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Python 2.7 está disponível no App Engine do Google

Com informações de The H

Fonte: IMasters

O Google anunciou que o Python 2.7 está disponível em sua plataforma App Engine como uma funcionalidade com suporte completo. A versão 2.7 traz várias melhorias ao suporte do App Engine para Python, como suporte para multithreading, para lidar com requisições simultâneas, para fazer o upload do bytecode do Python, para gerar o bytecode e para manipular bibliotecas e JSON nativo. Segundo a empresa, o multithreading e o suporte para requisições simultâneas devem permitir que os desenvolvedores usem completamente a CPU.

Além disso, os desenvolvedores do Google adicionaram a Python Imaging Library (PIL), a biblioteca de computação científica NumPy, e a biblioteca de processamento em XML/HTML lxml ao tempo de execução da App Engine para Python. O novo tempo de execução suporta apenas a versão 1.2 do framework Django – as versões anteriores suportavam Django 0.96 e 1.2 – logo, os desenvolvedores terão que atualizar seus aplicativos baseados em Django. O suporte para Djangoforms foi removido, e o Google sugere o WTForms como alternativa.

Outras modificações estão listadas neste guia. Um novo App Engine SDK para Python está disponível para download. A App Engine é um sistema cobrado comercialmente, mas o Google afirma que aplicativos podem utilizar 1 GB de armazenamento e “CPU e largura de banda suficientes para suportar uma entrega eficiente de cerca de 5 milhões de page views por mês” gratuitamente.

O Python 2.7 é o último branch da série Python 2, que será sucedida pelo Python 3, cujo lançamento ainda não tem previsão.

Google App Engine 1.6.0: Graduação oficial e mais novidades

Após três anos e meio do lançamento da plataforma, o Google AppEngine deixa de ser um produto ‘preview’ e passa a ser completamente suportado pelo Google. O crescimento da plataforma neste tempo foi excepcional. Estatísticas atuais dão conta de mais de 100 bilhões de requisições por mês, 300 mil aplicações em execução e acima de 100 mil novos desenvolvedores adicionados mensalmente. Ficam claros, portanto, o sucesso e a necessidade de investimentos a longo prazo no GAE.

Com a nova versão 1.6.0, oficialmente será adotado o novo modelo de cobrança, conforme anunciado em maio; também foram publicados os documentos termos de serviço e política de uso, e há uma SLA de 99.95%.

E a nova versão traz um conjunto de novas funcionalidades:

  • Min Idle Instances: Agora você pode ajustar o número mínimo de instâncias da sua aplicação que ficarão em execução(de 1 a 100).
  • Max Pending Latency: Aplicações que necessitam de menor latência no acesso, agora podem configurar por quanto tempo uma requisição irá aguardar para ser atendida antes de iniciar uma nova instância da aplicação.
  • Python 2.7: Agora o SDK suporta também esta versão do Python; assim se pode testar aplicações localmente contra a versão 2.7, antes de publicá-las em produção.
  • Map Reduce (Python): Foi liberada uma versão experimental de um framework de Map Reduce, que inclui as fases Map, Shuffle e Reduce
  • Memcache API (Java): A API de memcache agora suporta chamadas assíncronas também para a plataforma Java.
  • Datastore Callback (Java): Pode-se agora especificar ações a serem executadas antes e depois das operações de put e delete no Datastore.
  • Blobstore API: Não será mais necessário habilitar a cobrança de sua aplicação para utilizar a API do Blobstore

Todas as funcionalidades e correções podem ser acompanhadas para ambas as plataformas nas notas da versão, para Python e Java.

Fonte: Rafael Nunes/InfoQ

PyPy 1.6 implementa Python 2.7

O PyPy anunciou o lançamento da versão 1.6 do seu interpretador Python integrado com rastreamento Just-in-Time (JIT). De acordo com os desenvolvedores, a versão implementa totalmente o Python 2.7.1, além de trazer maior velocidade e melhorias na estabilidade.

Com o codinome “Kickass Panda”, o PyPy 1.6 está 30% mais rápido que a versão anterior e vem com melhorias de desempenho, que incluem maior rapidez no tempo de aquecimento JIT e melhor funcionalidade do Garbage Collector.

A ferramenta web-based JitViewer está incluída para ver quais partes do código foram compiladas utilizando JIT. O módulo de extensão API para CPython, o intérprete padrão C para Python, agora inclui suporte para outras extensões.

Fonte: Under-Linux