Python Digest #24: Grumpy, 5 причин не використовувати django admin, огляд фіч Python 3.6

Відео

• Огляд нових фіч в Python 3.6

Статті

• Керівництво по Machine Learning для початківців

• Як працюють цикли for в Python

• 5 причин не використовувати django admin

• Підключення Native Hadoop file system (HDFS) в Python

• Атоматизація деплою Django з Fabric та Ansible

• Обережно з новим стилем форматування рядків

• Створення Pitch діаграм з Python

• Визначаємо кількість кадрів в відео за допомогою OpenCV і Python

• Створюємо CLI інструменти на Python і click

• Як додати власний спосіб автентифікації для Django REST Framework

• 20 найкращих Python питань на StackOverflow у 2016

• 3 способи тестування представлень Django

• Django - оптимізація доступу к БД

Релізи

• Nikola v7.8.2

• Django bugfix release: 1.10.5

• Dask 0.13.0

Інструменти

• Thonny - Python IDE для початківців

• Grumpy - експериментальный Python runtime для мови Go

Однією з основних цілей проекту є забезпечення високого рівня сумісності з CPython і досягнення можливості застосування Grumpy в якості повноцінної заміни Python runtime для проектів на мові Python. Код транслятора написаний на мові Python.

Grumpy націлений на використання в якості прозорої заміни CPython 2.7 і дозволяє вирішити проблеми з поганою роботою CPython в умовах обробки масових паралельних запитів. Зокрема, однією з поставлених перед Grumpy завдань була оптимізація роботи API YouTube, написаного на Python. Grumpy не формує байткод і не використовує віртуальну машину. На виході генерується набір звичайних вихідних текстів на мові Go, які потім можуть бути перетворені в машинний код за допомогою штатного компілятора Go. В отриманих після компіляції вихідних текстах продовжують використовуватися специфічні для Python структури даних, але реалізація структур оптимізована для гарної масштабованості в умовах масової паралельної обробки даних.

Grumpy позбавлений ключової проблеми Python - GIL (Global Interpreter Lock), що не допускає паралельного виконання декількох потоків коду. Grumpy також використовує збирач сміття Go для управління життям об'єктів замість застосовуваної в Python системи на основі підрахунку посилань. У поєднанні з компіляцією в виконуваний код, подібні поліпшення дозволяють домогтися істотного приросту продуктивності. Рівень масштабованості Grumpy добре демонструє нижченаведений графік, що відображає результати проходження тесту продуктивності Fibonacci:

{full-post-img}

Інше

• TalkPython['Podcast']