DjangoCon... conferencia, se viene

Desde el 6 al 7 de septiembre en Montain View, California, USA. Se darán una serie de Conferencias Django, en el primer evento de este tipo organizado por la comunidad Django.
Incluso participa un chileno, Leonardo Soto, con una charla de Django on Jython. Muy bien!

Esperemos que los chicos de Django publiquen videos de las charlas y fotos del evento, para los que estamos más lejos.

La página oficial del evento es: http://djangocon.org

Malditas Fechas 2: Cómo pasar un string a datetime

En Python 2.5 basta con usar datetime.datetime.strptime, pero en Python 2.4 esa función no existe para datetime, por lo que hay que usar una combinación entre la librería time y datetime:

import datetime
import time
dt1=datetime.datetime(*time.strptime(date_in_string,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')[0:6])

Pygments ... flores, azucar y muchos colores!

¿Algo más bonito y fácil de leer que el código convenientemente coloreado?. Bueno, eso mismo lo podemos hacer en Web y otras más...

Pygments es un resaltador de sintaxis de python (o python sintax highlighter), que nos permite embellecer el código de varios tipos de lenguaje u otro formato que definamos a gusto.
De hecho la página inicial tiene una sencilla interfaz para colocar código, definir en que formato quiero destacarlo y chan! chan! ejecutar el proceso de highlight!. El resultado es un HTML formateado con estilos CSS.

A ver si lo empiezo a usar para colorear el código que vaya poniendo aquí :-)

Gracias Masterfunk!

Cómo instalar Eggs

Puede que para muchos sea rematado de fácil, pero a mi me costó navegar por unas cuántas páginas para saberlo.... otra vez... ¿seré muy nerd?, bueno, justamente es re-fácil

$ sudo easy_install MODULE.egg

OJO, se necesita tener previamente instalado easy_install

¿Qué demora más al construir strings?

Siempre me he preguntado cuál es la forma más óptima de construir strings, ya que Python ofrece muchas maneras, bueno, para probar respecto al tiempo de generación hice unos pequeños scripts que iteran muuuchas veces sobre una construcción de string y el resultado fue el siguiente:

$ time python str_concatenate.py
real 0m10.959s
user 0m10.380s
sys 0m0.482s

$ time python str_onestring.py
real 0m15.336s
user 0m14.485s
sys 0m0.688s

$ time python str_join.py
real 0m12.853s
user 0m12.075s
sys 0m0.613s


Conclusión:
El uso de " "+str(algo1)+" "+str(algo2) es más rápido,
le sigue el uso de join (si es una lista de cosas) " ".join(str(algo1),str(algo2))
y por último "%s %s" % (algo1,algo2), que yo pensé que era el más rápido :-(

Como decía mi primo: "plop! Pepo"

List Comprehension

(Material de un Taller que hicimos en la pega)

List Comprehension
==================
List comprehensions provide a concise way to create lists without resorting to use of map(), filter() and/or lambda. The resulting list definition tends often to be clearer than lists built using those constructs. Each list comprehension consists of an expression followed by a for clause, then zero or more for or if clauses. The result will be a list resulting from evaluating the expression in the context of the for and if clauses which follow it. If the expression would evaluate to a tuple, it must be parenthesized.

Simples
=======
>>> [x for x in [1,3,5,7,9]]
[1, 3, 5, 7, 9]

>>> [x for x in range(5)]
[0, 1, 2, 3, 4]

>>> [x for x in range(2,10,2)]
[2, 4, 6, 8]

También se pueden anidar varios ciclos for (Gracias Dorian!)

>>> [ (x,y) for x in [1,2,3] for y in [4,5,6]]
[(1, 4), (1, 5), (1, 6), (2, 4), (2, 5), (2, 6), (3, 4), (3, 5), (3, 6)]

Strings funcionan como listas
=============================
>>> [x for x in "Hola compadre"]
['H', 'o', 'l', 'a', ' ', 'c', 'o', 'm', 'p', 'a', 'd', 'r', 'e']



Cálculos:
=========
>>> [x*x for x in range(5)]
[0, 1, 4, 9, 16]


Condiciones:
============
>>> [x*x for x in range(5) if x%2]
[1, 9]
>>> [x*x for x in range(6) if x>3]
[16, 25]


Parseo de archivos:
===================
>>> stream="""Nombre, calorias, cantidad
... perejil, 10, 5
... betarraga, 20, 2
... zanahoria, 30, 10
... chocolate, 1000, 1"""
>>> [line.split(',') for line in stream.split('\n')[1:]]
[['perejil', ' 10', ' 5'], ['betarraga', ' 20', ' 2'], ['zanahoria', ' 30', ' 10'], ['chocolate', ' 1000', ' 1']]

>>> [[e.strip() for e in line.split(',')] for line in stream.split('\n')[1:]]
[['perejil', '10', '5'], ['betarraga', '20', '2'], ['zanahoria', '30', '10'], ['chocolate', '1000', '1']]

>>> [ "Nombre: %s, calorias: %s, cantidad: %s" % tuple([e.strip() for e in line.split(',')]) for line in stream.split('\n')[1:]]
['Nombre: perejil, calorias: 10, cantidad: 5', 'Nombre: betarraga, calorias: 20, cantidad: 2', 'Nombre: zanahoria, calorias: 30, cantidad: 10', 'Nombre: chocolate, calorias: 1000, cantidad: 1']


Capturar solo los números
=========================
>>> values = [[e.strip() for e in line.split(',')] for line in stream.split('\n')[1:]]
>> [ [int(v) for v in line if v.isdigit()] for line in values]
[[10, 5], [20, 2], [30, 10], [1000, 1]]


Pasar los valores formateados
=============================
>>> values_formated = [ ( l[0],int(l[1]),int(l[2]) ) for l in values]
>>> [line for line in values_formated if line[2]>2]
[('perejil', 10, 5), ('zanahoria', 30, 10)]


Suma condicionada: Sumar calorias de todos los elementos con cantidad>2
============================================
>>> sum( [line[1] for line in values_formated if line[2]>2] )
40


Construir strings usando List comprehension
===========================================
Ejemplo para armar una SQL que haga union de varias tablas
>>> " UNION ".join(
... ['SELECT max(%s) as time FROM "%s".%s' % tuple(x[:1]+['SCHEMA_NAME']+x[1:])
... for x in [
... ['field1','table1'],
... ['field2','table2'],
... ['field3','table3'],
... ['field4','table4']
... ]
... ]
... )
'SELECT max(field1) as time FROM "SCHEMA_NAME".table1 UNION SELECT max(field2) as time FROM "SCHEMA_NAME".table2 UNION SELECT max(field3) as time FROM "SCHEMA_NAME".table3 UNION SELECT max(field4) as time FROM "SCHEMA_NAME".table4'



Creación de Dictionary
======================
Ejemplo:
========
Esto no es necesario hacerlo:
d={}
for row in rows:
if d.has_key(row[0]):
d[row[0]].append((row[1], row[2]))
else:
d[row[0]] = [(row[1], row[2])]

Basta con hacer:

>>> rows=[[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0],[11,12,13,14,15]]
>>> d={}
>>> d.update( [ (r[0],(r[1],r[2])) for r in rows] )
>>> d
{1: (2, 3), 11: (12, 13), 6: (7, 8)}



Interseccion, Union, Diferencia entre listas
============================================
>>> A=[1,2,3,4,5]
>>> B=[2,4,6,8]
# Intersecion
>>> [x for x in A if x in B]
[2, 4]
>>> [x for x in B if x in A]
[2, 4]
# Difference
>>> [x for x in B if x not in A]
[6, 8]
>>> [x for x in A if x not in B]
[1, 3, 5]
>>>

Otra forma usando Set
=====================
>>> set(A).intersection(B)
set([2, 4])
>>> list(set(A).intersection(B))
[2, 4]
>>> list(set(B).intersection(A))
[2, 4]
>>> list(set(B).difference(A))
[8, 6]
>>> list(set(A).difference(B))
[1, 3, 5]


Set:
====
A set object is an unordered collection of distinct hashable objects. Common uses include membership testing, removing duplicates from a sequence, and computing mathematical operations such as intersection, union, difference, and symmetric difference. New in version 2.4.


Desafío:
=========

¿Se puede hacer esto con list comprehension?
¿si? ¿no? ¿porqué? ¿cómo?
>>> l=[]
>>> for n in ['Francisco','Richard', 'Luis']:
... for c in ['Fruta','Carne','Verdura']:
... if not(n=='Luis' and c=='Carne'):
... l.append('%s come %s' % (n,c))
...
>>> l
['Francisco come Fruta', 'Francisco come Carne', 'Francisco come Verdura', 'Richard come Fruta', 'Richard come Carne', 'Richard come Verdura', 'Luis come Fruta', 'Luis come Verdura']

Luego de Webprendededor Concepción 2008

Bien motivado me quedé luego de escuchar a todos estos "geaks" (como uno) hablando de emprendimiento, innovación, creatividad, etc...

Noticia en Diario El Sur
Concepción no es un Santiago chico
Webprendedor, con las pilas puestas en Concepción