W najbliższą środę 7 grudnia 2011 o godzinie 19:00 w klubie Pauza, przy ulicy Floriańskiej 18 (podziemie) w Krakowie, odbędzie się kolejne spotkanie krakowskiej społeczności pythonistów.

Po za tradycyjną sesją "piorunujących wystąpień", grudniowy program obejmują następujące prelekcje:

• New in Django: Advanced Timezones Support - Tomek Paczkowski,
• The PyHole library. Python generic REST API client with no pre-configuration based on dynamic object oriented call/getattr interface - Krzysztof Dorosz,
• GoogleGeoCode + Proxy - what is geocode, increasing limits, small django app - Leszek Piątek junior.

W trakcie tego spotkania zostanie wyłoniony kolejny szczęśliwy posiadacz licencji na PyCharm od JetBrains.

Więcej informacji: blog.pykonik.org

Twórcy projektu Pygame mają przyjemność ogłosić wydanie pierwszego numeru nowego e-zinu PyGameZine. Czasoposmo o tematyce pisania gier w języku Python z użyciem biblioteki Pygame, z pewnością znajdzie liczne grono odbiorców w środowisku szkolnym, akademickim jak i w kręgu fanów Commodore 64 czy z80 Spectrum. PyGameZine to wywiady z twórcami gier, liczne artykuły przedstawiające niebywałe techniki programistyczne związane z dziedziną, a także gotowe receptury stosowane przez fachowych programistów. Magazyn jest płatny i dostępny w formie strony internetowej lub pliku PDF. Do każdego numeru dołączane są kody źródłowe.

W PyGameZine issue0 znajdziemy następujące artykuły:

• Wykrywanie kolizji z użyciem Pixel Perfect Collision (PPC),
• Wywiad z Galem Korenem, twórcą open-sourceowej gry Flameingo,
• Wywiad z Paulem Turbettem, producentem gry benevolent-online.com,
• Wywiad z Douglasem Bagnallem, założycielem Te Tuhi Video Game System,
• Tworzenie miniatur z PyGame,
• Tworzenie gier z przeznaczeniem do korzystania z wielu procesorów,
• Generowanie sygnałów z syntezy FM,
• Oprogramowanie I18n - interfejsy użytkownika,
• Korzystanie z SVG w PyGame.

Więcej informacji: pygame.org, pygamezine.com

Twórcy projektu PyPy, z każdym kolejnym wydaniem zaskakują stale wzrastającą szybkością interpretera jak i listą wspieranych, popularnych zewnętrznych bibliotek języka Python. Wydana 21 listopada 2011, najnowsza wersja PyPy 1.7 osiąga przyspieszenie na poziomie 30% względem swojego poprzednika PyPy 1.6. W niektórych testach zaobserowano nawet 20-krotny wzrost wydajności. Przekonajcie się sami dokonując porównania PyPy 1.7 z CPythona 2.7.1.

Szczególne zmiany tej wersji to:

• liczne ulepszenia zwiększające wydajność i stabilność interpretera,
• domyślnie udostępniona funkcjonalność stackless,
• poprawki kompatybilności z CPython,
• obsługa systemów Linux 32/64, Mac OS X i Windows 32 (prace nad Windows 64 wciąż trwają),
• ogromny postęp dla wsparcia NumPy (numpypy) za sprawą wdrożenia dtypes,
• nowy, dużo szybszy i napisany w czystym Pythonie JSON enkoder,
• poprawki na poziomie zużycia pamięci niektórych modułów RPython,
• kolejne aktualizacje dla obsługi rozszerzeń CPython opartych o C API.

Wstępnie wiadomo, jakich funkcjonalności programiści mogą spodziewać się w PyPy 1.8:

• implementacja specjalizowanych list, która powinna znacznie poprawić wydajność i zarządzanie pamięcią w aplikacjach,
• obsługa wielowymiarowych tablic w NumPy,
• dwa nowe backendy JIT assembler dla procesorów PowerPC i ARM.

Utrzymanie tak świetnej kondycji rozwoju projektu PyPy wiąże się również z kosztami finansowymi. Każdy z nas może przyczynić się do prężniejszego wydawania kolejnych wersji interpretera, dokonując darowizny na wybrany przez siebie wniosek: wsparcie NumPy, dostępność na Python 3 lub do ogólnej puli. W imieniu własnym i twórców projektu zachęcam Was do wsparcia tej inicjatywy i wykorzystywania PyPy w codziennej pracy.

Więcej informacji: morepypy.blogspot.com

Twisted to dojrzały i bogaty w kolekcję zintegrowanych modułów framework służący do implementacji funkcji sieciowych w języku Python. Oparty jest na paradygmacie programowania sterowanego zdarzeniami, co upraszcza wiele kwestii związanych z asynchronicznym kodem. Obsługuje popularne protokoły transportowe takie jak UDP, TCP, TLS, w tym te wysokiego poziomu SMTP, POP3, IMAP, SSHv2, DNS, XMPP czy IRC. Wykorzystując możliwości frameworka, uwierzytelnianie użytkownika czy implementacja niestandardowych serwerów i klientów sieciowych staje się łatwa, szybka i elegancka. Twisted oparty jest na licencji MIT.

W ubiegłym tygodniu, Twisted Matrix Laboratories ogłosiło wydanie Twisted 11.1. Do najistotniejszych zmian tej wersji warto zaliczyć:

• nową implementację SSL ograniczającą użycie biblioteki OpenSLL wyłącznie do kwestii kryptografii,
• kilka poprawek dla świeżej implementacji klienta HTML/1.1, w tym obsługę proxy i ciasteczek,
• howto do Twisted w oparciu o TDD,
• nowe wsparcie abortConnection dla połączeń TCP i SSL.

Najnowsze wydanie frameworka jest ostatnim wspierającym Pythona 2.4.

Więcej informacji: NEWS.txt

SciPy jest to wieloplatformowe, dojrzałe i aktywnie rozwijane oprogramowanie Open-Source (na licencji BSD) przeznaczone do obliczeń naukowych i inżynierskich w języku Python. Wykorzystując typy danych i funkcje biblioteki NumPy, pozwala na bardzo szybki i wygodny dostęp do złożonych i różnorodnych algorytmów. SciPy oferuje bogatą kolekcję efektywnych procedur numerycznych w postaci modułów przeznaczonych do:

• algorytmów genetycznych,
• jednostek i stałych matematycznych/fizycznych,
• transformat Fouriera,
• całkowania i różniczkowania zwyczajnego,
• interpolacji,
• algebry liniowej,
• maksymalnej entropii,
• przetwarzania wielowymiarowych macierzy,
• regresji ortogonalnej,
• wyznaczania ekstremów i pierwiastków funkcji,
• funkcji specjalnych, statystycznych czy obsługujących zapis/odczyt danych.

Świat nauki coraz częściej dostrzega potęcjał Pythona i jego bibliotek zewnętrznych. Tak też dzieje się w przypadku SciPy, które w połączeniu z NumPy i matplotlib stanowią wystarczająco spójne i funkcjonalne środowisko pracy by móc konkurować z najpopularniejszymi, komercyjnymi rozwiązaniami takimi, jak MATLAB czy R-Lab.

Wydanie SciPy 0.10.0 zawiera wiele nowych funkcji, liczne poprawki błędów i wzbogaconą dokumentację. Autorzy zachęcają do aktualizacji biblioteki ze względu na przeprowadzone optymalizacje i zmiany na poziomie API. Należy uwzględnić również fakt, iż nie zachowuje kompatybilności wstecz z wcześniejszymi wersjami biblioteki. SciPy 0.10.0 do swojego działania wymaga Pythona 2.5-3.2 oraz NumPy 1.5+.

Więcej informacji: SciPy 0.10.0 Release Notes