Архив рубрики: Python

Ельцин и питон

В доке питона по sqlite3 обнаружил Ельцина

import sqlite3

 

con = sqlite3.connect(":memory:")
cur = con.cursor()
cur.execute("create table people (name_last, age)")

 

who = "Yeltsin"
age = 72

 

# This is the qmark style:
cur.execute("insert into people values (?, ?)", (who, age))

 

# And this is the named style:
cur.execute("select * from people where name_last=:who and age=:age", {"who": who, "age": age})

 

print cur.fetchone()


Судя по дате создания модуля sqlite — это именно Борис

Ссылка

 

https://docs.python.org/2/library/sqlite3.html#cursor-objects

Автор: Евгений Курочкин

приватные атрибуты в python

Ну нет приватных членов в питоне, ну нет…
Не надо писать С++/Java подобный код:

class C(object):
    def __init__(self):
        self.__name = ‘default’

def set_name(self, name):
        self.__name = name

def get_name(self):
        return self.__name

Пробуем
Читать →

Опубликованно в разделе Python прикрепленные теги Дата публикации автор: .

ограничение lambda

Ограничение на использование лямбда-выражений

lambda x, y: assert x==y

К сожеления это не будет работать, т.к. в лямбде нельзя использовать встроенные выражения

Можно режить конкретную проблему

def assert_eq(x, y): 
    assert x == y

f = lambda x, y: assert_eq(x, y)


Но особого смысла в этом нет, т.к. мы лямбдой просто вызываем новую функцию assert_eq


Ссылки



Автор: Евгений Курочкин

aiopg и SQLAlchemy

Выпустил новую версию aiopg 0.2 — библиотеки для работы с PostgreSQL из asyncio.

aiopg использует асинхронные вызовы и в этом похож на txpostgres и momoko — библиотеки для работы с PostgreSQL под twisted и tornado соответственно.

В новой версии aiopg появилась опциональная поддержка SQLAlchemy Core Expressions.

Проще один раз показать.

Создаем описание структуры базы данных:

import sqlalchemy as sa

metadata = sa.MetaData()

users = sa.Table('users', metadata,
                 sa.Column('id', sa.Integer, primary_key=True),
                 sa.Column('name', sa.String(255)),
                 sa.Column('birthday', sa.DateTime))

emails = sa.Table('emails', metadata,
                  sa.Column('id', sa.Integer, primary_key=True),
                  sa.Column('user_id', None, sa.ForeignKey('users.id')),
                  sa.Column('email', sa.String(255), nullable=False),
                  sa.Column('private', sa.Boolean, nullable=False))

Как видите — две таблицы, связанные отношением один-ко-многим. Для тех, кто не знаком — алхимия позволяет описать любую модель данных, которая только может прийти в голову. Индексы, constraints, пользовательские типы данных такие как array и hstore — тоже.

Теперь нужно сделать engine:

from aiopg.sa import create_engine

engine = yield from create_engine(user='aiopg',
                                  database='aiopg',
                                  host='127.0.0.1',
                                  password='passwd')

engine содержит внутри connection pool.

Для работы с БД нужно получить connection и что-нибудь выполнить:

with (yield from engine) as conn:
    uid = yield from conn.scalar(
        users.insert().values(name='Andrew', birthday=datetime(1978, 12, 9)))

Обратите внимание: диалект знает о INSERT ... RETURNING и позвращает primary key для вставляемой записи.

Работа с транзакциями:

with (yield from engine) as conn:
    tr = yield from conn.begin()

    # Do something

    yield from tr.commit()

Получение данных:

with (yield from engine) as conn:
    res = yield from conn.execute(users.select())
    for row in res:
        print(res)

Сложный запрос:

with (yield from engine) as conn:
    join = sa.join(emails, users, users.c.id == emails.c.user_id)
    query = (sa.select([users.c.name])
             .select_from(join)
             .where(emails.c.private == 0)
             .group_by(users.c.name)
             .having(sa.func.count(emails.c.private) > 0))

    print("Users with public emails:")
    ret = yield from conn.execute(query)
    for row in ret:
        print(row.name)

Вызов SQL функций:

with (yield from engine) as conn:
    query = (sa.select([sa.func.avg(sa.func.age(users.c.birthday))])
             .select_from(users))
    ave = (yield from conn.scalar(query))
    print("Average age of population is", ave,
          "or ~", int(ave.days / 365), "years")

sa.func.avg и sa.func.age выполняются на стороне SQL сервера.

Полный код примера здесь, документация здесь.

Автор: Andrew Svetlov

Работаем с pip

Думаю, все применяют pip и знают основы:

$ pip install -U sqlalchemy
$ pip install -r requirements.txt
$ pip freeze > requirements.txt
$ pip uninstall sqlalchemy

Давайте посмотрим, что ещё полезного умеет эта команда

Ставим пакет локально для пользователя

$ pip install --user pep8

Т.е. если мы не в виртуальном окружении (virtualenv/virtualenvwrapper), то пакет pep8 будет установлен куда-то вроде ~/.local/lib/python3.4/lib.

Главная прелесть метода — не нужны права суперпользователя для установки пакетов (не надо писать sudo pip install ..., К тому же так гораздо аккуратней.

Создаем конфигурационный файл

Т.к. опция --user нужна часто, стоит записать её в конфиге как значение по умолчанию. Создаем файл ~/.pip/pip.conf и пишем в него

[install]
user = true

Готово.

Внимание: user=true не работает с виртуальными окружениями.

Принудительно переустанавливаем пакет

Реальный пример: я поставил pyzmq. Библиотека скачалась и скомпилировалась. Потом я заметил что она скомпилировалась со неправильной версией libzmq. libzmq я переставил, теперь нужно пересобрать pyzmq:

$ pip install -U --force-reinstall pyzmq

Для работы --force-reinstall обязательно нужно указывать -U(--upgrade).

Смотрим на список установленных (доступных) библиотек

$ pip list

Выясняем, какие библиотеки можно обновить

$ pip list -o
$ pip list --outstanding

Для выполнения команды pip неоднократно делает зазыр в интернет, так что придется подождать.

Устанавливаем библиотеку для работы над ней

Находясь в корне проекта, в той же папке где лежит setup.py:

$ pip install -e .

Этот способ лучше вызова

python setup.py develop

хотя бы тем что работает даже если setup.py не использует setuptools.

Установка необязательных зависимостей

Если setup.py содержит extras_requireто дополнительные зависимости можно установить так:

$ pip install -e .[PDF,reST]

Получаем информацию об установленной библиотеке

$ pip show pyflakes

Так можно узнать версию, местонахождение на диске и зависимости.

Ищем в PyPI

msgpack имеет неудобное имя библиотеки (msgpack-python), которое я постоянно забываю.

$ pip search msgpack

покажет список всех пакетов, в названии которых есть msgpack.

Только не делайте:

$ pip search django

Дуплит пару минут, выдает 5754 результата 🙂

Автодополнение

И, наконец, последнее. Я люблю пользоваться bash completion. Чтобы настроить эту удобную штучку для pip выполните:

$ pip completion --bash >> ~/.bashrc

или для zsh:

$ pip completion --zsh >> ~/.zprofile

Как ни странно pip --help стесняется рассказать о том, что у него есть команда pip completion — но оно работает.

Автор: Andrew Svetlov

DevConf 2014

14 июня будет ежегодная конференция разработчиков DevConf 2014.

Там есть и питоновская секция.

Посещал конфу последние четыре года, собираюсь и в этот раз.

Если хотите послушать доклады и пообщаться с коллегами — покупайте билеты.

Желающим выступить — заявки на доклады принимаются еще две недели.

Автор: Andrew Svetlov