Защита питон: Максимальная защита

Содержание

Механическое противоугонное устройство «Питон» 83/380 Артикул: 39814

Противоугонное механическое устройство «Питон» предназначено для защиты легкового автомобиля от угона. По статистике среднее время угона автомобиля составляет 2-3 минуты. Любое механическое воздействие на рулевое колесо и, тем более, на данный блокиратор, увеличивает это время в десятки раз, понижая целесообразность угона автомобиля и переключая внимание злоумышленника на подобный автомобиль без видимой механической защиты.

Почему выбирают «Питон» для защиты автомобиля от угона:

  •  Мощная видимая защита. Угонщик видит механическую защиту и выбирает другой автомобиль.
  •  Исключено вскрытие популярными способами.
  •  Не требует дополнительного монтажа – бери и пользуйся!
  •  Легко устанавливать и снимать.
  •  Качественная и надёжная конструкция.
  •  Блокиратор сделан из нержавеющей стали.
  •  В устройстве нет замочной скважины.
  •  Устройство обшито итальянской автомобильной кожей вручную.
  •  Нестандартный ключ.
  •  Гарантия 5 лет.

В «Питоне» реализована концепция ВИДИМОЙ МЕХАНИЧЕСКОЙ ЗАЩИТЫ. «Питон» виден через лобовое и водительское стекла. В большинстве случаев это предотвращает саму попытку проникновения в автомобиль. «Питон» — это мощная механическая защита, в отличие от многочисленных китайских блокировок руля, которые срываются голыми руками.

Видя, что автомобиль защищен механическим блокиратором руля, угонщику проще найти для угона другой, менее защищенный автомобиль.



Помощь при выборе. Оставьте свой телефон, специалист завода изготовителя перезвонит моментально (в рабочее время с 9 до 19 часов по московскому времени) или позвоните сами 8-903-287-89-98


Доставка товара

  • Доставка товара по Москве и МО, осуществляется после оформления заказа на сайте производителя;
  • Оплата осуществляется курьеру при получении наличными/безналичными или on-line;
  • Доставка товара в регионы, отличные от Москвы и МО, осуществляется после предварительно оформленного заказа на сайте производителя;
  • Чтобы получить товар самостоятельно его также нужно заказать на сайте производителя и после с курьером согласовать время и место отгрузки в Вашем городе.
  • Установить блокиратор Вам поможет курьер, за дополнительную плату, согласуйте это с ним по телефону. Удобно и разумно совместить и сделать в одно время нанесение маркировки ЛИТЭКС и установку блокиратора.
  • Гарантия завода изготовителя 5 лет.

 



Защита Python приложений

Существует два возможных варианта защиты Python приложений:

Первый вариант защищает Python приложения, комбинируя Sentinel Envelope с Sentinel Data File Protection (DFP). Таким образом, защищается непосредственно интерпретатор Python, которому на уровне защиты указывается, с какими файлами он должен работать как с защищенными (зашифрованными), следовательно, такие файлы интерпретатор будет предварительно автоматически расшифровывать и только затем выполнять. Незашифрованные файлы будут работать также, как и ранее. Сами *.py модули, требующие защиты шифруются с помощью инструмента Sentinel Data File Protection (DFP).

Второй метод обеспечивает более высокий уровень безопасности, поскольку дополнительный этап компиляции снижает уровень абстракции кода и позволяет Sentinel Envelope защищать приложение как код, а не только как данные, что позволяет применять более сложные механизмы защиты. С другой стороны, второй метод немного сложнее в настройке, так как требует дополнительно “прослойки” в виде Cython и работающий C-компилятор.

Примечание: Оба метода не могут защитить стартовый скрипт приложения, а только его модули Python. Поэтому рекомендуется поместить фактическую точку входа вашего приложения в модуль Python и использовать только стартовый скрипт для вызова модуля.
Защита приложения Python с помощью Sentinel Data File Protection состоит из трех этапов:

● Соберите ваше приложение в модули байт-кода *.pyc.

● Зашифруйте получившиеся файлы *.pyc с помощью утилиты Sentinel dfcrypt.

● Защитите интерпретатор Python, включив в настройках защиты опцию “Enable data file protection (Data Protection Utility) = Version 2” для работы защищённого интерпретатора с зашифрованными файлами данных. Защищенное приложение может распространяться путем упаковки защищенного с помощью Envelope интерпретатора вместе с зашифрованными *. pyc файлами (например, с использованием pyinstaller).

Примечание: Важно всегда защищать скомпилированный байт-код Python (*.pyc), а не простой исходный код Python (.py). Причина в том, что интерпретатор Python сначала переводит файлы *.py в файлы *.pyc, которые затем записываются на диск, чтобы ускорить последующее выполнение. При предоставлении защищенного файла *.py вместо файла *.pyc интерпретатор Python сгенерирует открытый текстовый файл *.pyc и запишет его на диск, где он будет доступен для анализа в открытом виде.

Примеры защиты

Для Windows

После установки Sentinel LDK пример, демонстрирующий защиту Python приложения для Windows с помощью Sentinel Data File Protection, можно найти в директории:

C:\Users\<username>\Documents\Gemalto\Sentinel LDK version\Samples\Envelope\Python \data_file_protection

Прилагаемые скрипты демонстрируют защиту простого Python приложения, которое можно найти в директории:

C:\Users\<username>\Documents\Gemalto\Sentinel LDK version\Samples\Envelope\Python \sample_app 

Пример представляет собой простое Python приложение командной строки, которое состоит из сценария запуска (main. py) и 3’х модулей (moduleA.py, moduleB.py, moduleC.py). Этот пример был написан так, чтобы работать одинаково в обеих версиях Python2 и Python3. Директория data_file_protection содержит:

● build_dfp_protected_python2_app.bat

Этот сценарий защищает и упаковывает пример приложения для Python2 для Windows, с использованием: кода разработчика DEMOMA, Sentinel Envelope, утилиты шифрования файлов данных для Sentinel LDK (dfcrypt) и pyinstaller.

● envelope_python2.prjx

Файл проекта Sentinel Envelope, в котором указаны параметры Envelope для защиты интерпретатора Python2 (python27.dll) для приведенного выше сценария.

● build_dfp_protected_python3_app.bat
Этот сценарий защищает и упаковывает пример приложения для Python3 для Windows, с использованием: кода разработчика DEMOMA, Sentinel Envelope, утилиты шифрования файлов данных для Sentinel LDK (dfcrypt) и pyinstaller

. ● envelope_python3.prjx
Файл проекта Sentinel Envelope, в котором указаны параметры Envelope для защиты интерпретатора Python3 (python37.dll) для приведенного выше сценария.

Для Linux

Пример, демонстрирующий защиту Python приложения для Linux с использованием Sentinel Data File Protection, можно найти в директории:

<DVD_Root>/Linux/Samples/Envelope/Python/data_file_protection

Прилагаемые скрипты демонстрируют защиту простого Python приложения, которое можно найти в директории:

<DVD_Root>/Linux/Samples/Envelope/Python/sample_app

Пример представляет собой простое Python приложение командной строки, которое состоит из сценария запуска (main.py) и 3’х модулей (moduleA.py, moduleB.py, moduleC.py). Этот пример был написан так, чтобы работать одинаково в обеих версиях Python2 и Python3.Директория data_file_protection содержит:

● build_dfp_protected_python2_app. sh
Этот сценарий защищает и упаковывает пример приложения для Python2 для Linux с использованием: кода разработчика DEMOMA, Sentinel Linux Envelope, утилиты шифрования файлов данных для Sentinel LDK (dfcrypt) и pyinstaller.

● build_dfp_protected_python3_app.sh
Этот сценарий защищает и упаковывает пример приложения для Python3 для Linux с использованием: кода разработчика DEMOMA, Sentinel Linux Envelope, утилиты шифрования файлов данных для Sentinel LDK (dfcrypt) и pyinstaller.

Процесс защиты

Шаги для создания защищенного приложения с использованием Sentinel Data File Protection и Sentinel Envelope:

Сборка приложения и зависимостей в *.py модуль

Запустите pyinstaller с параметрами: «-d noarchive» для требующего защиты*.py модуля, например:

pyinstaller -d noarchive main.py

Этот шаг собирает зависимости вашего приложения и компилирует их в байт-код Python. «-d noarchive» инструктирует pyinstaller хранить скомпилированные модули Python как отдельные файлы, что является обязательным требованием для следующего шага шифрования.Результатом этого шага является автономная папка (dist/<application_name>), содержащая ваше приложение и все его зависимости.Примечание: Если установленный pyinstaller не поддерживает ключ «-d noarchive», он слишком стар и его необходимо обновить с помощью команды 

pip:pip install pyinstaller —upgrade

Шифрование *.py модулей

Используйте dfcrypt для шифрования чувствительных модулей байт-кода вашего приложения, например:

dfcrypt —encrypt —encver:2 «—key:A secret» —vcf:DEMOMA.hvc —fid:0 dist/<application_name>/moduleA.pyc encrypted/moduleA.pyc

dfcrypt —encrypt —encver:2 «—key:a secret» —vcf:DEMOMA.hvc —fid:0 dist/<application_name>/moduleB.pyc encrypted/moduleB.pyc

Хотя это и не является строго обязательным, рекомендуется использовать ключ «—key:» для указания общего ключа шифрования для всех модулей приложения. Это позволяет использовать логику кэширования, которая может существенно улучшить время запуска приложения, использующего большое количество защищенных модулей. Не указывая «—key:», команда dfcrypt выбирает случайный ключ для каждого файла.Когда закончите с шифрованием, замените исходные файлы их зашифрованным аналогом, например:

copy encrypted/moduleA.pyc dist/<application_name>/

copy encrypted/moduleB.pyc dist/<application_name>/

Защита интерпретатора Python

Защитите с помощью Envelope библиотеку интерпретатора Python (*.dll / *.so) с поддержкой возможности чтения зашифрованных файлов данных:

Например в Linux и Python2:

linuxenv —vcf:DEMOMA.hvc —fid:0 —dfp dist/<app_name>/libpython2.7.so.1.0 dist/<app_name>/libpython2.7.so.1.0

Ключ «—dfp» активирует Data File Protection, что позволяет защищенному интерпретатору Python выполнять зашифрованные модули Python.

В Windows используйте Sentinel Envelope и активируйте Data File Protection Version 2.

Скопируйте выходные файлы Envelope в директорию: 

dist/<application_name>

Чтобы развернуть защищенное приложение, просто скопируйте папку dist/<application_name> на целевой компьютер.Ваше защищенное приложение можно запустить, выполнив команду вида: 

dist/<application_name>/<application_name>.
Защита приложения Python с помощью Cython и Sentinel Envelope состоит из трех этапов:
  1. Переведите ваши модули Python (*.py) в C-Code, используя Cython.
  2. Скомпилируйте полученные C-файлы в модули расширения Python (*.pyd / *.so), используя C-компилятор для вашей платформы1.
  3. Защитите полученные модули расширения Python (*.pyd / *.so) с помощью Sentinel Envelope.
Защищенное приложение можно распространять, предоставляя защищенные модули расширения Python вместе со стартовым скриптом вашего приложения (например: pyinstaller).

Примеры защиты

Для Windows

После установки Sentinel LDK пример, демонстрирующий защиту приложения Python для Windows с использованием Cython и Sentinel Envelope, можно найти в директории:

C:\Users\<username>\Documents\Gemalto\Sentinel LDK version\Samples\Envelope\Python \cythonize_and_envelope

Скрипты демонстрирующие защиту простого приложения Python, которое можно найти в директории:

C:\Users\<username>\Documents\Gemalto\Sentinel LDK version\Samples\Envelope\Python \sample_app

Пример приложения представляет собой простое Python приложение командной строки, которое состоит из сценария запуска (main.py) и 3’х модулей (moduleA.py, moduleB.py, moduleC.py). Этот пример был написан так, чтобы работать одинаково в обеих версиях Python2 и Python3.

Директория cythonize_and_envelope содержит:

● build_python2.bat Этот сценарий защищает и упаковывает пример приложения для Python2 под Windows, с использованием: кода разработчика DEMOMA, Cython, компилятора Microsoft Visual C ++ для Python 2. 7, Sentinel Envelope и pyinstaller.

● envelope_cythonized_py2modules.prjx
Файл проекта Sentinel Envelope, который задает параметры Envelope для защиты расширений Python (moduleA.pyd, moduleB.pyd), которые были созданы с помощью приведенного выше сценария.

● build_python3.bat Этот сценарий защищает и упаковывает пример приложения для Python3 под Windows, с использованием: кода разработчика DEMOMA, Cython, Microsoft Build Tools для Visual Studio 2019, Sentinel Envelope и pyinstaller.

● envelope_cythonized_py3modules.prjx
Файл проекта Sentinel Envelope, который задает параметры Envelope для защиты расширений Python (moduleA.pyd, moduleB.pyd), которые были созданы с помощью приведенного выше сценария.

Для Linux

Пример защиты приложения Python для Linux с использованием Cython и Sentinel Envelope можно найти в директории:

<DVD_Root>/Linux/Samples/Envelope/Python/cythonize_and_envelope

Прилагаемые скрипты демонстрируют защиту простого приложения Python, которое можно найти в директории:

<DVD_Root>/Linux/Samples/Envelope/Python/sample_app

Пример представляет собой простое Python приложение командной строки, которое состоит из сценария запуска (main. py) и 3’х модулей (moduleA.py, moduleB.py, moduleC.py). Этот пример был написан так, чтобы работать одинаково в обеих версиях Python2 и Python3.

Директория cythonize_and_envelope содержит:

● build_python2.sh
Этот сценарий защищает и упаковывает приложение для Python2 под Linux с использованием: кода разработчика DEMOMA, Cython, GCC, Sentinel Envelope и pyinstaller.

● build_python3.sh
Этот сценарий защищает и упаковывает приложение для Python3 под Linux с использованием: кода разработчика DEMOMA, Cython, GCC, Sentinel Envelope и pyinstaller.

Процесс защиты

Шаги для создания защищенного приложения с использованием Cython и Sentinel Envelope:

Трансляция *.py модулей в C-Code с использованием Cython

Для защиты необходимо сначала изменить расширение вашего модуля Python с *.py на *.pyx, потому что это позволяет Cython генерировать код, который может быть лучше защищен с помощью Sentinel Envelope. Cython может быть установлен с использованием команды 

pip:pip install cython —upgrade

Запустите cython и укажите, должен ли он обрабатывать код как Python 2 или Python 3:

cython -2 —no-docstrings .\moduleA.pyx 

или

cython -3 —no-docstrings .\moduleA.pyx

Результатом является представление модуля Python в виде C-кода ( moduleA.c).

Сборка C-Файлов в нативное Python приложение (исполняемый файл)

Для Windows:Установите требуемый компилятор:

● Python2: Microsoft Visual C++ Compiler для Python 2.7 https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266

● Python3: Microsoft Build Tools для Visual Studio 2019 https://visualstudio.microsoft.com/ru/downloads/

Запустите консоль (cmd-shell) и выполните команду:

● Python2: C:\Users\<username>\AppData\Local\Programs\Common\Microsoft\Visual C++ for Python\9. 0\vcvarsall.bat» amd64

● Python3: C:\<vs_build_tools_install_dir>\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat» amd64

Выполните следующие команды в консоли, чтобы скомпилировать C-код:

● Python2: cl /nologo /c /MD /Ox /W3 /I C:\Python27\include moduleA.c link /nologo /dll -out:moduleA.pyd C:\Python27\libs\python27.lib moduleA.obj

● Python3: cl /nologo /c /MD /Ox /W3 /IC:\Python37\include moduleA.c link /nologo /dll -out:moduleA.pyd C:\Python37\libs\python37.lib moduleA.obj

В результате получите модуль расширения Python для Windows (moduleA.pyd).Для Linux:

Установите GCC-Compiler с помощью менеджера пакетов вашего дистрибутива Linux, например следующей командой в консоли:

apt install gcc

Установите пакет разработчика Python, используя менеджер пакетов вашего дистрибутива Linux, например:

apt install python2-dev

или

apt install python3-dev

Выполните следующие команды, чтобы скомпилировать C-код:

● Python2: gcc -fPIC -pthread -fwrapv -O2 -Wall -fno-strict-aliasing -I/usr/include/python2. 7 -c moduleA.c gcc -pthread -shared moduleA.o -o moduleA.so

● Python3: gcc -fPIC -pthread -fwrapv -O2 -Wall -fno-strict-aliasing -I «/usr/include/python3.7» -c moduleA.c gcc -pthread -shared moduleA.o -o moduleA.so

В результате получите модуль расширения Python для Linux (moduleA.so).

Защита нативного Python приложения (исполняемого файла) с помощью утилиты Envelope

Пример команды для защиты для Linux:

linuxenv —vcf:DEMOMA.hvc —fid:0 plain/moduleA.so prot/moduleA.so

Для Windows используйте Sentinel Envelope точно так же, как при защитите обычного dll/exe файла.

Как защитить Python-код от модификации?

Многие задаются вопросом — как скрыть исходный код написанных на питоне скриптов, чтобы затем можно было например продавать эти скрипты. В своё время и мы задались этим вопросом, в следствии чего со временем нашли его решение.

Можно было бы просто отдавать клиентам байт-код, который создает python при первом запуске скрипта. Например, запустили test.py, рядом появился test.pyc, его и продаем. Однако в сети есть скрипты, которые восстанавливают из него исходный код с точностью до байта.

Поэтому, чтобы закрыть сорцы скрипта — его надо скомпилировать. Для этого, с помощью расширения cython его можно перевести в Си код, который и скомпилировать обычными инструментами, вроде make.

Рассмотрим решение пошагово:

— Конвертируем python-скрипт в Си:
cython -3 СКРИПТ.py

Получаем СКРИПТ.c — это исходный код python-модуля, который выполняет то же самое что и питон-скрипт.

— Компилируем полученный Си-файл:

gcc -pthread -Wno-unused-result -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -Wstrict-prototypes -fPIC -I/usr/local/include/python3.3m -c СКРИПТ.c -o СКРИПТ.o
Получаем объектный файл СКРИПТ.о

Осталось слинковать его в бинарник. Так как примеры выполняются на линуксе, он будет иметь расширение . so:

На Windows расширение будет .pyd

link = gcc -pthread -shared СКРИПТ.o -o СКРИПТ.so
Таким образом мы имеем новый модуль для питона «СКРИПТ.so», который можно импортировать в код других скриптов:
import СКРИПТ
....

Этим способом мы компилируем все наши скрипты для социальных сетей, работы с FTP и имейлами, входящие в состав программного продукта Fream. Ознакомиться с ним вы можете на сайте http://www.freedomscripts.org

На нашем сервере стоит скрипт, который каждую ночь пересобирает все наши программы для Linux, Windows и Freebsd, благодаря чему мы имеем в git-репозитории свежие бинарные версии каждой из них.

Продажа скомпилированных программ позволила реализовать привязку к железу — скрипты связаны с общим сервером авторизации и сообщают ему параметры компьютера, на котором их запускают, проверяя валидность купленной лицензии. Мы не делаем секрета из используемых нами технологий. Пишите нам по контактам на сайте и мы с радостью ответим на ваши вопросы об устройстве наших программ.

Защита Паролем Python | Блог о программировании

Edit: ваш пересмотренный вопрос ясно показывает, что вы обеспокоены тем, что люди редактируют код, чтобы обойти проверку пароля. Да, это вполне возможно. Вы можете доставить свой код .форма pyc, но это не обязательно помешает кому-то декомпилировать и изменять ее. К сожалению, Python просто не предназначен для предотвращения изменения кода. Лучшее, что вы можете сделать, это выполнить некоторую транзакцию аутентификации с защищенным сервером, так что независимо от того, как кто-то изменяет код, он не может обходите этот шаг. В зависимости от вашего точного применения, это может быть излишним.


Проблема управления аутентификацией по паролю-это сложная проблема безопасности, на которую люди тратят всю свою карьеру. Тем не менее, вот некоторая информация об этом, которая предполагает, что вы пытаетесь запустить свою собственную аутентификацию пароля с нуля:

Даже для случайной защиты паролем, как правило, пароли пользователей не хранятся в виде открытого текста. Вместо этого, как правило, надежный односторонняя хэш-функция используется для создания битового шаблона, который не похож на пароль. При вводе пароля применяется та же хэш-функция и сравниваются битовые шаблоны. Если они совпадают, то вероятность того, что пароль был введен правильно, довольно высока.

То, что составляет «надежную» хэш-функцию, сложно. Некоторые из них широко используются, и некоторые из распространенных хэш-функций подвержены известным эксплойтам.

Noelkd предоставляет некоторый код, который демонстрирует этот подход, хотя MD5, который использует его код, является (Я полагаю) одним из тех, которые были скомпрометированы до такой степени, что есть лучшие варианты. Эта статья также предлагает некоторый код, чтобы сделать что-то подобное:

Аутентификация пользователей и паролей в Python

Если вас беспокоит сохранение фактического пароля, который вы должны передать в базу данных SQLite в открытом виде, это другая проблема. Большую часть времени я видел такие пароли, хранящиеся в открытый текст в скриптах или конфигурационном файле, и приложение структурировано таким образом, что компрометация этого пароля является вопросом умеренного риска.

Advanced Hunting with Python API Guide — Безопасность Windows

  • 2 минуты на чтение

В этой статье

Важно

Добро пожаловать в Microsoft Defender for Endpoint , новое имя для Microsoft Defender Advanced Threat Protection . Подробнее об этом и других обновлениях читайте здесь.В ближайшем будущем мы обновим названия продуктов и документов.

Применимо к:

Выполнять сложные запросы с использованием Python, см. Advanced Hunting API.

В этом разделе мы делимся образцами Python, чтобы получить токен и использовать его для выполнения запроса.

Предварительное условие : Сначала необходимо создать приложение.

Получить токен

  • Выполните следующие команды:
 
импортировать json
импортировать urllib.запрос
импортировать urllib.parse

tenantId = '00000000-0000-0000-0000-000000000000' # Вставьте сюда свой собственный идентификатор клиента
appId = '11111111-1111-1111-1111-111111111111' # Вставьте сюда свой идентификатор приложения
appSecret = '22222222-2222-2222-2222-222222222222' # Вставьте сюда свой секрет приложения

url = "https://login.windows.net/%s/oauth3/token"% (tenantId)

resourceAppIdUri = 'https://api.securitycenter.windows.com'

body = {
    'ресурс': resourceAppIdUri,
    'client_id': appId,
    'client_secret': appSecret,
    'grant_type': 'client_credentials'
}

данные = urllib.parse.urlencode (тело) .encode ("utf-8")

req = urllib.request.Request (URL, данные)
response = urllib.request.urlopen (req)
jsonResponse = json.loads (response.read ())
aadToken = jsonResponse ["токен_доступа"]

  

где

  • tenantId: идентификатор клиента, от имени которого вы хотите выполнить запрос (то есть запрос будет выполняться на данных этого клиента)
  • appId: идентификатор вашего приложения Azure AD (приложение должно иметь разрешение на выполнение расширенных запросов для Защитника Microsoft для конечной точки)
  • appSecret: Секрет вашего приложения Azure AD

Выполнить запрос

Выполните следующий запрос:

  query = 'RegistryEvents | limit 10 '# Вставьте сюда свой запрос

url = "https: // api.securitycenter.windows.com/api/advancedqueries/run "
заголовки = {
'Content-Type': 'application / json',
'Принять': 'application / json',
«Авторизация»: «На предъявителя» + aadToken
}

data = json.dumps ({'Запрос': запрос}). encode ("utf-8")

req = urllib.request.Request (URL, данные, заголовки)
response = urllib.request.urlopen (req)
jsonResponse = json.loads (response.read ())
schema = jsonResponse ["Схема"]
results = jsonResponse ["Результаты"]

  
Схема
  • содержит схему результатов вашего запроса
  • результатов содержат результаты вашего запроса

Сложные запросы

Если вы хотите запускать сложные запросы (или многострочные запросы), сохраните запрос в файл и вместо первой строки в приведенном выше примере выполните следующую команду:

  queryFile = open ("D: \\ Temp \\ myQuery.txt ", 'r') # Замените на путь к вашему файлу
query = queryFile.read ()
queryFile.close ()
  

Работа с результатами запроса

Теперь вы можете использовать результаты запроса.

Чтобы просмотреть результаты, выполните следующие действия:

  для результата в результатах:
print (result) # Выводит весь результат
print (result ["EventTime"]) # Выводит только свойство EventTime из результата


  

Для вывода результатов запроса в формате CSV в файл file1.csv выполните следующие действия:

  импорт CSV

outputFile = open ("D: \\ Temp \\ file1.csv ", 'ш')
output = csv.writer (файл вывода)
output.writerow (results [0] .keys ())
для результата в результатах:
output.writerow (результат.значения ())

outputFile.close ()
  

Для вывода результатов запроса в формате JSON в файл file1.json выполните следующие действия:

  outputFile = open ("D: \\ Temp \\ file1.json", 'w')
json.dump (результаты, файл вывода)
outputFile.close ()
  

Компиляция кода Python с помощью Cython

Эта статья была перенесена из моего блога https: // blog.easyaspy.org/post/16/2019-05-15-compiling-python-code-with-cython

Если вы какое-то время занимались разработкой с использованием Python, возможно, вы слышали о Cython и о том, как он ускоряет работу. Cython — это оптимизирующий статический компилятор для языка программирования Python и языка программирования Cython, который является надмножеством Python. Cython преобразует ваш код Python в C, а затем создает / компилирует его с помощью компилятора C по вашему выбору. В мире Python это обычно называется Cythonizing .Прирост скорости велик, но все равно зависит от того, насколько оптимизирован ваш код Python.

Как цитировать код Python?

Первый шаг — получить доступный компилятор C в зависимости от платформы, которую мы используем, и версии Python, с которой вы работаете. Если мы разрабатываем под Linux, нам не нужно ничего устанавливать, так как большинство Linux-компьютеров поставляется с установленным компилятором GCC. Если в Windows есть рекомендуемый набор компиляторов для определенных версий Python, доступных здесь.

В этом руководстве мы будем использовать Python 3.7 в Windows 10. Самый простой и быстрый путь для нас — загрузить и установить Visual Studio Community 2019. Во время установки выберите Разработка настольных ПК с C ++ , нажмите Установить и вот и все! Вы будете загружать инструменты и SDK для разработки на C и C ++.

Следующим шагом является установка Cython с использованием pip .

  pip install cython  

Теперь мы можем начать работу над нашим модулем Python.Допустим, у нас есть файл Python с именем module.py , содержащий функцию hello () , и мы хотим его Cythonize.

  #! / Usr / bin / env python


def привет ():
    print ("Привет, мир!")
  

Первый шаг к Cythonizing — написать стандартный setuptools setup.py , содержащий определение ext_modules . Мы просто передадим имя файла нашего модуля функции cythonize () . В setuptools наш cythonized модуль называется расширением.

  #! / Usr / bin / env python
из настройки импорта setuptools
из Cython.Build import cythonize

настроить(
    ext_modules = cythonize ('модуль.py')
)
  

Последний шаг — собрать наше расширение, выполнив setup.py . Аргумент --inplace строит наше расширение в том же месте, что и module.py .

  python setup.py build_ext --inplace  

В итоге мы получим следующие файлы и каталоги. Каталог сборки содержит все файлы и объекты, используемые компилятором C.Для нас важен модуль .c , который является эквивалентом C нашего кода Python, и модуль .cp37-win_amd64.pyd , который является нашим скомпилированным расширением.

  сборка /
module.c
module.cp37-win_amd64.pyd
module.py
setup.py  

Чтобы использовать наш скомпилированный модуль, мы просто импортируем его как обычный модуль Python.

  #! / Usr / bin / env python
из модуля импорт привет

если __name__ == '__main__':
    Здравствуйте()
  

Вывод:

  $ пример python.ру
Привет мир!  

Как Cythonize большие пакеты Python?

В этом примере мы будем использовать модуль амортизации, который мы использовали в наших предыдущих блогах. Большинство руководств в Интернете просто попытаются сформулировать это так, что неверно и не будет компилировать наш код:

  #! / Usr / bin / env python
из настройки импорта setuptools
из Cython.Build import cythonize

настроить(
    ext_modules = cythonize ('амортизация / *. py')
)  

Причина в том, что __init__.py в пакетах не может быть скомпилирован, по крайней мере, обычными методами. Есть несколько хитрый способ сделать это, но я не буду его здесь обсуждать.

  ССЫЛКА: ошибка LNK2001: неразрешенный внешний символ PyInit___init__
build \ temp.win-amd64-3.7 \ Release \ amortization \ __ init __. cp37-win_amd64.lib: фатальная ошибка LNK1120: 1 неразрешенные внешние элементы
ошибка: команда 'C: \ Program Files (x86) \ Microsoft Visual Studio \ 2019 \ Community \ VC \ Tools \ MSVC \ 14.20.27508 \ bin \ HostX86 \ x64 \ link .exe 'завершился ошибкой со статусом выхода 1120  

Чтобы решить эту проблему, нам нужно будет реорганизовать наш код и переместить коды из __init__.py . Нам нужно оставить этот файл пустым в пакете и не компилировать его.

  #! / Usr / bin / env python
из настройки импорта setuptools, Расширение

из Cython.Build import cythonize

ext_modules = cythonize ([
    Расширение ("amortization.amount", ["amortization / amount.py"]),
    Расширение ("amortization.schedule", ["amortization / schedule.py"]),
    Расширение ("amortization.amortize", ["amortization / amortize.py"]),
])

настроить(
    ext_modules = ext_modules
)
  

После запуска установки python.py build_ext --inplace, мы получим следующие файлы.

  __init__.py
amortize.c
amortize.cp37-win_amd64.pyd
amortize.py
amount.c
amount.cp37-win_amd64.pyd
amount.py
schedule.c
schedule.cp37-win_amd64.pyd
schedule.py  

Я временно убрал файлы .py , кроме __init__.py , и запустил pytest -v , чтобы убедиться, что код работает, хотя в этом нет необходимости, поскольку Python импортирует скомпилированные модули (.так в Unix и .pyd в Windows), если они доступны.

  tests / test_amortization.py :: test_amortization_amount ПРОЙДЕНО [50%]
tests / test_amortization.py :: test_amortization_schedule ПРОЙДЕНО [100%]

========================== 2 прошло за 0,05 секунды =================== ========  

Как распространять пакеты с поддержкой Cython на PyPI?

Просто запустив python setup.py bdist_wheel , вы получите двоичное колесо, которое можно использовать только на платформах с аналогичными версиями Python и платформами, как и у вас.Обратите внимание, что перед выполнением команды вам следует установить пакет wheel. Есть два способа поддержки всех платформ и версий:

  1. Создать бинарные колеса на всех целевых платформах и версиях и загрузить в PyPI
  2. Загрузить только исходный код в PyPI и позволить пользователю построить его

Первый вариант занимает много времени усилий, но мы можем автоматизировать процессы в конвейере CI / CD. Самый быстрый путь — это второй вариант, так как вам нужно только внести незначительные изменения в настройку .py .

  #! / Usr / bin / env python
из настройки импорта setuptools, Расширение

пытаться:
    из Cython.Build import cythonize

    ext_modules = cythonize ([
        Расширение ("amortization.amount", ["amortization / amount.py"]),
        Расширение ("amortization.schedule", ["amortization / schedule.py"]),
        Расширение ("amortization.amortize", ["amortization / amortize.py"]),
    ])
кроме ImportError:
    ext_modules = Нет

настроить(
    ext_modules = ext_modules
)
  

Чтобы собрать пакет только с исходным кодом, сначала удалите Cython и обязательно удалите все файлы *.c и * .pyd файлы в модуле амортизации, затем запустите python setup.py sdist . Единственным недостатком этого варианта является то, что конечный пользователь должен установить cython и компилятор C. Попробуйте это, выполнив следующие шаги:

  # сначала установите компилятор C
pip install cython
pip install amortization -v # Добавьте -v, чтобы увидеть, что происходит за кулисами
  

Завершение

Cython увеличивает скорость модуля Python путем компиляции кода Python в C.Хотя это общий вариант использования Cython разработчиками, мы можем использовать его для обфускации кода. Если мы хотим защитить наш код от чужих глаз, мы определенно можем создать его с помощью Cython и распространять без исходного кода.

Руководство по интроспекции Python

Как шпионить за вашими объектами Python

Патрик О’Брайен
Опубликовано 1 декабря 2002 г.

Что такое интроспекция?

В повседневной жизни самоанализ — это акт самоанализа.Самоанализ — это исследование собственных мыслей, чувств, мотиваций и действий. Великий философ Сократ провел большую часть своей жизни в самоанализе, побуждая своих собратьев-афинян к тому же. Он даже утверждал, что для него «неизученная жизнь не стоит того, чтобы жить». (Ссылки на дополнительные сведения о Сократе см. В разделе Ресурсы.)

В компьютерном программировании под интроспекцией понимается способность исследовать что-либо, чтобы определить, что это такое, что оно знает и на что способно.Самоанализ дает программистам большую гибкость и контроль. После того, как вы поработали с языком программирования, поддерживающим интроспекцию, вы можете точно так же почувствовать, что «неисследованный объект не стоит создавать экземпляры».

В этой статье представлены возможности самоанализа языка программирования Python. Поддержка самоанализа в Python широко распространена по всему языку. Фактически, было бы трудно представить Python без его функций самоанализа. К концу этой статьи вы должны почувствовать себя комфортно, копаясь в сердцах и душах ваших собственных объектов Python.

Мы начнем наше исследование интроспекции Python в самом общем виде, прежде чем углубляться в более продвинутые методы. Некоторые могут даже возразить, что особенности, с которых мы начинаем, не заслуживают того, чтобы их называть «интроспективными». Придется согласиться с тем, что вопрос о том, подпадают ли они под сферу самоанализа или нет, остается открытым. В рамках данной статьи наша единственная задача — найти ответы на интересные вопросы.

Итак, давайте начнем наше расследование, используя Python в интерактивном режиме.Когда мы запускаем Python из командной строки, мы входим в оболочку Python, где можем ввести код Python и получить немедленный ответ от интерпретатора Python. (Команды, перечисленные в этой статье, будут правильно выполняться с использованием Python 2.2.2. Вы можете получить другие результаты или ошибки при использовании более ранней версии. Вы можете загрузить последнюю версию с веб-сайта Python [см. Раздел Ресурсы].)

Листинг 1. Запуск интерпретатора Python в интерактивном режиме
 $ python
Python 2.2.2 (# 1, 28 октября 2002 г., 17:22:19)
[GCC 3.2 (Mandrake Linux 9.0 3.2-1mdk)] в linux2
Для получения дополнительной информации введите «помощь», «авторские права», «кредиты» или «лицензия».
>>> 

Когда вы запустите Python и посмотрите на приглашение Python ( >>> ), вам может быть интересно, какие слова будут распознаваться Python. В большинстве языков программирования есть зарезервированные слова или ключевые слова, которые имеют особое значение на этом языке, и Python не является исключением. Вы также могли заметить, что Python предложил набрать help , чтобы получить дополнительную информацию.Возможно, мы можем попросить Python помочь с ключевыми словами.

Утилита онлайн-справки Python

Давайте начнем с набора help , как предлагается, и посмотрим, дает ли он нам какие-либо подсказки о ключевых словах:

Листинг 2. Обращение за помощью к Python
 >>> help
Введите help () для получения интерактивной справки или help (object) для получения справки об объекте. 

Поскольку мы не знаем, какой объект может содержать ключевые слова, давайте попробуем help () без указания какого-либо конкретного объекта:

Листинг 3.Запуск справочной утилиты
 >>> help ()

Добро пожаловать в Python 2.2! Это интерактивная справочная утилита.

Если вы впервые используете Python, вам обязательно стоит попробовать
учебник в Интернете по адресу http://www.python.org/doc/tut/.

Введите название любого модуля, ключевого слова или темы, чтобы получить помощь по написанию
Программы Python и использование модулей Python. Чтобы выйти из этой справочной утилиты и
вернитесь к интерпретатору, просто введите «выйти».

Чтобы получить список доступных модулей, ключевых слов или тем, введите «модули»,
"ключевые слова" или "темы".Каждый модуль также содержит однострочное резюме.
того, что он делает; чтобы перечислить модули, резюме которых содержат данное слово
типа «спам», типа «модули спама».

помощь> 

Кажется, мы сейчас приближаемся. Введите ключевых слов в подсказке справки:

Листинг 4. Обращение за помощью по ключевым словам
 help> keywords

Вот список ключевых слов Python. Введите любое ключевое слово, чтобы получить дополнительную помощь.

и elif global или
утверждать иначе, если пройден
перерыв кроме импорта печати
класс exec в повышении
продолжить, наконец, вернуться
def для лямбда-теста
дель из не в то время

помощь> выйти

Теперь вы покидаете справку и возвращаетесь к интерпретатору Python.Если вы хотите обратиться за помощью по конкретному объекту прямо из
интерпретатор, вы можете набрать «help (объект)». Выполнение «help ('строка')»
имеет тот же эффект, что и ввод определенной строки в подсказке help>.
>>> 

Когда мы набрали help () , мы получили сообщение и несколько инструкций, за которыми последовала подсказка. В командной строке мы ввели ключевых слов и получили список ключевых слов Python. Получив ответ на наш вопрос, мы вышли из утилиты справки, увидели короткое прощальное сообщение и вернулись к командной строке Python.

Как видно из этого примера, интерактивная справочная утилита Python отображает информацию по множеству тем или по конкретному объекту. Утилита справки весьма полезна и действительно использует возможности самоанализа Python. Но простое использование справки не показывает, как справка получает информацию. А поскольку цель этой статьи — раскрыть все секреты самоанализа Python, нам нужно быстро выйти за рамки справочной утилиты.

Прежде чем оставить справку, давайте воспользуемся ею, чтобы получить список доступных модулей.Модули — это просто текстовые файлы, содержащие код Python, имена которых заканчиваются на .py . Если мы введем help ('modules') в командной строке Python или введем modules в подсказке справки, мы увидим длинный список доступных модулей, аналогичный частичному списку, показанному ниже. Попробуйте сами, чтобы узнать, какие модули доступны в вашей системе, и понять, почему считается, что Python поставляется с «включенными батареями».

Листинг 5. Частичный список доступных модулей
 >>> help ('modules')

Подождите, пока я соберу список всех доступных модулей...

BaseHTTPServer cgitb marshal sndhdr
Математический сокет Bastion Chunk
CDROM cmath md5 sre
CGIHTTPServer cmd mhlib sre_compile
Canvas code mimetools sre_constants
<...>
bisect macpath signal xreadlines
cPickle macurl2path сайт xxsubtype
Почтовый ящик cStringIO slgc (пакет) zip-файл
календарь mailcap smtpd
cgi markupbase smtplib

Введите любое имя модуля, чтобы получить дополнительную помощь.Или введите "модули спама" для поиска
для модулей, в описании которых есть слово «спам».

>>> 

Системный модуль

Одним из модулей, который предоставляет исчерпывающую информацию о самом Python, является модуль sys . Вы используете модуль, импортируя модуль и ссылаясь на его содержимое (например, переменные, функции и классы) с помощью записи через точку (.). Модуль sys содержит множество переменных и функций, которые раскрывают интересные подробности о текущем интерпретаторе Python.Давайте посмотрим на некоторые из них. Опять же, мы собираемся запустить Python в интерактивном режиме и вводить команды в командной строке Python. Первое, что мы сделаем, это импортируем модуль sys . Затем мы введем переменную sys.executable , которая содержит путь к интерпретатору Python:

Листинг 6. Импорт модуля sys
 $ python
Python 2.2.2 (# 1, 28 октября 2002 г., 17:22:19)
[GCC 3.2 (Mandrake Linux 9.0 3.2-1mdk)] в linux2
Для получения дополнительной информации введите «помощь», «авторские права», «кредиты» или «лицензия».>>> import sys
>>> sys.executable
'/ usr / local / bin / python' 

Когда мы вводим строку кода, состоящую из ничего, кроме имени объекта, Python в ответ отображает представление объекта, которое для простых объектов обычно является значением объекта. В этом случае, поскольку отображаемое значение заключено в кавычки, мы получаем подсказку, что sys.executable , вероятно, является строковым объектом. Мы рассмотрим другие, более точные способы определения типа объекта позже, но простой ввод имени объекта в командной строке Python — это быстрая и легкая форма самоанализа.

Давайте посмотрим на некоторые другие полезные атрибуты модуля sys .

Переменная платформы сообщает нам, в какой операционной системе мы работаем:

Атрибут sys.platform
 >>> sys.platform
'linux2' 

Текущая версия Python доступна как строка, так и как кортеж (кортеж содержит последовательность объектов):

Листинг 8. Атрибуты sys.version и sys.version_info
 >>> sys.версия
'2.2.2 (# 1, 28 октября 2002 г., 17:22:19) \ n [GCC 3.2 (Mandrake Linux 9.0 3.2-1mdk)]'
>>> sys.version_info
(2, 2, 2, 'финал', 0) 

Переменная maxint отражает максимальное доступное целочисленное значение:

Атрибут sys.maxint
 >>> sys.maxint
2147483647 

Переменная argv — это список, содержащий аргументы командной строки, если таковые были указаны. Первый элемент argv [0] — это путь к запущенному сценарию. Когда мы запускаем Python в интерактивном режиме, это значение представляет собой пустую строку:

Листинг 10.Атрибут sys.argv
 >>> sys.argv
[''] 

Когда мы запускаем другую оболочку Python, например PyCrust (ссылку на дополнительную информацию о PyCrust см. В разделе Ресурсы), мы видим что-то вроде этого:

Листинг 11. Атрибут sys.argv с использованием PyCrust
 >>> sys.argv [0]
'/home/pobrien/Code/PyCrust/PyCrustApp.py' 

Переменная path — это путь поиска модулей, список каталогов, в которых Python будет искать модули во время импорта.Пустая строка '' в первой позиции относится к текущему каталогу:

Листинг 12. Атрибут sys.path
 >>> sys.path
['', '/ home / pobrien / Code',
'/usr/local/lib/python2.2',
'/usr/local/lib/python2.2/plat-linux2',
'/usr/local/lib/python2.2/lib-tk',
'/usr/local/lib/python2.2/lib-dynload',
'/usr/local/lib/python2.2/site-packages'] 

Переменная modules — это словарь, который сопоставляет имена модулей с объектами модулей для всех загруженных в данный момент модулей.Как видите, Python по умолчанию загружает определенные модули:

Листинг 13. Атрибут sys.modules
 >>> sys.modules
{'stat': <модуль 'stat' из '/usr/local/lib/python2.2/stat.pyc'>,
'__future__': <модуль '__future__' из '/usr/local/lib/python2.2 / __ future __. pyc'>,
'copy_reg': <модуль 'copy_reg' из '/usr/local/lib/python2.2/copy_reg.pyc'>,
'posixpath': <модуль 'posixpath' из '/usr/local/lib/python2.2/posixpath.pyc'>,
UserDict: <модуль UserDict из / usr / local / lib / python2.2 / UserDict.pyc '>,
'signal': <модуль 'signal' (встроенный)>,
'site': <модуль 'site' из '/usr/local/lib/python2.2/site.pyc'>,
'__builtin__': <модуль '__builtin__' (встроенный)>,
'sys': <модуль 'sys' (встроенный)>,
'posix': <модуль 'posix' (встроенный)>,
'types': <модуль 'types' из '/usr/local/lib/python2.2/types.pyc'>,
'__main__': <модуль '__main__' (встроенный)>,
'исключения': <модуль 'исключения' (встроенный)>,
'os': <модуль 'os' из '/ usr / local / lib / python2.2 / os.pyc '>,
'os.path': <модуль 'posixpath' из '/usr/local/lib/python2.2/posixpath.pyc'>} 

Модуль ключевых слов

Вернемся к нашему вопросу о ключевых словах Python. Несмотря на то, что справка показала нам список ключевых слов, оказывается, что некоторая информация справки жестко закодирована. Список ключевых слов жестко запрограммирован, что в конце концов не очень интроспективно. Посмотрим, сможем ли мы получить эту информацию непосредственно из одного из модулей стандартной библиотеки Python. Если мы введем help ('modules keywords') в командной строке Python, мы увидим следующее:

Листинг 14.Обращение за помощью по модулям с ключевыми словами
 >>> help ('modules keywords')

Вот список подходящих модулей. Введите любое имя модуля, чтобы получить дополнительную помощь.

keyword - Ключевые слова (из "graminit.c") 

Таким образом, похоже, что модуль keyword может содержать ключевые слова. Открыв файл keyword.py в текстовом редакторе, мы видим, что Python действительно делает свой список ключевых слов явно доступным как атрибут kwlist модуля keyword .Мы также видим в комментариях модуля ключевое слово , что этот модуль автоматически генерируется на основе исходного кода самого Python, что гарантирует точность и полноту его списка ключевых слов:

Листинг 15. Список ключевых слов модуля keyword
 >>> import keyword
>>> keyword.kwlist
['и', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else',
'except', 'exec', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is',
'lambda', 'not', 'or', 'pass', 'print', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'yield'] 

Функция dir ()

Хотя найти и импортировать модуль относительно легко, не так просто запомнить, что содержит каждый модуль.И не всегда нужно смотреть исходный код, чтобы узнать это. К счастью, Python предоставляет способ исследовать содержимое модулей (и других объектов) с помощью встроенной функции dir () .

Функция dir () , вероятно, является наиболее известным из всех механизмов интроспекции Python. Он возвращает отсортированный список имен атрибутов для любого переданного ему объекта. Если объект не указан, dir () возвращает имена в текущей области. Давайте применим dir () к нашему модулю keyword и посмотрим, что он показывает:

Листинг 16.Атрибуты модуля ключевого слова
 >>> dir (ключевое слово)
['__all__', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__',
iskeyword, ключевое слово, kwdict, kwlist, main] 

А как насчет модуля sys , который мы рассматривали ранее?

Листинг 17. Атрибуты модуля sys
 >>> dir (sys)
['__displayhook__', '__doc__', '__excepthook__', '__name__', '__stderr__',
'__stdin__', '__stdout__', '_getframe', 'argv', 'builtin_module_names',
'byteorder', 'copyright', 'displayhook', 'exc_info', 'exc_type', 'excepthook',
'exec_prefix', 'исполняемый файл', 'выход', 'getdefaultencoding', 'getdlopenflags',
'getrecursionlimit', 'getrefcount', 'hexversion', 'last_traceback',
'last_type', 'last_value', 'maxint', 'maxunicode', 'модули', 'путь',
'платформа', 'префикс', 'ps1', 'ps2', 'setcheckinterval', 'setdlopenflags',
'setprofile', 'setrecursionlimit', 'settrace', 'stderr', 'stdin', 'stdout',
'версия', 'версия_инфо', 'warnoptions'] 

Без аргументов dir () возвращает имена в текущей области.Обратите внимание, как keyword и sys появляются в списке, поскольку мы импортировали их ранее. При импорте модуля имя модуля добавляется к текущей области:

Листинг 18. Имена в текущей области
 >>> dir ()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'keyword', 'sys'] 

Мы упоминали, что функция dir () была встроенной функцией, что означает, что нам не нужно импортировать модуль, чтобы использовать функцию. Python распознает встроенные функции без каких-либо дополнительных действий.И теперь мы видим это имя __builtins__ , возвращаемое вызовом dir () . Возможно, здесь есть связь. Давайте введем имя __builtins__ в командной строке Python и посмотрим, сообщает ли Python что-нибудь интересное об этом:

Листинг 19. Что такое __builtins__?
 >>> __builtins__
<модуль '__builtin__' (встроенный)> 

Итак, __builtins__ выглядит как имя в текущей области видимости, привязанное к объекту модуля с именем __builtin__ .(Поскольку модули не являются простыми объектами с одиночными значениями, вместо этого Python отображает информацию о модуле в угловых скобках.) Обратите внимание, что если вы ищете файл __builtin__.py на диске, вы получите с пустыми руками. Этот конкретный объект модуля создается интерпретатором Python из воздуха, потому что он содержит элементы, которые всегда доступны интерпретатору. И хотя физического файла для просмотра нет, мы все же можем применить нашу функцию dir () к этому объекту, чтобы увидеть все встроенные функции, объекты ошибок и несколько различных атрибутов, которые он содержит:

Листинг 20.Атрибуты модуля __builtins__
 >>> dir (__ builtins__)
['ArithmeticError', 'AssertionError', 'AttributeError', 'DeprecationWarning',
'EOFError', 'Ellipsis', 'EnvironmentError', 'Exception', 'False',
'FloatingPointError', 'IOError', 'ImportError', 'IndentationError',
'IndexError', 'KeyError', 'KeyboardInterrupt', 'LookupError', 'MemoryError',
'NameError', 'None', 'NotImplemented', 'NotImplementedError', 'OSError',
'OverflowError', 'OverflowWarning', 'ReferenceError', 'RuntimeError',
'RuntimeWarning', 'StandardError', 'StopIteration', 'SyntaxError',
«SyntaxWarning», «SystemError», «SystemExit», «TabError», «True», «TypeError»,
'UnboundLocalError', 'UnicodeError', 'UserWarning', 'ValueError', 'Предупреждение',
'ZeroDivisionError', '_', '__debug__', '__doc__', '__import__', '__name__',
'abs', 'apply', 'bool', 'buffer', 'callable', 'chr', 'classmethod', 'cmp',
'coerce', 'compile', 'сложный', 'copyright', 'credits', 'delattr', 'dict',
'dir', 'divmod', 'eval', 'execfile', 'exit', 'file', 'filter', 'float',
getattr, globals, hasattr, hash, help, hex, id, input, int,
'intern', 'isinstance', 'issubclass', 'iter', 'len', 'лицензия', 'список',
'locals', 'long', 'map', 'max', 'min', 'object', 'oct', 'open', 'ord', 'pow',
'property', 'quit', 'range', 'raw_input', 'reduce', 'reload', 'repr', 'раунд',
setattr, slice, staticmethod, str, super, tuple, type, unichr,
unicode, vars, xrange, zip] 

Функция dir () работает со всеми типами объектов, включая строки, целые числа, списки, кортежи, словари, функции, пользовательские классы, экземпляры классов и методы классов.Давайте применим dir () к строковому объекту и посмотрим, что возвращает Python. Как видите, даже простая строка Python имеет ряд атрибутов:

Листинг 21. Строковые атрибуты
 >>> dir ('this is a string')
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__doc__', '__eq__',
'__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getslice__', '__gt__',
'__hash__', '__init__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__',
'__new__', '__reduce__', '__repr__', '__rmul__', '__setattr__', '__str__',
'capize', 'center', 'count', 'decode', 'encode', 'кончается с', 'expandtabs',
'find', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdigit', 'islower', 'isspace',
'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'replace', 'rfind',
'rindex', 'rjust', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startwith', 'strip',
'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill'] 

Попробуйте сами следующие примеры, чтобы увидеть, что они вернут.Обратите внимание, что символ # отмечает начало комментария. Все от начала комментария до конца строки Python игнорирует:

Листинг 22. Использование dir () на других объектах
 dir (42) # Целое число (и смысл жизни)
dir ([]) # Lis 

Режим Python для обработки

Вы пишете код обработки. В Python.

Processing - это язык программирования, среда разработки и онлайн-сообщество. С 2001 г. Обработка способствовала развитию компьютерной грамотности в изобразительном искусстве и визуальной грамотности в сфере технологий.Сегодня десятки тысяч студентов, художников, дизайнеров, исследователей и любителей используют Обработка для обучения, создания прототипов и производства.

Processing изначально была выпущена с синтаксисом на основе Java и лексиконом графических примитивов. который черпал вдохновение из OpenGL, Postscript, Design by Numbers и других источников. С постепенным добавление альтернативных интерфейсов программирования, включая JavaScript, Python и Ruby - становится все более очевидным, что обработка - это не один язык, а скорее, ориентированный на искусство подход к обучению, преподаванию и созданию вещей с помощью кода.

Мы очень рады сделать доступным этот общедоступный выпуск Python Mode for Processing и его сопутствующая документация. Еще больше в пути! Если вы хотите помочь нам улучшить реализация режима Python и его документация, пожалуйста, найдите нас на Github!

Кредиты

Python Mode for Processing был в основном разработан Джонатаном Фейнбергом, при участии Джеймса Жиля и Бена Алкова. Примеры, справочные материалы и учебные пособия в режиме Python были портировано и / или создано Джеймсом Жиллем, Эллисон Пэрриш и Майлзом Пейтоном.Кейси Риас, Бен Фрай, Дэниел Шиффман, а Голан Левин руководил и ободрял.

Поддержка разработки Processing.py поступила из многих источников. Джонатан Файнберг реализовал Processing.py независимо с июля 2010 года по апрель 2014 года; с тех пор Google любезно поддерживает его усилия. Летом 2014 года работа над Справочником, Примеры и Учебные пособия частично финансировались Интегративным дизайном, искусством и технологиями. (IDeATe) в Университете Карнеги-Меллона, и грантом Национального фонда искусств. под управлением Frank-Ratchye STUDIO для Творческий запрос в CMU.Обработка Foundation и Fathom также предоставили критические материально-техническое обеспечение этой работы.

Большая часть работы по достижению совместимости с Processing 3.x была было сделано Лука Дамаско (Студент Google Summer of Code), под руководством Голана Левина, при дополнительной поддержке со стороны Студия Франк-Ратчи для творческих поисков в Университете Карнеги-Меллона. Без Луки проект вполне мог умереть.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *