Quart has moved! See https://github.com/pallets/quart
Phil Jones / quart · GitLab
Quart has moved! See https://github.com/pallets/quart
Advanced usage of Python requests - timeouts, retries, hooks
Advanced usage of Python requests - timeouts, retries, hooks The Python HTTP library requests is probably my favourite HTTP utility in all the languages I program in. It's simple, intuitive and ubiquitous in the Python community. Most of the programs that interface with HTTP use either requests or urllib3 from the standard library. While it's easy to immediately be productive with requests because
Advanced Flask Patterns
Presentation about advanced Flask patterns at PyCon Russia 2013.
PythonSpeed/PerformanceTips - Python Wiki
This page is devoted to various tips and tricks that help improve the performance of your Python programs. Wherever the information comes from someone else, I've tried to identify the source. Python has changed in some significant ways since I first wrote my "fast python" page in about 1996, which means that some of the orderings will have changed. I migrated it to the Python wiki in hopes others
One-lined Python
Convert any* Python 2 script into a single line. No newlines allowed. No semicolons, either. No silly file I/O tricks, or eval or exec. Just good, old-fashioned λ. Oh dear God, why? Yeah, I know, I’m a terrible person. Why no semicolons? That would be against the spirit of this exercise. Why pass up a perfectly good excuse to abuse lambda functions, ternary expressions, list comprehensions, and ev
Pythonでネットワークプログラミング / fujimisakari blog
この記事はPythonのAdventCalandar2016の15日目の記事です。 Goでネットワークプログラミングの投稿に引き続き、Pythonでネットワークプログラミングの いくつかのパターンを実装してみましたのでサンプルコードと簡単な解説をしたいと思ってます。 以前、このLinuxネットワークプログラミングバイブルを読んで 第5章のIOの多重化の部分が非常に興味深くハンズオンしてきちんと理解したいと思ってたので C言語で書かれていたロジックをPython3.5.2で書き直してみました。 まず、投稿タイトルのネットワークプログラミングについては、 TCPプロトコルを利用したサーバ側のSocket通信の実装を指してます。 Socket通信にて、シンプルな通信からI/O多重化、非同期I/O、ノンブロッキングI/Oを利用したパターンを紹介し、 これらの実装を実現するための技術として、sele
Get Started | Intel® Distribution for Python* | Intel® Software
The Intel® Distribution for Python* provides: Scalable performance using all available CPU cores on laptops, desktops, and powerful servers Support for the latest CPU instructions Near-native performance through acceleration of core numerical and machine learning packages with libraries like the Intel® oneAPI Math Kernel Library (oneMKL) and Intel® oneAPI Data Analytics Library Productivity tools
What the mock? - A cheatsheet for mocking in Python
It’s just a fact of life, as code grows eventually you will need to start adding mocks to your test suite. What started as a cute little two class project is now talking to external services and you cannot test it comfortably anymore. That’s why Python ships with unittest.mock, a powerful part of the standard library for stubbing dependencies and mocking side effects. However, unittest.mock is not
20 万行超のコードベースをテストせずにリファクタリングリリースした話 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは、鈴木です。 20 万行を超えるアプリケーションのほとんど全てのソースコードを変更し、テストを行わずに本番リリースしました。 「それってテストいるんですか？」問題 いきなりですが質問です。ソースコードを 1 バイトでも変更したら再テストする必要はあるでしょうか。「絶対に再テストすべき」という方もいれば、「状況によるしケースバイケースかな・・」という方もいらっしゃると思います。 ケースバイケースと考える方は、どのような場合にテストを行わなくて良いと考えるでしょうか。例えば、コメント内の誤字を修正した場合はどうでしょうか。ローカル変数の名前を typo していたので修正した場合、デッドコードを削除した場合はどうでしょうか。 こんなことがありました ある日、Python のソースコードを眺めていると、「# $Id」のような CVS 時代のコメントがありました。いまやソースコードは Gi
高速化のためのPython Tips - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか？私は元気です。 Pythonにおける高速化手法を掲載してみます。 簡単なコード並びに索引のような感じで引けるようなイメージで作成しました。 本日の目次です。 Pythonにおける高速化の必要性 Pythonの高速化 高速化の手順 Profiling 基本的な条件 計測コード Pythonの基本的な書き方部分 rangeよりxrangeを（Python2.7） リストの生成 文字列結合 Import文のコスト 関数呼び出しのコスト ドットを避ける yieldを使う Numpyに関するTips Numpyを使用して基本演算を高速化する Numpyの要素にアクセスする演算をしない Numbaで手早く高速化 その他高速化ツール Cython Dask PyPy 感想並びに展望 参考文献 Pythonにおける高速化の必要性 PythonはC++やJavaと比較すると非
Authlib
Generic RFCsAuthlib offers generic implementations of RFCs, including: RFC5849: The OAuth 1.0 ProtocolRFC6749: The OAuth 2.0 Authorization FrameworkRFC7519: JSON Web TokenOIDC: OpenID Connect 1.0More details in documentation. Framework IntegrationsVarious built-in high-level framework integrations for both clients and servers, aiming to create a seamless experience. Flask OAuth 1.0/2.0 clients and
Protobuf parsing in Python
Product { this.openCategory = category; const productMenu = document.querySelector('.product-menu'); window.DD_RUM.onReady(function() { if (productMenu.classList.contains('show')) { window.DD_RUM.addAction(`Product Category ${category} Hover`) } }) }, 160); }, clearCategory() { clearTimeout(this.timeoutID); } }" x-init=" const menu = document.querySelector('.product-menu'); var observer = new Muta
Dropbox releases PyAnnotate -- auto-generate type annotations for mypy
Updates about mypy, an optional static type checker for Python For statically checking Python code, mypy is great, but it only works after you have added type annotations to your codebase. When you have a large codebase, this can be painful. At Dropbox we’ve annotated over 1.2 million lines of code (about 20% of our total Python codebase), so we know how much work this can be. It’s worth it though
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Git Internals - Learn by Building Your Own Git
Paul Ganssle - Testing your python package as installed
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Python module imports visualization
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Google Colab
GitHub - powerfulseal/powerfulseal: A powerful testing tool for Kubernetes clusters.
