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Concurrency and Python
Concurrency and Python By Shannon ,jj Behrens, February 03, 2008 Stackless Python, Erlang, and greenlets are interesting approaches to concurrency Shannon -jj Behrens works for Metaweb Technologies. He can be contacted at [email protected]. Imagine you wrote a new Web server that didn't support concurrency and couldn't do multiple things at the same time. Consequently, each new Web request would r
Python3 Advent Calender 3日目 - New GIL を理解する - methaneのブログ
2011 Pythonアドベントカレンダー(Python3) - connpass の3日目を担当します。 Python 3 がリリースされてから、 Python の進化は主に Python 3 で行われ、そこから Python 2 にバックポートできるものがバックポートされています（例: GCのチューニング、辞書の内包表記など）。 しかし、 Python 2 は 2.7 で新規開発を終了しており、 2.7 にバックポートされなかった機能はもう Python 3 に移行しないと利用することができません。今日は、そんな機能のひとつである New GIL を紹介します。 なお、今日紹介する内容のほとんどは UnderstaindingGIL で紹介されている内容を僕なりに要約したものです。（ただし、翻訳ではありません） 著作権の扱いがわからなかったのと、代わりに自分で図を書き起こすのが面倒だっ
Python: Use Warnings!
There is something in python called warnings, and guess what? The name is very intuitive, they warn about something, kind like an Exception, but they just warn you… There are some types of warnings, the example above could be rewritten as follows: This way, when this function is called (maybe there was a piece of the code that hadn’t got refactored and you missed it) you’ll get the warning in the
Pinterest: geventでコードベースをマルチスレッドに - ワザノバ | wazanova.jp
http://engineering.pinterest.com/post/65713073803/how-we-use-gevent-to-go-fast Pinterestがエンジニアブログで、Pythonの数十万行のシングルスレッドのコードベースをgeventを利用してマルチスレッドにした経験を紹介しています。 1) Lessons from the early days シングルスレッドのコードベースでサイトの急成長に対処していくうちに、 機能が増えるにつれてサーバが増えた。 バックエンドのサーバが増えたら、障害や遅延のリスクが増した。 コードにロジックが増えたので、network IOなど並列処理をしたかったが、シングルスレッドサーバが足かせになった。 2) Building high performance servers 並列処理サーバを実現するための解がgeventであった
Google's Python Class | Python Education | Google for Developers
Google's Python Class Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. outlined_flag Google's Python Class is a free resource for individuals with some programming experience to learn Python. The class provides written materials, lecture videos, and coding exercises covering basic to advanced Python concepts. The materials are organized sequentially, starting
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Mac で Python の開発環境構築(2013.11) - methaneのブログ
しばらく Mac からおさらばしていたのですが、ゆえあって戻ってきました。 Python 3.3 ベースで Python 環境の構築をしたので、参考までに手順を残しておきます。 1. Homebrew で Python 3 をインストール とりあえずベースになる Python を用意します。いまならもう Python 3 を普段使い用にできるので、 Python 3 を用意します。 $ brew install python3 MacPorts でも大丈夫だと思います。 2. 自分用のデフォルト環境を作る システムの Python に直接自分が普段使うツール類をインストールするのは憚られるので、自分用のデフォルト Python を用意します。 Python 3.3 では venv が標準ライブラリにあるので、この手順で virtualenv を手動で準備する必要がなくなりました。 $ mk
Generational GC in Python and Ruby - Pat Shaughnessy
Both the Ruby and Python garbage collectors handle old and young objects differently. Last week I wrote up the my first half of my notes from a presentation I did at RuPy called “Visualizing Garbage Collection in Ruby and Python.” I explained how standard Ruby (also known as Matz’s Ruby Interpreter or MRI) uses a garbage collection (GC) algorithm called mark and sweep, the same basic algorithm dev
Bottleとpeeweeを使ってゲストブックアプリケーションを作ってみた - 偏った言語信者の垂れ流し
Python用のWebフレームワークであるBottleと、O/Rマッパーのpeeweeを使って、Python Professional Programmingの2章のゲストブックアプリケーションを作ってみた。 試したバージョンは、Python2.7、Python3.3、Bottle0.11.6、peewee2.1.5。 ソースコード guestbook.py # coding: utf-8 import os from datetime import datetime import peewee from bottle import route, get, post, request, run from bottle import template, static_file, redirect, html_escape BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.
今どきのPythonのライブラリ自作からPyPIへの登録 - Qiita
自分のライブラリをPyPIに登録したい ...が、PythonにはRubyのbundlerのようなものが なく、(合ったとしても統一されてないと思う) プロダクト別に自由なディレクトリ構成になっている状態... せめて自分のプロダクトについては統一したいなあと思ったので Pythonのライブラリを作る場合のディレクトリ構成や 環境構築などについてメモを書く。忘れちゃうので... 利用するPythonのバージョンは3.3以降を意識してる。 それより前(3.2, 3.1...2.x)は考慮しない。問題無いと思うけど... テスト目的で作成したライブラリ **fizzbuzz**というアレなライブラリを作った。 ライブラリというかコマンドラインツールだけれど。 このライブラリの構成を元に、メモを書いていく。 ライブラリのディレクトリ・ファイル構成 以下のディレクトリ・ファイル構成とする。 fiz
iterable と iterator - methaneのブログ
イテレータを介して見るPHPクラスの内部構造 を読んだのですが、 最近の php はちゃんと Python などの言語を参考にしてるなーと思うことが多かったのにこの仕様は残念です。 Python など多くの言語では、イテレータの取得とイテレータの使用を明確に区別しています。 Python ではイテレータを取得できるオブジェクトを iterable と呼び、イテレータを iterator と呼びます。 iterable は __iter__ メソッドを実装し、 iterator は __next__ メソッド (Python 2 では next)を実装します。 また、 iterator は同時に iterable も実装し、自分自身を返すようにします。 これにより、 for 文などは「イテレータを取得しそれをイテレートする」というシンプルな動作ができます。 iterable と iterat
Good logging practice in Python « Victor Lin's coding notes
In reality, logging is important. When you transfer money, there are transfer records. When an airplane is flying, black box (flight data recorder) is recording everything. If something goes wrong, people can read the log and has a chance to figure out what happened. Likewise, logging is important for system developing, debugging and running. When a program crashes, if there is no logging record,
Faruk Akgul - Python Web Frameworks Benchmark
Falcon is a Python web framework developed by Rackspace. It also has a benchmarking tool to test the framework against other frameworks. Out of curiosity, I wanted to see how other frameworks perform in this benchmark. Frameworks of this benchmark: bottle CherryPy Django Falcon Flask Pecan: This was already part of Falcon's default test. I had never heard of it. web.py Werkzeug: More like a utilit
Profiling in Python
Asim Ihsan (use arrow keys or space bar to advance, 'O' for overview) Contents What, why Time - where, how often Memory - how much, of what type Web frameworks Contents What, why Time - where, how often Memory - how much, of what type Web frameworks What, why Want to know what a programme is doing Debugging Optimisation Deterministic vs. statistical profiling Contents What, why Time - where, how o
Scaling Django with gevent
This document discusses using Gevent to scale Django applications. It provides an overview of concurrency models like multi-process, threads, and event-driven approaches. It describes how Gevent uses greenlets and coroutines to provide asynchronous and concurrent execution without blocking the Python GIL. The document shares the author's experience migrating their products from Twisted to using Ge
PofEAA and SQLAlchemy
SQLAlchemy is an object-relational mapper (ORM) for Python. It provides patterns for mapping database tables to objects and vice versa. The document discusses several ORM patterns from the book Patterns of Enterprise Application Architecture including: - Unit of Work pattern which maintains a set of objects to save in a transaction. SQLAlchemy implements this with the Session object. - Identity Ma
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liris.org
When I upgraded my Mac to OS X Mavericks, a lot of utilities (like Python, virtualenv, Xcode) broke, and it was pretty stressful trying to get it all set back up. Hopefully this guide can spare you some of that pain.Note: I'm by no means a Linux or Mac ex
http://podhmo.github.io/pycon/slide/index.html