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Kürzlich musste ich XML-Tags aus XML-Dateien löschen, um die entsprechenden XML-Dateien etwas übersichtlicher zu gestalten. Der richtige Weg wäre sicher gewesen, einen XSLT-Prozessor zu nutzen, der die entsprechenden Tags ausfiltert, aber mangels Zeit habe ich dann doch ein kleines Python-Skript gebaut. Die zu entfernenden Tags hatten auch keine Properties und ließen sich daher gut entfernen.

def filter(oldfile, newfile, filterStart, filterEnd):
    killFlag = 0
    with open(newfile, 'w') as outfile, open(oldfile, 'r', encoding='utf-8') as infile:
        for line in infile:
            strIndex = line.find(filterStart)
            if (strIndex > -1) | (killFlag == 1):
                killFlag = 1
            else:
                outfile.write(line)
                strIndex2 = line.find(filterEnd)
                if (strIndex2 > -1):
                    killFlag = 0
 
filter('somexmlfile.xml', 'somefilteredxml.xml', '<xs:annotation>', '</xs:annotation>')

Uwe

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Durch eine SX Frage bin ich auf das Verfahren der „Russischen Bauernmultiplikation“ gestoßen, mit der man ohne Multiplikation ganzzahlige Zahlen miteinander multiplizieren kann. Just for Fun hier die Python-Implementierung:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Mar 18 10:04:40 2017
 
@author: Uwe Ziegenhagen
"""
import pandas as pd
from math import floor
 
def russianPeasantMultiply(a, b):
    assert a > 1
    assert b > 0    
    data = pd.DataFrame([[a, b]], columns=list('ab'))
    while a > 1:
        a = floor(a/2)
        b = b + b
        data.loc[len(data)]=[a, b]
    data = data[data['a'] % 2 == 1]    
    return(data.b.sum())
 
print(russianPeasantMultiply(63, 17))

Ohne pandas geht es sicher auch, aber pandas macht es etwas einfacher…

Uwe

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http://stackoverflow.com/questions/4485610/python-message-box-without-huge-library-dependancy zeigt, wie man Windows Standard-Dialoge (wie MessageBox und JaNeinAbbrechen) mit Python auswerten kann:

# using ctypes
import ctypes
MessageBox = ctypes.windll.user32.MessageBoxW
MessageBox(None, 'Hello World', 'This is the window title', 0)
 
# using win32ui
import win32ui
win32ui.MessageBox('This is the message', 'Window Title')
 
# using win32con
import win32con
 
result = win32ui.MessageBox('The Message', 'The Title', win32con.MB_YESNOCANCEL)
 
if result == win32con.IDYES:
    win32ui.MessageBox('You pressed "Yes"')
elif result == win32con.IDNO:
    win32ui.MessageBox('You pressed "No"')
elif result == win32con.IDCANCEL:    
    win32ui.MessageBox('You pressed "Cancel"')

Uwe

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Hier ein einfaches Beispiel, wie man mit Python und Qt 5 Desktop-Anwendungen bauen kann. Ich persönlich nutze Anaconda3, hier ist alles bei, was man dafür braucht.

Im Qt Designer (unter Anaconda3\Library\bin) erstellen wir ein neues GUI auf Basis von „Main Window“ und setzen einen Button und ein Label rauf. Das ganze wird dann abgespeichert, anschließend erstellen wir den notwendigen Python-Code.

# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
from PyQt5.QtWidgets import QMainWindow, QApplication
from PyQt5 import uic
 
Ui_MainWindow, QtBaseClass = uic.loadUiType('test.ui')
 
class MyApp(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super(MyApp, self).__init__()
        self.ui = Ui_MainWindow()
        self.ui.setupUi(self)
        self.ui.pushButton.clicked.connect(self.changeLabel)
 
    def changeLabel(self):
        self.ui.label.setText('Hello World')
 
if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    window = MyApp()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

Uwe

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A while ago I thought about auto-documenting Python code, here’s what resulted from those experiments. (It’s far away from production quality, so use at your own risk)#

Let’s assume we have a Python file without docstrings:

class HalloWelt:
 
	def Hallo(welt):
		return welt
 
 
print(HalloWelt.Hallo("Welt"))

My experimental Python code:

import re
 
class Dokumenter:
	"""
	Fügt einer bestehenden Python-Datei Docstrings hinzu, falls keine vorhanden sind.
	"""
 
	def dokumentme(filename):
		print(">> Prüfe",filename,"auf Docstrings\n")
 
		with open(filename+"_bak", 'w') as outfile:
			with open(filename, 'r') as infile:
				rowIter= iter(infile)
				for row in rowIter:
					# schreibe die Zeile auf jeden Fall in die Zieldatei
					outfile.write(row)
					# Ist in der Zeile ein 'def ' vorhanden?
					if "def " in row:
						# suche erstes Zeichen, das kein Docstring ist
						index = re.search('\S', row).start()
						whitespace = row[:index]
						whitespaceLen = len(whitespace)
						if " " in whitespace:
							blanks = True
						else:
							blanks = False					
						print(whitespaceLen,blanks)	
 
 
						print(">> Funktionsdefinition gefunden")
						print(">> Schreibe Docstring")
						print(">> Whitespaces",index)
						outfile.write('"""\nHallo Welt\n"""\n')
					print(row)
 
Dokumenter.dokumentme("dokme.py")
# Tests, Datei mit und ohne Dokstring,unterschiedliche Einrückungstiefe
# extrahiere die Parameter

Output:

class HalloWelt:
 
	def Hallo(welt):
"""
Hallo Welt
"""
		return welt
 
 
print(HalloWelt.Hallo("Welt"))

Uwe

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Menschen sind schlecht darin, sich gute lange Passwörter zu merken. Computer sind dafür prädestiniert, schlechte (weil kurze) Passwörter zu knacken. Randall Munroe hat das in einem recht bekannten XKCD Comic dargestellt.

Mit xkcdpass (Link) gibt es ein Python-Modul zur Erstellung von Passwörtern nach dem „xkcd-Schema“, das sich mittels pip install xkcdpass einfach installieren lässt.

Startet man xkcdpass ohne weitere Parameter, so spuckt es einfach eine Reihe englischer Wörter aus:

C:\Users\Uwe>xkcdpass
tackle tonsorial satisfied gecko fission decor

Um xkcdpass die Ausgabe deutscher Passwörter beizubringen, geht man wie folgt vor.

1) Mittels --help Parameter kommt man an die Liste aller Optionen, hier ist besonders -w für die Angabe der Wortdatei spannend.

C:\Users\Uwe>xkcdpass --help
usage: xkcdpass [-h] [-w WORDFILE] [--min MIN_LENGTH] [--max MAX_LENGTH]
                [-n NUM_WORDS] [-i] [-v VALID_CHARS] [-V] [-a ACROSTIC]
                [-c COUNT] [-d DELIM] [--allow-weak-rng]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -w WORDFILE, --wordfile WORDFILE
                        Specify that the file WORDFILE contains the list of
                        valid words from which to generate passphrases.
  --min MIN_LENGTH      Generate passphrases containing at least MIN_LENGTH
                        words.
  --max MAX_LENGTH      Generate passphrases containing at most MAX_LENGTH
                        words.
  -n NUM_WORDS, --numwords NUM_WORDS
                        Generate passphrases containing exactly NUM_WORDS
                        words.
  -i, --interactive     Generate and output a passphrase, query the user to
                        accept it, and loop until one is accepted.
  -v VALID_CHARS, --valid-chars VALID_CHARS
                        Limit passphrases to only include words matching the
                        regex pattern VALID_CHARS (e.g. '[a-z]').
  -V, --verbose         Report various metrics for given options.
  -a ACROSTIC, --acrostic ACROSTIC
                        Generate passphrases with an acrostic matching
                        ACROSTIC.
  -c COUNT, --count COUNT
                        Generate COUNT passphrases.
  -d DELIM, --delimiter DELIM
                        Separate words within a passphrase with DELIM.
  --allow-weak-rng      Allow fallback to weak RNG if the system does not
                        support cryptographically secure RNG. Only use this if
                        you know what you are doing.

2) Man besorgt sich eine Datei mit dem deutschen Wortschatz, per Google bin ich auf die folgende Seite der Uni Leipzig gestoßen: http://wortschatz.uni-leipzig.de/html/wliste.html. Hier gibt es Listen für die häufigsten 100, 1000 und 10’000 Wörter der deutschen Sprache (sowie auch für französisch, englisch und niederländisch). Die Liste mit den 10’000 häufigsten Wörtern speichern wir ab.

Ein Hinweis noch zur sprachlichen Einschätzung der 10000 Wörter: Der Duden geht davon aus, dass ein durchschnittlicher Deutsch-Sprecher zwischen 12’000 und 16’000 Wörter spricht, aber rund 50’000 deutsche Worte versteht.

3) Mit der Wortschatzdatei auf der Festplatte können wir jetzt einfach wieder xkcdpass aufrufen und nutzen gleich noch -c 10 für die Erzeugung von 10 Zeilen mit jeweils sechs Passwörtern:

C:\Users\Uwe>xkcdpass -c 10 -w e:\top10000de.txt
Munition Alexander Bernhard Wissen Erstmals geraumer
wissen genießt wenigen Verlierer wunderbar Teufel
Wiesen Hartmut länger römische älter Stimme
irgendwie Monitor operative läuft Vertrieb Optionen
Stahl Brust Polizei Hoffnung Verlauf runden
Ärzte Mafia Dieter Pakistan Systems Areal
trieb hinweg Kanzlers unterlag zweimal zuviel
vollzogen Sparen zwölf verlieren Dutzende Länge
Infotyp beliebten gewisser Malerei gefunden Blätter
Peking äußerten fährt Einblick Interesse schwach

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A short summary on Python’s timestamps:

import datetime
 
now = datetime.datetime.now()
 
print(now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M'))
print(now.isoformat())

From the module’s documentation:

Uwe

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Here are my slides from the Froscon 2016 presentation „Using Python for Scientific Research“.

Slides: Froscon_Slides_2016

Video: Video Recording (The screen was flickering most of the time, pretty annoying and distracting)

I will continously update and expand this presentation during the next months, if you want to receive updates follow the GitHub repository: https://github.com/UweZiegenhagen/2016-Python-Data-Analysis-Slides/

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Here’s some experimental (alpha) code to parse Emacs Orgmode files. It’s far from complete, I only aim at parsing basic TODO strings with level (**), status (TODO, DONE), priority (#A, #B, #C), task and tags.

2016-09-03: It takes my actual orgmode file, so it’s working fine.

2016-09-04: I created a github repo, code updates will be added there, only: https://github.com/UweZiegenhagen/python-orgmode-parser

# -*- coding: utf-8 -*-
import re
 
def parseEmaceOrgmode(s):
    r = '^([\*]+)?\s?(TODO|PROGRESSING|FEEDBACK|VERIFY|POSTPONED|DELEGATED|CANCELLED|DONE)?\s?(\[#[A|B|C]\])?\s?(.*?)\s*(:(.*):)?$'    
    m = re.search(r,s)
    level = m.group(1)
    if (level is not None):
        level = len(level)
    prio = m.group(3)
    if (prio is not None):
        prio = prio[2:3]
    tags = []
    a = m.group(5)
    if a != None:
        b = len(a)-1
        a= a[1:b]
        a = a.split(':')
    tags.append(a)
    return(level, m.group(2), prio, m.group(4), tags)
 
with open("../orgmode.org", "r") as ins:
    for line in ins:
        level, status, priority, task, tags = parseEmaceOrgmode(line)
        if level is not None:        
            print('Level:', level)
            print('Status:', status)
            print('Priority:', priority)
            print('Task:', task)
            print('Tags:',tags,'\n\n')

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Hier ein Quick & Dirty Code, um eine Spalte aus einer Text-Datei zu extrahieren. Geht auch mit AWK, aber wenn man nur Python hat…

def splitFileOneColumn(inputFile,outputFile,columnSeparator,column):
    with open(inputFile, 'r') as infile:
        with open(outputFile, 'w') as outfile:
            for line in infile:
                s = line.split(columnSeparator)
                outfile.write(s[column]+os.linesep) # '\r\n' on Windows, '\n' on Unix/Linux/Mac
            outfile.close()
    infile.close()

Bei Gelegenheit muss ich das mal um die Möglichkeit erweitern, n Spalten zu extrahieren.

Uwe

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