных до менее срочных:
  1. CRITICAL
  2. ERROR
  3. WARNING
  4. INFO
  5. DEBUG
Вызов setLevel() устанавливает минимальный уровень логирования, нужный Вам. Например, если Вы используете fh.setLevel(logging.ERROR), тогда будут сообщения  с уровнем WARNING, INFO и DEBUG не будут записываться в файл (так как fh - обработчик лог-файла в нашем примере, в отличие от ch, который обрабатывает логи для отображения на экране).
Для записи сообщен
ий разного уровня используйте
:
  1. logger.critical('This is a critical message.')
  2. logger.error('This is an error message.')
  3. logger.warning('This is a warning message.')
  4. logger.info('This is an informative message.')
  5. logger.debug('This is a low-level debug message.')
На самом деле Вы можете делать гораздо больше, но это всё, что Вам надо знать, чтобы больше не использовать print для отладки программ.
Кроме того, функция pprint.pprint() хороша для вывода словарей и списков, особенно вложенных. Попробуйте и увидите.

Последний совет: Вы можете использовать команду tail -f logfile.txt чтобы посмотреть файл, куда будет записываться информация. Опция -f означает “follow (следовать)”. Просто оставьте окно терминала открытым с запущенной командой, и в нем автоматически будет появляться записываемый в файл текст. Этот способ избавит Вас от необходимости открывать текстовый редактор.
Команда tail присутствует на Mac OS X и Linux / *nix. На Windows Вы можете использовать для её получения проект Cygwin.

Автор: Ishayahu Lastov

Сумка с цветами

Сумка с цветами

Вот и пришло лето, пора ярких модных футболок и креативных сумок. Сегодня изготовим необычную сумку с цветами из ткани, которая прекрасно подойдет к любому летнему наряду.

Сумка с цветами

Читать

Обновляем Ubuntu 12.04 до Ubuntu 12.10

Не сторонник я ставить бета версии, а тем более ещё и альфа. Но внутреннее «хочу», взяло надо мною верх и я полез за обновлениями. У кого уже стоит Ubuntu 12.04 и не охото установливать заново, есть вариант обновления о чем и расскажу ниже. Читать

7.3.5. namedtuple() — фабричная функция для кортежей с именованными полями

Именованные кортежи определяют имена для каждой позиции в кортеже  и позволяют создавать более читаемый и понятный код. Они могут быть использованы в тех же случаях, что и обычные кортежи, а обращаться к полям можно не только по индексу, но и по имени.

collections.namedtuple(typenamefield_namesverbose=Falserename=False)
Возвращает новый подкласс кортежа с именем typename. Новый подкласс используется для создания кортежеподобных объектов, поля которых доступны как для просмотра через атрибуты, так и для индексации и итерации. Экземпляры этого подкласса так же содержат строку документации (с именем типа и именами полей)  и полезный метод __repr__(),который отображает содержимое кортежа в форме name=value.

field_names — одна строка, где каждое имя поля отделено от другого пробелами и/или запятыми, например 'x y' or 'x, y'. Кроме того, в этом параметре можно передать последовательность строк ['x', 'y'].
Любые корректные идентификаторы Python могут использоваться в качестве имён полей, за исключением имён, начинающихся с нижнего подчёркивания. Корректные идентификаторы состоят из букв, цифр и нижних подчёркиваний, но не начинается с цифры или нижнего подчёркивания, а так же не может совпадать с одним из keyword например classforreturnglobalpass, или raise.
Если rename=true, некорректные имена полей автоматически заменяются позиционными именами, например ['abc', 'def', 'ghi', 'abc'] будет преобразовано в ['abc', '_1', 'ghi', '_3'], заменив ключевое слово def и повторяющееся имя поля abc.
Если verbose = true, определение класса будет напечатано после того, как класс будет создан. Эта опция устаревшая, вместо неё проще распечатать атрибут _source.
Экземпляры именованного кортежа не имеют своего личного словаря, так что они занимают не больше места, чем обычные кортежи..
Изменения в версии 3.1: Добавлена поддержка метода rename.
>>>

>>> # простой пример
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(11, y=22) # создаём экземпляр с позиционными или именованными аргументами
>>> p[0] + p[1] # можно получать значения по индексу, как в обычном кортеже (11, 22)
33
>>> x, y = p # распаковывается как обычный кортеж
>>> x, y
(11, 22)
>>> p.x + p.y # поля доступны и по именам
33
>>> p # метод __repr__ с форматом name=value
Point(x=11, y=22)
Именованные кортежи особенно полезны для задания имён полей кортежей, возвращаемых модулями csv или sqlite3:
EmployeeRecord = namedtuple('EmployeeRecord', 'name, age, title, department, paygrade')

import csv
for emp in map(EmployeeRecord._make, csv.reader(open("employees.csv", "rb"))):
print(emp.name, emp.title)

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('/companydata')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT name, age, title, department, paygrade FROM employees')
for emp in map(EmployeeRecord._make, cursor.fetchall()):
print(emp.name, emp.title)
В дополнение к методам, унаследованным от кортежей, именованные кортежи поддерживают три дополнительных метода и два атрибута. Для того, чтобы предотвратить конфликты с именами полей, эти методы и атрибуты начинаются с нижних подчёркиваний.
classmethod somenamedtuple._make(iterable)
Метод класса, который создаёт новый экземпляр из существующей последовательности или итератора.
>>>

>>> t = [11, 22]
>>> Point._make(t)
Point(x=11, y=22)
somenamedtuple._asdict()
Возвращает новый OrderedDict который отображает имена полей на соответствующие значения. Обратите внимание, что этот метод уже не требуется, так как тот же самый эффект может быть достигнут при помощи встроенной функции vars():
>>>

>>> vars(p)
OrderedDict([('x', 11), ('y', 22)])
Изменения в версии 3.1: Возвращает OrderedDict вместо обычного dict.
somenamedtuple._replace(kwargs)
Возвращает новый экземпляр именованного кортежа, заменяя определённые пля новыми значениями:
>>>

>>> p = Point(x=11, y=22)
>>> p._replace(x=33)
Point(x=33, y=22)

>>> for partnum, record in inventory.items():
... inventory[partnum] = record._replace(price=newprices[partnum], timestamp=time.now())
somenamedtuple._source
Строка с исходным кодом Python, используемым для создания класса именованного кортежа. Этот код позволяет легко получить документацию для именованного кортежа. Его можно вывести на экран, выполнить при помощи exec(), или сохранить в файл и импортировать.
Добавлено в версии 3.3.
somenamedtuple._fields
Кортеж строк с именами полей. Полезен для интроспекции и для создания новых типов именованных кортежей из уже существующих.
>>>

>>> p._fields            # просмотреть имена полей
('x', 'y')

>>> Color = namedtuple('Color', 'red green blue')
>>> Pixel = namedtuple('Pixel', Point._fields + Color._fields)
>>> Pixel(11, 22, 128, 255, 0)
Pixel(x=11, y=22, red=128, green=255, blue=0)
Чтобы получить значения полей, чьи имена сохранены как строки, используйте функцию getattr():
>>>

>>> getattr(p, 'x')
11
Что преобразовать словарь в именованный кортеж используйте операцию распаковывания словаря (как описано в Unpacking Argument Lists):
>>>

>>> d = {'x': 11, 'y': 22}
>>> Point(**d)
Point(x=11, y=22)
Так как именованный кортеж — это обычный класс Python, к нему легко добавлять новую функциональность или изменить уже существующую, просто создавая его подклассы. Тут показано как добавить подсчитываемое поле и изменить формат отображения класса:
>>>

>>> class Point(namedtuple('Point', 'x y')):
__slots__ = ()
@property
def hypot(self):
return (self.x ** 2 + self.y ** 2) ** 0.5
def __str__(self):
return 'Point: x=%6.3f y=%6.3f hypot=%6.3f' % (self.x, self.y, self.hypot)
>>>

>>> for p in Point(3, 4), Point(14, 5/7):
print(p)
Point: x= 3.000 y= 4.000 hypot= 5.000
Point: x=14.000 y= 0.714 hypot=14.018
Подкласс, показанный выше, устанавливает атрибут __slots__ в пустой кортеж. Это помогает сократить использование памяти, не допуская создавать словари для экземпляров.
Подклассы не очень полезны для добавления новых полей. Вместо этого, лучше создать новый тип именованного кортежа, используя атрибут _fields имеющегося:
>>>

>>> Point3D = namedtuple('Point3D', Point._fields + ('z',))
Значения по умолчанию можно реализовать используя метод _replace() для настройки экземпляра прототипа
>>>

>>> Account = namedtuple('Account', 'owner balance transaction_count')
>>> default_account = Account('', 0.0, 0)
>>> johns_account = default_account._replace(owner='John')
>>> janes_account = default_account._replace(owner='Jane')
Перечисляемые константы можно задать при помощи именованного кортежа, но  проще сделать это используя  простой класс:
>>>

>>> Status = namedtuple('Status', 'open pending closed&#
39;)._make(range(3))
>>> Status.open, Status.pending, Status.closed
(0, 1, 2)
>>> class Status:
open, pending, closed = range(3)
См также

Автор: Ishayahu Lastov

Системы активной рекламы (САР)

4 года назад, в июне 2008-го, мы уже обращались к теме САР. Пользоваться ими или нет для раскрутки своего сайта или блога — дело индивидуальное. Я считаю, что на первых порах молодому ресурсу эти сервисы вполне могут помочь набрать первых лояльных читателей. При условии, что молодой ресурс действительно того стоит.

У тех, кому не нужно раскручивать свой сайт, системы активной рекламы выкупают накопленные кредиты и переводят их на кошелек платежных систем. Это, кстати, намного выгоднее заработка на «почтовиках».

системы активной рекламы Читать