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By Markus & Frank

Ein Podcast über die Programmiersprache Python, ihre Community, ihre beigelegten Batterien, Erweiterungen, ihre Frameworks und das ganze PyUniversum.... more

· Technology

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import this episodes:

January 03, 2016IPython und Jupyter
IPython ist als interaktive Python Shell auf Steroiden gestartet. Dort wo die Python REPL (Read-eval-print loop) endet, fängt IPython erst an. Diese interaktive Shell läuft aber nicht nur im Terminal sondern auch im Web, Jupyter Notebook genannt. Dabei unterstützt sie auch viele weitere Programmiersprachen.
In diesem Podcast reißen wir die IPython Features kurz an. Im Sendezentrum auf dem 32C3 hatten wir eine Stunde aufnehmen können. Wir hoffen Euch zumindest so neugierig gemacht zu haben, dass Ihr etwas in der Doku stöbert und IPython/Jupyter selbst ausprobiert.
Links:
IPython: http://ipython.org
Jupyter: http://jupyter.org
IPython als Shell: https://www.safaribooksonline.com/blog/2014/02/12/using-shell-commands-effectively-ipython/
ipyparallel http://ipyparallel.readthedocs.org/en/stable
IPython docu: http://ipython.readthedocs.org/en/stable/
Jupyter docu: http://jupyter.readthedocs.org/en/latest/
Notebook viewer: http://nbviewer.ipython.org
Timing and Profiling in IPython: http://pynash.org/2013/03/06/timing-and-profiling/
Cheatsheet: https://damontallen.github.io/IPython-quick-ref-sheets/
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1h 1min
November 28, 2013Softwaretests mit py.test
Den Wert automatischer Softwaretests begreift man spätestens, wenn diese Bugs vor den Usern lokalisieren. Sie helfen aber auch den eigenen Code zu überdenken und ergänzen letztlich z. T. die Dokumentation. D. h. sie stellen eine vertrauensbildende Maßnahme zum Code dar.
Das Schreiben und Ausführen dieser Tests sollte so einfach wie möglich sein. Die Batterien
in der Python Standardlib haben lange Zöpfe. Wir unterhalten uns mit Holger
Krekel über das automatische Testen von Software generell und sprechen im 2. Teil speziell
über sein Testframework py.test und ergänzende Tools wie z. B. dem Metatestrunner tox.
Wir danken Holger, der bis zur letzten Schwingung seiner Stimmbänder diese Episode mit interessantem
Wissen und Erfahrungen rund um das Softwaretesten bereichert hat.
Links
Holger Krekel
CRE 88: Python und PyPy
PyPy
Import This 05: PyPy
devpi: PyPI server and packaging/testing/release tool
Notes on Postmodern Programming
py.test
Standardlib Unittest Module
Metatestrunner tox
Requests Package
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1h 0min
October 09, 2013CLI Parameter mit Docopt und Schema
import docopt
"""
CLI Parameter mit Docopt und Schema
Gerade für CLI Tools ist Python oft eine gute Wahl. Es verbindet die Geschwindigkeit von Shell-Programmierung
mit Features einer durchdachten Sprache.
Eine der ersten Zeilen Code ist sys.argv[] zu parsen. Die Standardlib bringt da mit optparse oder seit
Python (2.7|3) argparse sehr umfangreiche Packages mit. Umfangreich heißt leider auch etwas zeitintensiv
zu nutzen, wenn man die Doku nicht auswendig gelernt hat.
Komplett von der anderen Seite zäumt Docopt [0] dieses Problem auf. Man schreibt einfach seinen Hilfetext
in einen String und wirft ihn diesem Modul vor. Genau, das war alles.
In der Natur der Sache liegt, dass Docopt nicht weiß, wie es die CLI Optionen und Argumente validieren
soll. Da kommt z. B. Schema [1] des selben Autors ins Spiel. Dieses Modul bietet ein simples Interface beliebige
Datenstrukturen zu validieren. Damit ist es nicht nur ein perfekter Kompagnon für Docopt sondern für Daten
fast jeglicher Art.
[0] http://docopt.org/
[1] https://github.com/halst/schema
Usage:
   import-this listen [--pre-fetch ]
   import-this download []

Options:
   -h --help Show help screen
   -p --pre-fetch Download before playing
"""
arguments = docopt(__doc__)
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21min
March 17, 2013Das SCM Mercurial
Mercurial ist ein verteiltes Versionskontrollsystem.

Da es unabhängig vom einem Server arbeitet kann jeder lokal und auch ohne Internetverbindung Dokumente oder Quellcode damit verwalten. Trotzdem kann man mit Mercurial die Repositories untereinander austauschen und so auch über weite Entfernungen zusammen arbeiten.
Viele bekannte Open Source Projekte und Firmen setzen Mercurial ein. So zum Beispiel Atlassian, Dovecot, Gajim, Google, Facebook, Mozilla, OpenOffice, OpenSolaris, Python, PyPy, RabbitMQ, Unity, Vim oder Xen.
Links
Mercurial Homepage
Mercurial: The Definitive Guide
hg init Tutorial
hg Quickstart
hg Wiki
Experimente für Fortgeschrittene, Vortrag von Markus auf den CLT
https://2012.de.pycon.org/programm/schedule/sessions/62/" rel="noopener noreferrer">PyCon.de Mercurial Vortrag von Markus
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1h 46min
December 11, 2012PyCon DE 2012
Ende Oktober fand die 2. Python Konferenz für den deutschsprachigen Raum in Leipzig statt. Auch wenn man sich im Netz und z. B. in lokalen Gruppen gut über diese Sprache austauschen kann, so ist das auf einer Konferenz wesentlich intensiver. Wir geben einen Rückblick auf dieses gelungene Event und hoffen Interesse für die mittlerweile veröffentlichten Vorträge wecken zu können.
Shownotes:
PyCon DE 2012

Wiki: PyCon DE

Tutorials

Hochschultagung

Vortragsprogramm

PyVideo.org

YouTube

Barcamp, Code-Retreats, Sprints

Wiki: Barcamp

Wiki: Code Retreat

Wiki: Sprints
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59min
October 09, 2012Sphinx
Dokumentation gehört zu Software dazu. Das Erstellen dieser ist aber oft nicht so spannend. Deshalb sollte es wenigstens gute Tools geben, die diesen Prozess so schmerzfrei wie möglich machen. Genau so eines stellen wir in dieser Episode vor: Sphinx.
Shownotes:
Sphinx

WP: Softwaredoku

Python Doku

Sphinx auto build

Sphinx Quickstart

Sphinx Module

reStructuredText Doku

Matplotlib Doku Anleitung

WP: CHM Dateiformat

Read the docs

Team Pocoo

Doc2Dash converter (Mac OS X spezifisch)

Using Sphinx to write books
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37min
July 12, 2012PyPy
Clearly, PyPy is more than a just faster alternative to the standard Python implementation CPython with a JIT and an experimental Software transactional memory implementation. Some people even use it to implement their own programming languages.
We took the opportunity to catch the two core members Armin and Maciej of the PyPy project at a Sprint in Leipzig. They talk about the project, what they achieved so far, what's boiling at the moment, and what else you can achieve with the RPython toolchain.
You will have noticed it by now, we fell back to the least common denominator English as the interview language. We applolgise in advance for the restricted recording environment.
As a side note, this podcast now is also available via bittorrent from Bitlove.org.
Shownotes:
00:00:45 Intro of our special guests Armin and Maciej

00:04:33 CRE088 Python und PyPy

00:07:15 Speed gain and benchmarking

00:08:40 Codespeed / speed.pypy.org

00:09:15 PyPy project, contributing

00:16:13 Development workflow

00:20:25 PyPy in detail: the components and features

00:24:00 PyPy can be faster than C ;-)

00:26:15 What happens when you execute pypy or the Toolchain

00:30:27 A little bit about the JIT

00:33:50 RAM consumption

00:43:00 Sandboxing

00:45:33 Software and Hardware Transactional Memory (STM and HTM)/ Automatic Mutual Exclusion

01:01:17 What is the Global Interpreter Lock and Stackless?

01:05:50 How to support PyPy or sub projects?

01:08:10 Who uses PyPy?

01:08:10 Who uses PyPy? Which Python projects support PyPy?

01:11:10 How to file bug reports?

01:14:36 Outlook.
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1h 22min
July 12, 2012PyPy
Clearly, PyPy is more than a just faster alternative to the standard Python implementation CPython with a JIT and an experimental Software transactional memory implementation. Some people even use it to implement their own programming languages.
We took the opportunity to catch the two core members Armin and Maciej of the PyPy project at a Sprint in Leipzig. They talk about the project, what they achieved so far, what's boiling at the moment, and what else you can achieve with the RPython toolchain.
You will have noticed it by now, we fell back to the least common denominator English as the interview language. We applolgise in advance for the restricted recording environment.
As a side note, this podcast now is also available via bittorrent from Bitlove.org.
Shownotes:
00:00:45 Intro of our special guests Armin and Maciej

00:04:33 CRE088 Python und PyPy

00:07:15 Speed gain and benchmarking

00:08:40 Codespeed / speed.pypy.org

00:09:15 PyPy project, contributing

00:16:13 Development workflow

00:20:25 PyPy in detail: the components and features

00:24:00 PyPy can be faster than C ;-)

00:26:15 What happens when you execute pypy or the Toolchain

00:30:27 A little bit about the JIT

00:33:50 RAM consumption

00:43:00 Sandboxing

00:45:33 Software and Hardware Transactional Memory (STM and HTM)/ Automatic Mutual Exclusion

01:01:17 What is the Global Interpreter Lock and Stackless?

01:05:50 How to support PyPy or sub projects?

01:08:10 Who uses PyPy?

01:08:10 Who uses PyPy? Which Python projects support PyPy?

01:11:10 How to file bug reports?

01:14:36 Outlook.
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1h 22min
May 15, 2012Django 1.4
Django ist eines der weit verbreiteten in Python geschriebenen Webframeworks. Am 23. März wurde die Version 1.4 released. In dieser Folge stellen wir die großen und einige der kleinen Features vor.
Mit der Audioqualität sind wir auch nicht zufrieden. Wird ab der nächsten Folge wieder besser.
Shownotes
00:00 Django 1.4 Release
02:07 Timezone Support, Zeitrechnungen
10:07 Bulk Insert
12:07 verbesserte Passwort Hashes
16:20 Click Jacking Schutz
17:45 verändertes Projektlayout
22:40 In-Browser Testframeworks
24:00 Django 1.5 bekommt Python 3.3 Support, Python 2.4 nicht mehr unterstüzt
26:50 bessere WSGI Unterstützung
27:00 Admin-Verbesserungen
29:00 kryptographische Signaturen
30:41 Formwizarderweiterungen
32:00 weitere nützliche Kleinigkeiten
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43min
May 15, 2012Django 1.4
Django ist eines der weit verbreiteten in Python geschriebenen Webframeworks. Am 23. März wurde die Version 1.4 released. In dieser Folge stellen wir die großen und einige der kleinen Features vor.
Mit der Audioqualität sind wir auch nicht zufrieden. Wird ab der nächsten Folge wieder besser.
Shownotes
00:00 Django 1.4 Release
02:07 Timezone Support, Zeitrechnungen
10:07 Bulk Insert
12:07 verbesserte Passwort Hashes
16:20 Click Jacking Schutz
17:45 verändertes Projektlayout
22:40 In-Browser Testframeworks
24:00 Django 1.5 bekommt Python 3.3 Support, Python 2.4 nicht mehr unterstüzt
26:50 bessere WSGI Unterstützung
27:00 Admin-Verbesserungen
29:00 kryptographische Signaturen
30:41 Formwizarderweiterungen
32:00 weitere nützliche Kleinigkeiten
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43min

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