With high probability, I will start as research assistent (aka PhD student) at the Paderborn Center for Parallel Computing.
There I will research in the area of storage systems, especially on the topic "data deduplication". It is really nice to be able to continue and complete the work of my master thesis.
Einer der Vorteile von Python ist die gute Integration von C-Bibliotheken z.B. um einzelne Funktionen aus Performancegründen auszulagern. Die Zusammenarbeit mit Java ist viel schwieriger. Es gibt mehrere Gründe, warum eine bessere Zusammenarbeit wünschenswert ist. Zum einen sind die sehr umfangreichen Bibliotheken ein riesiger Vorteil der Java-Welt, auf der anderen Seite könnte man eine Verbindung mit Java-Legacy-Anwendungen aus Python heraus herstellen wollen.
Es gibt mit Jython eine Python-Implementierung auf der JVM, die natürlich sehr einfach mit Java-Bibliotheken und -Programmen zusammenarbeiten kann. Jython hat in letzter Zeit einige Fortschritte erzielt, aber die Implementierung ist immer noch Jahre hinter der aktuellen Entwicklung der Sprache hinterher. In vielen Situationen scheidet Jython als Alternative einfach aus.
Eine Lösung, die ich seit einigen Wochen verwende, ist JPype. JPype erlaubt aus normalen (C-)Python heraus Zugriff auf Java-Bibliotheken und integriert diese gar nicht schlecht. Ein Beispiel:
import jpype
jpype.startJVM(jpype.getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=%s" % classpath)
java = jype.JPackage("java")
de = jype.JPackage("de")
contact = de.dirkmeister.example.Contact(surname = "Meister")
contact.mail = "XYZ@XYZ.de"
contact.sendMail("Test-Mail")
java.lang.System.out.println("Mail sent")
Die Integrationg geht soweit, dass Java’s hashCode() Methode als __hash__, equals() als __eq__ und toString() als __str__ verwendet werden, so dass man quasi kaum merkt, ob ein Objekt nur ein Python- oder ein “Java”-Objekt ist. Selbst Getter- und Setter werden als Python-Properties integriert und sogar Exceptions werden transparent umgesetzt. Auch Swing-Anwendungen sollen einfach möglich sein.
Nachdem die Hürde der Installation überwunden hat, gestaltet ich die Arbeit erstaunlich flüssig und problemlos.
Ich verwende JPype um in Python auf das Hadoop Distributed File System (HDFS) zu zugreifen und dabei die volle FileSystem-API auf eine pythonifizierte Art zu verwenden z.B. sollen die Stream-Objekte als “File-like Objects” integriert werden. Den Code will ich in ein paar Wochen auf hier vorstellen.
Die Webseite "jp’s domain" vergleicht in dem Artikel "Python web development and frameworks in 2007″ die Python-Webdevelopment-Frameworks Zope, Djangeo, Pylons and TurboGears nach verschiedenen Kritierien wie der
Over the past year or so I have spent a whole lot of time evaluating different web frameworks, trying to find what works best for me. Like many programmers, I am a bit of a perfectionist, but I am also a pragmatist. I want my tools to work absolutely right every time, and I want my tools to help me effectively get certain tasks done. However, if you’ve programmed much at all, you know that perfection isn’t something that you are likely to find, as perfection to one person is different to what perfection for another person is. In the end you can only pick what works best for you.
Compounding this decision process is the fact that in Python web development, there are quite a few choices.
