Fabric Engine — это платформа для скриптовых языков, которая позволяет ускорить их выполнение и использовать многопоточность более эффективно. Первый релиз поддерживает JavaScript и Python. Лицензия платформы AGPLv3. Она может быть использована как на серверной стороне, так и на стороне клиента (поддерживаются Firefox и Chrome), облачной инфрастуктуре.

Для достижения поставленной цели исходный скрипт преобразуется в код на языке KL. KL — строго типизированный язык, сходный с С. Скрипт, преобразованный в KL, транслируется в машинный код при помощи LLVM. Если в системе доступен GPU, то будет использован и он.

Как заявляет компания-разработчик, скорость приложения, запущенного на платформе, сопоставима с C++. Тестирование проводилось с использованием Node.js .
Примеры тестовых конфигураций и задач

Производитель считает, что эта разработка делает скриптовые языки вполне применимыми в области высокопроизводительных вычислительных задач (HPC). Можно отметить, что в этом направлении идет адаптация PyQt для Fabric Engine.

github репозиторий со стабильной версией
github репозиторий с нестабильной версией

>>> Подробности (h-online.com)

Pyramid — это web-фреймворк, написанный на Python. Основные изменения:

• добавлена поддержка Python 3;
• декоратор @view_defaults;
• интроспекция;
• возможность расширения запроса без наследования;
• добавлены методы для настройки обработчиков Not Found и Forbidden.

>>> Подробности (readthedocs.org)

Вышел DRAKON Editor 1.9, свободный кросс-платформенный редактор диаграмм визуального языка ДРАКОН.
Язык ДРАКОН обеспечивает наглядное и простое для понимания представление алгоритмов. Области применения:

• составление спецификаций для ПО и технических заданий;
  
• документация ПО;
  
• собственно программирование.

В этой версии:

• Генерация кода на языках Java и C#.
  
• Новый генератор кода для скриптовых языков.
  
• Вставка изображений горячими клавишами.
  
• Список ранее открытых файлов.
  
• Возможность менять шрифты.

Перечень языков программирования, поддерживаемых в версии 1.9:

• Java
  
• C#
  
• простой C и C++
  
• Python
  
• Tcl

Интерфейс редактирования в DRAKON Editor оптимизирован для диаграмм языка ДРАКОН.
Поддерживаемые ОС: Linux, Mac OS, Windows.

>>> Сайт проекта (sourceforge.net)

Вышла новая версия интерпретатора PyPy, который написан с использованием RPython-подмножества Python со статической типизацией. В рамках данного проекта реализован JIT компилятор. Скорость его работы на 10% выше, чем у PyPy 1.7 и в 5.2 раза выше, чем у классического CPython. Было выполнено много работ для JIT на платформе ARM. Однако, в бочке меда есть и своя ложка дегтя: у PyPy более высокое потребление памяти, особенно на длительно работающих процессах. Особенности новой версии:

• Добавлена специализация списков. Это позволяет уменьшить расход памяти для списков с элементами одного типа.
• Готов бекенд для платформы ARMv7.
• Улучшена совместимость с CPython.
• Обновление стандартной библиотеки с версии 2.7.1 до 2.7.2.
• Продолжена работа над поддержкой математической библиотеки Numpy, которая происходит в отдельной ветке numpypy. В версию 1.8 добавлены функции для работы с многомерными массивами, различные размеры dtype, добавлено множество новых функций. Добавлена возможность работать с именем numpy, однако, перед тем, как импортировать numpy все равно надо написать import numpypy.
• Добавлены JIT хуки. Это позволяет писать функции, которые запускаются JIT компилятором на фазе оптимизации или окончательной трансляции кода в машинные инструкции.

Особенности PyPy:

• Он может бесшовно заменить Python 2.7 и 2.6.
• Поддерживаются ctypes, django (с sqlite), twisted (без поддержки ssl), pylons, pyglet.
• В PyPy имеется бекенд для генерации байт-кода для LLVM, NET/CLI, Java.
• Поддерживается обмен данными между микропотоками в рамках одного потока, выделенного операционной системой.
• Поддерживается «песочница» для не доверенного кода с полными возможностями без выделения небезопасных функций, в отличие от CPython.
• Поддерживаются архитектуры: x86 (IA-32), x86_64 и ARMv7. Ведется работа над поддержкой PowerPC (PPC64).
• PyPy используется для тестирования новых концепций и возможностей языка Python.

Сайт проекта

Страница загрузок

Тесты скорости PyPy

Описание идеи, лежащей в основе PyPy

>>> Подробности (morepypy.blogspot.com)

31 января вышла новая версия Google AppEngine — 1.6.2. Несмотря на минорную версию, в этом релизе содержится значительное улучшение — полноценная поддержка фреймворка Django. Ранее было возможно использовать лишь форк фреймворка django-nonrel, имеющий множество ограничений по сравнению со стандартным Django. Теперь же с помощью нового сервиса Cloud SQL можно использовать полноценную версию фреймворка и множество third-party приложений.

Также в релиз включены:

• Инструмент для бэкапа базы данных.
• Добавлено Channel API, позволяющее устанавливать постоянное соединение с клиентом и посылать сообщения от приложения браузеру без запроса от JavaScript.
• Улучшено API сервиса blobstore, предназначенного для хранения больших файлов.

>>> Подробности (blogspot.com.au)

Вышло сразу два обновления плеерa Foobnix для Linux (python, gtk, gstreamer) и Android.
Было сделано много улучшений в стабильности, быстродействии и добавлении нового функционала.

Foobnix полноценный музыкальный проигрыватель с минималистичным интерфейсом и различными социальными интеграциями: бесплатная музыка ВКонтакте и last.fm и др.

Также выпущена новая программа для Андроид Ebooka PDF Reader c поддержкой клавиш Nook и фиксацией документа по ширине.

Официальный сайт может не справиться с нагрузкой из-за новых appengine квот, по этому привожу ссылки на программы:
Foobnix Linux (deb, tar.gz): https://launchpad.net/~foobnix-player/+archive/foobnix/+packages

sudo add-apt-repository ppa:foobnix-player/foobnix
sudo apt-get update
sudo apt-get install foobnix

Foobnix Android: https://market.android.com/details?id=com.foobnix

Ebooka PDF Reader: https://market.android.com/details?id=com.ebooka.pdf

>>> Подробности (foobnix.com)

Вышел DRAKON Editor 1.5, свободный кросс-платформенный редактор диаграмм визуального языка ДРАКОН.
Поддерживаемые ОС: Linux, Mac OS, Windows.
В этой версии:
- Генерация кода на C, C++, Python, Tcl.
- Процесс редактирования сделан более удобным: при перемещении линий теперь перемещаются все связанные с ними объекты.
- Множество улучшений пользовательского интерфейса (переход к диаграмме по имени, Find all references, Go to definition и пр.)

>>> Сайт проекта (sourceforge.net)

Вышла очередная версия PyPy — интерпретатора языка программирования Python, который написан на Python и может компилировать сам себя. Основным изменением этого выпуска является значительный прирост производительности. В среднем на тестовом пакете, прирост производительности PyPy 1.7 составляет около 30%, по сравнению с PyPy 1.6 и до 20 раз быстрее на некоторых тестах.

Основные изменения:

• исправление ошибок, совместимость исправлений с CPython;
• исправления в Windows-версии;
• в PyPy 1.7 по умолчанию включен stackless;
• NumPy был переименован в numpypy;
• JSON encoder заменен на новый, написанный на чистом Python, превосходящий по скорости CPython с расширениями на С в 2 раза;
• уменьшено потребление памяти некоторыми RPython модулями.

Ссылка для загрузки.

>>> Подробности (morepypy.blogspot.com)

Вышла версия 1.1.0 Matplotlib — популярной библиотеки для построения графиков с использованием языка программирования Python. Основные изменения по сравнению с версией 1.0.1:

• модуль sankey для рисования диаграмм;
• окружение для создания анимированых графиков — модуль animation;
• автоматизация позиционирования графиков, подписей и осей на холсте — команда tight_layout() позволит распределить их так, чтобы они не наезжали друг на друга;
• продолжена работа по интеграции с PySide, хотя функционал всё ещё находится в beta-версии и рекомендуется по прежнему пользоваться PyQt4;
• улучшено отображение и позиционирование легенд;
• упрощена работа с трёхмерными графиками (модуль mplot3d), также существенно расширена и обновлена документация по mplot3d;
• унифицированы маркеры;
• полностью убрана поддержка старого модуля Numerix, теперь все пользователи должны использовать Numpy;
• исправлен ряд ошибок.

Выпуск 1.1 — последний, сохраняющий совместимость с Python версий от 2.4 до 2.7. Последующие выпуски будут поддерживать только Python 2.6, 2.7 и 3.1 и более новые версии ветки Python 3.

>>> Подробности (sourceforge.net)

В этом году пройдет вторая ежегодная конференция PyCon, это крупнейшее профессиональное событие на постсоветском пространстве для тех кто тем или иным способом связан с технологиями на языке программирования Python. Событие займет два дня 22-23 октября 2011 и пройдет в Киеве. На событии ожидается более 250 слушателей, которым в течение двух дней будут представлены доклады от более чем десятка докладчиков. Доклады будут осуществляться на русском и английском языках.

UaPyCon — это событие для сообщества, организованное при поддержке Python Software Foundation, и является нашей версией ежегодных конференций, которые проводятся по всему миру. Цель конференции — профессиональное общение для программистов любого уровня: от новичков, которые только делают выбор, до профессионалов с многолетним опытом, которые хотели бы представить свои технологии и получить обратную связь во время живого общения. Конференция является площадкой для формирования контактов, а также возможностью лично встретиться со многими участниками сообщества. Кроме того, это просто грандиозное событие по концентрации докладчиков.

Доклады

В этом году мы планируется провести двухдневную конференцию в два потока, включая доклады, мастер-классы, панельные дискуссии и lighting talks. Кроме того, будет проведена «recruiting session» — у желающих будет возможность больше узнать о украинских компаниях, которые разрабатывают на Python, об их проектах и побеседовать с их представителями.

Среди докладчиков ожидаются:

• Игорь Почечуев, Василий Дижак, Тарас Мурашко, Игорь Давыденко, Андрей Светлов, Павел Коломиец, Александр Соловьев, Роман Ворушин (Киев, Украина)
• Александр Бойко (Харьков, Украина)
• Александр Лябах (Днепропетровск, Украина)
• Михаил Кашкин (Одесса, Украина)
• Александр Литовченко (Донецк, Украина)
• Юрия Юревич (Омск, Россия)
• Армин Ронахер (Armin Ronacher), Австрия
• Ендрю Годвин (Andrew Godwin), Великобритания
• Мартин Шустрик (Martin Sustrik), Словакия
• Анжей Млечко (Andrzej Mleczko), Италия
• Маттео Босколо (Matteo Boscolo), Италия
• Ожидаются подтверждения участия от Тарека Заде (Tarek Ziade) и Luke Kenneth Casson Leighton.

Более подробная информация о докладах и их содержании будет опубликована на официальном сайте после обработки материалов.

Регистрация

Количество мест будет ограничено в связи с размерами предложенного помещения в Киеве. Поэтому лучше не медлить с регистрацией, по опыту прошлого года перед началом конференции могут возникнуть проблемы с билетами:

• Страница регистрации на сайте конференции http://ua.pycon.org/register/
• Для студентов предусмотрена скидка, если вы планируете купить билет со скидкой, то от вас потребуется предъявить действующий студенческий билет

Организация

Для тех, кто хочет следить за событием через социальные сети:

• Официальная страница события в Facebook
• Twitter
• Lanyrd
• http://vk.com/event30503016]Vk.com
• Хештег: #uapycon

Внимание: регистрация на страницах в Facebook или Vk.com не являются регистрацией на событие, это только способ упростить взаимодействие между участниками.

Для тех, кто хочет освежить впечатления прошлого года, можете ознакомиться с видео на канале конференции http://blip.tv/pycon-ukraine

Спонсоры конференции:

• Золотые: oDesk, Prom.ua, 42 Coffee Cups;
• Серебрянные: InSollo, DjangoStars, JetBrains;
• Бронзовые: NIC.UA;
• Партнёры: GitHub, Wingware;
• Медиапартнеры: Developers.org.ua, Devcult.ru.

Контакты: организационные вопросы и спонсорство: Владимир Гоцык (@gotsyk, gotsyk[]gmail.com), пресса и информационное спонсорство: Михаил Кашкин (@mikashkin, email: mkashkin[]gmail.com)

>>> Регистрация (pycon.org)

Shogun — программный пакет, предназначенный для машинного обучения, с поддержкой большого набора алгоритмов и структур данных.

В Shogun акцентируется внимание на широком использовании различных методов и инструментов для решения задач распознавания образов, таких как: метод опорных векторов (SVM), пошаговый дискриминантный анализ, регрессионный анализ, перцептроны, алгоритмы обучения скрытых моделей Маркова и других. Большинство инструментов основывается на методе опорных векторов. Также возможно использование комбинированных методов.
Shogun написан на C++ и предоставляет интерфейсы для MATLAB, Octave, Python и R.

Данный релиз содержит значительные улучшения:

• поддержка новых ЯП (Java, C #, Ruby, Lua) в модульных интерфейсах;
• добавлены новые алгоритмы обучения (LLE (wikipedia.org), HLLE, LTSA и другие);
• поддержка MATLAB 2011a;
• исправление ошибок, чистка кода, изменения в API и многое другое.

В рамках Google Summer of Code 2011 над проектом работало пять студентов, часть их работы вошла в представленный релиз.

Пример распознавания цифр (Shockwave Flash)

Исходный код

>>> Подробности (shogun-toolbox.org)

PyPy — достаточно совместимый Python интерпретатор, является почти полной заменой CPython 2.7.1, а благодаря трассирующему JIT-компилятору превосходит его по скорости.

Главными особенностями этого релиза стали скорость и стабильность. В среднем тесты производительности показывают, что PyPy 1.6 стал на 20-30% быстрее предыдущей версии, которая уже оставляла далеко позади CPython.

Это стало возможным вследствие комплексных изменений, улучшены Garbage Collector (GC), время разогрева JIT и проводимые им оптимизации, качество генерируемого машкода и реализация собственно интерпретатора.

В этой версии:

• улучшено поведение GC на очень больших объектах и массивах;
• ускорен ctypes: теперь вызовы оптимизируются JIT и до 60 раз быстрее чем в PyPy 1.5 и в 10 раз быстрее чем в CPython;
• простые генераторы теперь разворачиваются в цикл по месту вызова, что дает прирост производительности в 3.5 раза, остальные генераторы были тоже оптимизированы и теперь быстрее на 10-20%, чем в PyPy 1.5;
• поддержка плавающих одинарной точности в JIT, например array('f');
• улучшен формат хранения словарей в зависимости от их содержимого, что дало прирост скорости и уменьшение расхода памяти, например, для словарей, у которых ключи только строки или целые; размеры остальных словарей также были уменьшены, благодаря исправленным ошибкам;
• в поставку включен JitViewer — веб-инструмент, помогающий узнать какие части приложения были затронуты JIT, вплоть до ассемблера;
• расширен список поддерживаемых C-модулей;
• появились многобайтные кодировки;
• первоначальная поддержка NumPy (теперь он очень быстр), интегрированная с JIT; к сожалению, API пока не полный и не каждое приложение сможет работать.

Анонс

>>> Страница загрузки (pypy.org)

В основе Orcsome лежит простая идея: отрисовка окон возлагается на стабильный, проверенный временем, быстрый менеджер окон, а управление им осуществляется при помощи скрипта на Python.
Это позволяет в широких пределах варьировать поведение любых менеджеров окон, даже имеющих весьма бедные возможности для настройки.

Теоретически возможности Orcsome ограничены только вашими знаниями Xlib — библиотеки функций клиента X Window.
Если вы не обладаете таковыми знаниями совсем или обладаете, но в недостаточной степени, Orcsome предоставляет обёртку, реализующую самые распространённые задачи по управлению окнами:

• управление фокусом, вызов окна на передний план с активацией нужного рабочего стола;
• перемещение окна на указанный рабочий стол;
• возможность перемещать окно внутри стека;
• выборка и фильтрация окон по их свойствам;
• подписка на события X Window: нажатие горячих клавиш, создание/удаление окна, изменение свойств окна;
• захват клавиатуры и мыши;
• история фокуса.

Всё это в сочетании с понятным скриптовым языком позволяет реализовывать достаточно сложные операции, например, такое популярное действие, как «spawn or raise» — запуск приложения или передача ему фокуса, если оно уже запущено.

Пример конфигурации от baverman

Документация

>>> Страница проекта на github'e (github.com)

После двух лет разработки вышло первое крупное обновление IPython под версией 0.11. За это время большая часть кода была переписана и реорганизована. Некоторые API изменились, поэтому совместимость с предыдущими версиями частично потеряна.

Разработчики обещают теперь более частый выпуск обновлений и исправление ошибок, поэтому версия 1.0, скорее всего, уже не за горами.

IPython - это расширенная интерактивная оболочка для языка программирования Python. IPython обладает множеством преимуществ и предоставляет множество возможностей по сравнению со стандартным интерпретатором. Вот только некоторые из них:

• Параллельные вычисления в интерактивном режиме;
• Возможность интерактивной визуализации с поддержкой различных GUI-библиотек;
• Удобное и мощное автодополнение;
• Magic-функции для расширения функциональности;
• Управление переменными, сохранение истории, логирование;
• Наличие API, что позволяет использовать IPython в собственных проектах.

Основные изменения и улучшения по сравнению с предыдущими версиями:

• Standalone Qt console. Новая консоль, написанная на Qt, которая может использоваться вместо стандартной. Поддерживает подсветку синтаксиса на основе Pygments. Позволяет рисовать графики, изображения и т.п. с использованием Matplotlib прямо в консоль, а не в отдельное окно. Отображает строки документации для модулей, функций и методов;
• Высокоуровневые параллельные вычисления с использованием ZeroMQ;
• Интеграция с текстовым редактором Vim;
• Интеграция с MS Visual Studio (!);
• Улучшения в поддержке Unicode;
• Поддержка Python 3;
• Новая модель управления профилями и пользовательскими конфигурациями;
• Хранение истории сеансов в SQLite.

Ссылки:

• Официальный сайт проекта
• Презентация новых возможностей
• Загрузить
• Исходный код
• Документация

>>> Подробности (ipython.org)

Burster — плагин (plug-in) для браузера, позволяющий встраивать в web-страницу файлы, созданные в популярном пакете 3D моделирования Blender. В частности, с его помощью становится возможным встраивать в web-страницу игры созданные на основе Blender Game Engine, что теоретически позволяет ему конкурировать с Unity3D.

Возможности:

• Поддержка Windows и Linux
• Поддержка Opera, Firefox, Chrome и IE
• Шифрование исходных файлов *.blend
• Выполнение сценариев Python в «песочнице» (sandbox)
• Взаимодействие между web-страницой и файлами *.blend

>>> Подробности (geta3d.com)

10 июля состоялся релиз Python 3.2.1. Напомню, что в данный момент для ветки 2.х выпускаются лишь исправления ошибок, а все нововведения реализуются только для ветки 3.х. Релиз отмечен тем, что разработчики уделили большее внимание стандартной библиотеке. В частности, версия 3.2.1 включает:

• Множественные улучшения модуля unittest
• Возможность компиляции более одного .pyc-файла для одного файла с исходным кодом, а также модулей расширений .so, соответственно при наличии нескольких установленных интерпретаторов Python (PEP 3147 и PEP 3149)
• Новая библиотека futures для работы с потоками и процессами в рамках конкурентного программирования (PEP 3148)
• Постоянный ABI для модулей расширений (PEP 384)
• Настройка ведения логов на основе словаря (PEP 391)
• Переработка GIL с целью уменьшения конфликтов
• Расширенный пакет email
• Улучшение модуля ssl с поддержкой SSL-контекстов и сравнением имени хоста, предоставляющего сертификаты
• Расширенный модуль shutil с поддержкой файлов-архивов
• Модуль sysconfig для доступа к системным настройкам
• Множественные улучшения в configparser
• Улучшения в дебаггере pdb
• Множественные улучшения в операциях со строковыми и байтовыми переменными
• Прочие улучшения

Полный список изменений

>>> Подробности (python.org)

Глобальные блокировки в CPython (стандартная реализация языка python) долгое время были камнем преткновения и предметом многочисленных споров. В реализации PyPy, до недавнего времени, была применена схожая техника разграничения доступа к общим данным.

В настоящее время команда разработчиков проекта PyPy работает над альтернативным алгоритмом разграничения доступа к общим данным. Вместо блокировок предлагается использовать транзакции по аналогии с базами данных.

Вместо прямого изменения содержимого оперативной памяти программа работает со специальной областью (транзакционной памятью), в которую вносятся все изменения. По завершению обработки эти изменения атомарно вносятся в память программы. В случае обнаружения коллизии с другими транзакциями, изменения вносятся только от первой транзакции; остальные транзакции отменяются и отправляются на повторное выполнение.

Это оптимистичный алгоритм, каждая нить выполняют код без учёта того что делают другие нити.

Несмотря на то, что алгоритм может давать значительные потери производительности при высокой конкуренции за данные, он выглядит очень перспективным. Во-первых, он позволяет работать нескольким нитям независимо над разными частями одного объекта в памяти (при использовании блокировок пришлось бы ставить блокировку на весь объект целиком). Во-вторых, при возникновении многочисленных коллизий при доступе к одному объекту, менеджер транзакций может упорядочить выполнение кода (это будет аналогично наличию блокировки на этот объект).

В целом, хотя новый подход и имеет недостатки, он позволяет радикально улучшить производительность многих устоявшихся шаблонов проектирования. Например, в ситуации, когда каждая нить работает только со своими данными. В частности, это позволит эффективно масштабировать на многопроцессорных системах большинство серверных приложений.

>>> Подробности (morepypy.blogspot.com)

Вышла новая версия Flask — легкого веб-фреймворка для языка Python. Flask базируется на движке шаблонов Jinja2 и WSGI-библиотеке Werkzeug. Основной принцип разработки — сохранять фреймворк легким, но расширяемым при необходимости.

В новой версии была проведена значительная чистка кода, а также внесены изменения, упрощающие использование Flask для разработки крупных веб-приложений. И, конечно же, не обошлось без исправления багов.

Изменения, на которые нужно обратить внимание при обновлении

>>> Полный список изменений (pocoo.org)

В статье, написанной как учебное пособие, описано создание клиент-серверных приложений, начиная от простейшего эхо-сервера, и заканчивая удаленным доступом к экземпляру произвольного класса с передачей исключений с сервера на клиент (что существенно упрощает отладку).

Удаленный доступ к экземпляру класса реализован через тонкий клиент (оболочку) и перегрузку доступа к атрибутам класса, что вообще говоря может иметь гораздо более широкое применение чем создание сетевых приложений.

>>> Статья (a-iv.ru)

После более года активной разработки вышла новая версия SymPy — Python-библиотеки для символьных вычислений.

Авторы SymPy ставят перед собой цель создать полноценную систему компьютерной алгебры, написанную полностью на языке Python, сохраняя при этом код как можно более понятным и расширяемым.

Сейчас проект включает в себя около 86000 строк кода, и в число его возможностей входят:

• выполнение арифметических операций над многочленами;
• упрощение многочленов;
• раскрытие скобок;
• факторизация;
• дифференцирование;
• интегрирование;
• нахождение пределов;
• решение уравнений и систем уравнений;
• работа с матрицами;
• многое другое.

В версии 0.7.0 было внесено большое количество улучшений, с полным списком которых можно ознакомиться здесь.

Следует отметить, что на данный момент для работы SymPy необходим Python 2 версии не ниже 2.4, а со следующей после 0.7.0 версии - Python 2.5. Поддержку Python 3 планируется реализовать уже в версии 0.8.0.

Документация

>>> Полный список изменений (github.com)