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

Latest Episodes

IPython 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: ...

60 min2016 JAN 4
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IPython und Jupyter

Softwaretests 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 Metatestrun...

59 min2013 NOV 28
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Softwaretests mit py.test

CLI 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. [...

20 min2013 OCT 9
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CLI Parameter mit Docopt und Schema

Das 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 PyCon.de Mercurial Vortrag von Markus

105 min2013 MAR 17
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Das SCM Mercurial

PyCon 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

58 min2012 DEC 12
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PyCon DE 2012

Sphinx

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

36 min2012 OCT 9
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Sphinx

PyPy

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 w...

81 min2012 JUL 12
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PyPy

Django 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

42 min2012 MAY 16
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Django 1.4

Logging

Während ein Programm läuft, fallen Informationen aller Art an. Praktisch ist das für Debugausgaben aber auch für Infos über die Umgebung, Zustände oder was gerade so mit den Daten passiert. Diese Nachrichten will man möglichst komfortabel auf die Konsole, in eine Datei, per E-Mail, oder und oder schicken. Diese Episode beschäftigt sich mit Anforderungen an das Logging, geht Schwerpunktmäßig auf das Modul der Standardlib ein und streift etwas zwei Alternativen. Shownotes 00:00 Begrüßung 00:47 Logging-Intro 06:50 Logging aus der Standardlib, log4j, PEP 282, logging Vorgänger, eGenix.com mx Extension Series, Stop using Print for logging, Django Logging Primer, Logging Cookbook, paralleles Logging in mehrere Senken, letzte n Nachrichten bei Fehlern 28:50 Python Syslog 29:07 Kritik an Logging von Logbook, Twiggy 31:00 Logbook 31:57 Twiggy 33:55 Zusammenfassung

34 min2012 MAY 10
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Logging

Virtualenv

Pythonprogrammierer profitieren vom unendlichen Quell an Modulen, welche im Geiste des Sharing is Caring die eigenen Codingaufgaben erleichtern. Doch wie kann man 3rd Party Module einfach mal ausprobieren ohne sich die eigene Pythoninstallation zuzumüllen? Wie kann man eine neue Version eines Moduls testen, gerade mit unterschiedlichen Interpretern (auch PyPy)? Wie kann man ein bestimmtes Set an Modulen zusammen nutzen? Wie kann man sich solche Umgebungen im eigenen home-Verzeichnis einrichten? Man wünscht sich also eine gekapselte Umgebung für die zusätzlichen Module. Genau das leistet Virtualenv, was wir Euch in dieser Episode vorstellen möchten. Kommentare zur Sendung könnt Ihr bitte direkt. auf der Seite zum Podcast posten. Shownotes: 00:00 Intro zum Thema 03:00 Virtualenv, pip, Virtualenv Präsentation, Reverse-engineering Ian Bicking's brain: inside pip and virtualenv, Buildout, PEP 405 21:00 Zusammenfassung virtualenv 24:00 Virtualenvwrapper, Virtualenvwrapper 3.2

34 min2012 APR 24
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Virtualenv

Latest Episodes

IPython 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: ...

60 min2016 JAN 4
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IPython und Jupyter

Softwaretests 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 Metatestrun...

59 min2013 NOV 28
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Softwaretests mit py.test

CLI 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. [...

20 min2013 OCT 9
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CLI Parameter mit Docopt und Schema

Das 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 PyCon.de Mercurial Vortrag von Markus

105 min2013 MAR 17
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Das SCM Mercurial

PyCon 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

58 min2012 DEC 12
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PyCon DE 2012

Sphinx

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

36 min2012 OCT 9
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Sphinx

PyPy

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 w...

81 min2012 JUL 12
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PyPy

Django 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

42 min2012 MAY 16
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Django 1.4

Logging

Während ein Programm läuft, fallen Informationen aller Art an. Praktisch ist das für Debugausgaben aber auch für Infos über die Umgebung, Zustände oder was gerade so mit den Daten passiert. Diese Nachrichten will man möglichst komfortabel auf die Konsole, in eine Datei, per E-Mail, oder und oder schicken. Diese Episode beschäftigt sich mit Anforderungen an das Logging, geht Schwerpunktmäßig auf das Modul der Standardlib ein und streift etwas zwei Alternativen. Shownotes 00:00 Begrüßung 00:47 Logging-Intro 06:50 Logging aus der Standardlib, log4j, PEP 282, logging Vorgänger, eGenix.com mx Extension Series, Stop using Print for logging, Django Logging Primer, Logging Cookbook, paralleles Logging in mehrere Senken, letzte n Nachrichten bei Fehlern 28:50 Python Syslog 29:07 Kritik an Logging von Logbook, Twiggy 31:00 Logbook 31:57 Twiggy 33:55 Zusammenfassung

34 min2012 MAY 10
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Logging

Virtualenv

Pythonprogrammierer profitieren vom unendlichen Quell an Modulen, welche im Geiste des Sharing is Caring die eigenen Codingaufgaben erleichtern. Doch wie kann man 3rd Party Module einfach mal ausprobieren ohne sich die eigene Pythoninstallation zuzumüllen? Wie kann man eine neue Version eines Moduls testen, gerade mit unterschiedlichen Interpretern (auch PyPy)? Wie kann man ein bestimmtes Set an Modulen zusammen nutzen? Wie kann man sich solche Umgebungen im eigenen home-Verzeichnis einrichten? Man wünscht sich also eine gekapselte Umgebung für die zusätzlichen Module. Genau das leistet Virtualenv, was wir Euch in dieser Episode vorstellen möchten. Kommentare zur Sendung könnt Ihr bitte direkt. auf der Seite zum Podcast posten. Shownotes: 00:00 Intro zum Thema 03:00 Virtualenv, pip, Virtualenv Präsentation, Reverse-engineering Ian Bicking's brain: inside pip and virtualenv, Buildout, PEP 405 21:00 Zusammenfassung virtualenv 24:00 Virtualenvwrapper, Virtualenvwrapper 3.2

34 min2012 APR 24
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