Архив метки: python3

asyncio и HTTP

asyncio не умеет работать с HTTP.

Так и было задумано.

asyncio никогда не станет веб-сервером. Он делался как именно event loop для tcp, ssl, unix sockets, pipes и subprocesses. Плюс streaming API.

Веб был сознательно выпилен и теперь то что было лежит в aiohttp. Эта часть просто не дозрела до включения в стандартную библиотеку.

Идея такая:

  • WSGI — синхронный протокол, для asyncio не подходит.
  • Какой будет новый стандарт — неясно никому.
  • Пусть для asyncio люди попытаются сделать свои http либы и время покажет у кого получилось лучше.
  • Тогда, возможно, и появится новый стандарт.

Что касается меня то я пытаюсь понять какой именно должен быть API для HTTP server, что там должно быть обязательно и что нужно сознательно исключить.

Сейчас делаем это aiorest

Когда поймём, что получилось хорошо в aiorest — займемся перенесением удачных решений в aiohttp. Там HTTP serverслишком уж неудобный. А нужно что-то типа tornado.web, но более симпатичное и приятное.

Автор: Andrew Svetlov

aiozmq — поддержка ZeroMQ сокетов в asyncio

Наверное, уже все слышали про asyncio — новую стандартную библиотеку для асинхронного сетевого программирования.

Естественно, asyncio не умеет работать с ZeroMQ сокетами и никогда не будет уметь.

На днях я выпустил первую версию библиотеки aiozmq, которая устраняет проблему.

aiozmq предоставляет 0MQ event loop совместимый с asyncio и высокоуровневые средства для организации вызовов удалённых процедур aka RPC.

Если интересны подробности — читайте документацию, она довольно большая и подробная (постарался).

Автор: Andrew Svetlov

Исключения в Питоне

Поговорим об исключениях.

Всё нижеизложенное относится к Python 3.3, хотя отчасти справедливо и для более ранних версий.

Для чего они применяются, наверное, все и так прекрасно знают: для передачи сообщений об ошибках внутри программы.

Рассмотрим простейший пример: открытие файла. Если всё нормально — open(filename, 'r') возвращает объект этого самого файла, с которым можно делать всякие полезные вещи: читать из него данные и т.д. Читать

Числа в Python 3

Что приходит в голову при словах «числа в Питоне?»

int и float. Если речь идет о Python 2 — еще и упразднённый long. Наверное, вспомнится очень мало где используемый complex.

Я же хочу рассказать о Decimal и Fraction.

Decimal

Просто незаменим, если нужно считать деньги. Представим, что нам нужно работать с гривной (это такая украинская валюта, с точки зрения рассматриваемого вопроса ничем не отличающаяся от рубля, евро или доллара). Сотая часть гривны называется копейкой. Естественно думать, что гривны будут представлены целой частью числа, а копейки — дробной.

Что произойдёт, если для денег мы станем использовать float?

Как я писал в статье: 4 грн 31 коп будут на самом деле иметь внутреннюю запись 4.3099999999999996. Да, при печати всё показывается нормально если у вас Python 2.7+ — но внутри это всё же чуть-чуть иное число!

И если работать с такими числами (складывать, вычитать, делить и умножать) — ошибка будет нарастать и рано или поздно превысит копейку, а потом счет пойдет и на гривны. Чем больше операций — тем выше ошибка.

В результате дебет перестаёт сходиться с кредитом, бухгалтерия встаёт на уши и разработчик получает большую проблему на свою голову (случай из жизни моего друга).

Чтобы этого избежать, нужно использовать decimal — который никогда ничего не теряет.

Внутри decimal представлен как знак, набор цифр и положение десятичной точки — т.е. нет никакого округления.

Использование очень простое:

>>> from decimal import Decimal
>>> Decimal("4.31")
Decimal('4.31')
>>> Decimal("4.31") + Decimal("1.10")
Decimal('5.41')

Все стандартные операции над decimal работают так же хорошо, как и с просто числами.

К слову, базы данных как правило имеют встроенную поддержку этого типа, а драйвера DBAPI и ORM вроде Django и SQLAlchemy тоже умеют работать с decimal.

К сожалению, этого базиса недостаточно, а документация, исчерпывающе полная, — не содержит простых ясных инструкций для ленивого программиста.

Пример:

>>> Decimal("1.10") / 3
Decimal('0.3666666666666666666666666667')

Ой! Зачем так много цифр, ведь у нас гривна с копейками?!!

Дело в том, что помимо Decimal есть еще и Context. По умолчанию у него точность в 28 чисел в дробной части, что явно многовато для валюты. Настроим на 2 знака:

>>> from decimal import getcontext
>>> getcontext().prec = 2
>>> Decimal('1.10') / 3
Decimal('0.37')

Уже лучше.

Правила округления тоже задаются контекстом. По умолчанию это ROUND_HALF_UP — округлять вверх, если цифра пять и больше. Как в школе учили. Можно настроить и другой способ — читайте документацию. Еще можно указать, чтобы при разных ситуациях (потеря точности или бесконечность в результате, например) генерировалось исключение а не происходило округление. Кому надо — пусть изучает эту самую документацию, ключевое слово trap.

Вернемся к наиболее распространенным задачам.

Что делать, если часть вычислений нужно проводить с точностью «до копеек», а некоторые (например, то же сведение баланса и подсчет налогов) — до сотых долей копеек?

Наиболее практичный способ — создание своего контекста и применение его в with statement:

>>> from decimal import Context, localcontext
>>> with localcontext(Context(4)):
... print(repr(Decimal("1.10") / 3))
Decimal('0.3667')

Округление:

>>> Decimal('1.12').quantize(Decimal('0.1'))
Decimal('1.1')
>>> Decimal('1.16').quantize(Decimal('0.1'))
Decimal('1.2')

Внимание! Округлять можно только до той максимальной точности, которая позволена текущим контекстом. Сейчас у нас глобальный контекст имеет точность 2.

>>> getcontext().prec = 2
>>> Decimal('1.10').quantize(Decimal('0.000001'))
Traceback (most recent call last):
...
decimal.InvalidOperation: quantize result has too many digits for current context

Вот и всё.

За рамками статьи осталось многое. Моя цель — дать необходимый минимум знаний, требуемый для работы с денежными единицами. Остальное, повторюсь ещё раз, найдете в документации — она большая и исчерпывающая, содержит описание многих дюжин доступных функций.

И, тем не менее, изложенного достаточно для практически любой повседневной работы.

Важное дополнение. Изначально decimal был написан на чистом питоне. Т.е. корректно считал, но делал это довольно медленно. Не

Реализация импорта в Питоне переписана на чистый Питон

Python 3.3 продолжает радовать. Сегодня в него вошли изменения от Bratt Cannon. Теперь import реализован почти весь на питоне, в библиотеке importlib. Она и раньше присутствовала — но теперь __import__ ведёт напрямую в importlib. Читать