Tim O'Reilly о популярных технологиях программирования

По перлу книг точно не нужно. Очень хорошая документация есть.

Неправда ваша. Perl Cookbook и Advanced Perl Programming - очень полезные в жизни книжки. Не то чтобы этого не было в документации, просто в них все по шагам и по полочкам.

Отличная документация это неплохо, иногда нужно "на пальцах" :). По поводу падения спроса, я думаю те кто хотел купили или скачали %).

а книги по питону всё рано лучше кучи онлайн буков по перлу ту

Тут ты не прав, сам пишу на питоне. В питоне есть узкие места, метакласы, расширение языка и т.д. из тех книг что я видел эта тема была мало затронута , проще в inet было найти ...., и чаще всего в виде исходников с минимум описания принципов.

О-о-о-о-о... Сейчас начнуться спекуляции...

>а книги по питону всё рано лучше кучи онлайн буков по перлу ту

bla-bla-bla

>Тут ты не прав, сам пишу на питоне.

Да. По Питону мало хороших книг. По технике программирования на настоящем Питоне. Пожалуй только, Dive Into Python, Thinking In Python, да статьи с IBM.

Да зачем этому Питону книги? Горбатому поможет только могила, так и этому уродцу, годному только на скрипты. Любая ошибка только в рантайме вылезает...

+ cookbook на aspn.com, и в мэйллистах интересные темы поднимаются периодически

Забыл python-maillist :) А если серьезно, питон,perl,ruby,lua свмодостаточны , все остальное религия. Хотя на программу для обработки научных данных на питоне, я буду "слегка" удивлен, для этого есть другие языки программирования . Каждому свое %).

есть, удивляйся:

MATLAB

Ну буду удивляться, за сколько купил или по варезу скачал? а Maxima не пройдет ?

FORTRAN95

хе-хе

заходим на http://www.sai.msu.su/sal/sal1.shtml

пайтон мягко говоря на задворках...

Хм, а почему питон должен быть в top10, для каждой задачи есть свои решения, питон не панацея, fortran тоже.

> Да зачем этому Питону книги? Горбатому поможет только могила, так и этому уродцу, годному только на скрипты. Любая ошибка только в рантайме вылезает...

если жизнь тебе кажется легче
от того что к ошибкам рантайма
добавляешь ошибки компиляции --
ты сам себе злобный антропоморфный дендромутант.

пишите юнит-тесты, прогоняйте код через pychecker,
и ваши зубы будут мягкими и шелковистыми.

забыл добавить: и используйте нормальные типизированные языки для нормальных проектов - плюсы и жабу.

А если ты злобный кульхацкер и не нуждаешься в командной работе и рефакторинге то, конечно, можешь тащиться, то того, что на пайтоне можно одним левым копытом перебрать все и вся.

фортраном еще кто то пользуется?

интересно для решения каких задач его применяют

Massive Parallel Processing

>фортраном еще кто то пользуется?

>интересно для решения каких задач его применяют

2JB

а что пан предложит взамен для математических задач?

> а что пан предложит взамен для математических задач?

сильно не пинайте, но может matlab?

> а что пан предложит взамен для математических задач?

лисп широко применяется в символьной математике (см maxima, axiom),
функциональные языки -- в доказательстве теорем и проч.
для численного интегрирования и решения урчпов конечно фортран хорош,
но этим математические задачи не исчерпываются

> забыл добавить: и используйте нормальные типизированные языки для нормальных проектов - плюсы и жабу.

угу, щаз. если мне позарез нужен будет типизированный компилируемый в native-код язык я лучше возьму ocaml.

> А если ты злобный кульхацкер и не нуждаешься в командной работе и рефакторинге то, конечно, можешь тащиться, то того, что на пайтоне можно одним левым копытом перебрать все и вся.

недавно в одном списке рассылки товарищи из гугла и нескольких других компаний активно агитировали идти к ним работать. наверное командной работой там и не пахнет.

> забыл добавить: и используйте нормальные типизированные языки для нормальных проектов - плюсы и жабу.

между прочим тебе дали хороший ответ к "ошибкам только в рантайме", а ты даже не удосужился осмыслить. сказать кто ты после этого, или сам догадаешься?

какие проблемы решает строгая типизация, кроме связывания некоторых особо кривых ручонок?
утечки памяти? переполнение буфера? OutOfMemory exception?

> а книги по питону всё рано лучше кучи онлайн буков по перлу ту

а вас, искусственный интеллект в хокейной маске, я попрошу заткнуться.
в идеале -- навсегда

>недавно в одном списке рассылки товарищи из гугла и нескольких других компаний активно агитировали идти к ним работать. наверное командной работой там и не пахнет.

если толпу скриптописателей назвать командой, то может быть ты прав...

>между прочим тебе дали хороший ответ к "ошибкам только в рантайме", а ты даже не удосужился осмыслить. сказать кто ты после этого, или сам догадаешься?

да фуфел этот pychecker, я же говорю - горбатого могила...

> какие проблемы решает строгая типизация

подрастешь - узнаешь.

А это ты у Гвидо спроси, он тебе растолкует:

http://www.artima.com/forums/flat.jsp?forum=106&thread=89161

(БОГ (ПИШЕТ (НА (ЛИСПЕ))))

(бог (написан (на (lisp))))

>какие проблемы решает строгая типизация, кроме связывания некоторых особо кривых ручонок?

Очевидно она решает проблемы, связанные с нетипобезопасными операциями.

> какие проблемы решает строгая типизация

> подрастешь - узнаешь.

слив засчитан. ты -- полное ламо и на такой элементарный вопрос дать ответа не в состоянии.

> А это ты у Гвидо спроси, он тебе растолкует:

это "idiot typing" никакого отношения к языкам со статической типизацией не имеет.

ребята, вы не правы насчёт того что по питону нет хороших материальных books,
очень понравилась Learning Python 2 ed. по которой я учил сам язык.
Полезной оказывается иногда и Python in a Nutshell
Насчёт же Dive into P впечатления смешанные, с одной стороны это глубокий подробный труд, с другой же, стиль изложения заслуживает названия "use pydoc -g"

а How To th. like. CS вообще печки заслуживает так как стиль программирования на питоне они выбрали самый ужасный и научат только плохому :)

в питоне главное - хорошая дока для новичков, формирующая хороший стиль,
всё остальное они найдут на help() или pydoc

> интересно для решения каких задач его применяют

Добавлю к сказанному - fortran это просто классика. Под него огромное кол-во библиотек на все случаи жизни. Причём, реализация есть почти подо все суперкомпьютеры. Т.е. его использование - это просто традиция, которыу очень лениво ломать... :)

> Хотя на программу для обработки научных данных на питоне, я
> буду "слегка" удивлен

удивляйся. реал-тайм FFT анализ (8192 точек) данных со звуковой карты - стерео, 16бит, 48КГц. одновременно с дополнительной обработкой и выводом графики через pygame . догадайся на какой машине? pentium-233/80мб

ну конечно, окончательная обработка данных - сглаживание, нормирование, дифференцирование, построение publication quality графиков и прочее и прочее - тоже в питоне - используя numeric и gnuplot.

правда, все это я написал на питоне ради того чтобы научиться кодить на питоне.

А по подробнее? Можно на мыло (brazhe at biophys dot msu dot ru)

Я дофига писал на MatLab-e, недавно (несколько месяцев назад) нарыл для себя Питон. С тех пор мои волосы стали мягкими и шеловистыми и я пишу на Питоне( + Pyrex, Boost::Python, SWIG ).

Единственное достоинство Матлаба это его гигантская стандартная библиотека. А за это приходится расплачиваться на редкость куцым языком. В частности передача массивов в функцию по значению. У меня есть здоровенная узкоспецифическая система моделирования на MatLab-e, которая тормозит весьма изрядно и в том числе по этой причине.

И если бы её переписать на Pythone я думаю она бы весьма изрядно ускорилась.

Так что для научных рассчётов рулит Python + SciPy, а по мере необходимости MatLab( %.m -> %.c -> %.pyd (т.е. расширение к питону) ).

Я дофига писал на MatLab-e, недавно (несколько месяцев назад) нарыл для себя Питон. С тех пор мои волосы стали мягкими и шеловистыми и я пишу на Питоне( + Pyrex, Boost::Python, SWIG ).

Единственное достоинство Матлаба это его гигантская стандартная библиотека. А за это приходится расплачиваться на редкость куцым языком. В частности передача массивов в функцию по значению. У меня есть здоровенная узкоспецифическая система моделирования на MatLab-e, которая тормозит весьма изрядно и в том числе по этой причине.

И если бы её переписать на Pythone я думаю она бы весьма изрядно ускорилась.

Так что для научных рассчётов рулит Python + SciPy, а по мере необходимости MatLab( %.m -> %.c -> %.pyd (т.е. расширение к питону) ).

> А по подробнее? Можно на мыло (brazhe at biophys dot msu dot ru)

1) питоновскими средствами открываем аудиопорт в соответсвующем режиме
2) в цикле читаем энное количество байт
3) средствами numeric транслируем полученный объем в два массива (стерео)и средствами же numeric делаем БПФ анализ по каждому каналу
4) полученный массив БПФ коэффициентов обрабатываем - обработка у меня достаточно простая - выделение некоторых коррелирующих частот
5) визуализация при помощи pygame - чертим точки, линии, текстовку
6) пишем в файл

все это работает на стареньком ноуте dell inspiron 3000

полученный файлы обрабатываем опять таки на питоне - привязка к реперным точкам, сглаживание кубическим сплайном, нормирование, выделение некоторой нелинейной составляющей (фон), вывод через библиотеку gnuplot (то что сейчас отрабатываю), а так - xgraph/ygraph

> Ну буду удивляться, за сколько купил или по варезу скачал? а Maxima не пройдет ?

А при чём тут максима? Вроде б всю дорогу синтаксическим клоном матлаба была octave?

>вывод через библиотеку gnuplot

вместо gnuplot рекомендую питоновскую pylab - моща как в matlab

мде, pylab r0x

r0x again

aand again

and a bit more

aand else one ore time

just a lil bit more