Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Интерактивные тетради IPython и Jupyter теперь визуализируются прямо на Github.
Jupyter — молодой проект, основанный на платформо-независимой части IPython, который предоставляет удобный инструмент для научных и статистических расчетов в виде «интерактивных тетрадей» (notebooks). Ранее интерактивные тетради можно было создавать и просматривать с помощью nbviewer (nbviewer.jupyter.org), теперь они рендерятся прямо в репозитории. Движок рендеринга поддерживает Python, Julia и R, работает в публичных и приватных репозиториях и интегрируется с nbviewer.
Чтобы понять в какую сторону лучше развивать фреймворк - разработчики предлагают пользователям пройти небольшой опрос
Большая, достойная статья, которая начинается с реализации отладочного опкода для интерпретатора на языке C
Небольшие описания и авторское сравнение проектов PyCharm, WingIDE, Sublime Text 3, Eclipse\PyDev и VIM. Особенного внимания заслуживают комментарии.
Довольно большая статья о применении модуля cryptography
Забавно, что django без middleware побеждает
Разбор логической задачи, решение ее в лоб и рефакторинг
Небольшая статейка о создании одного классификатора и исходный код на github
Автор наткнулся на проблему необходимости явного копирования словарей и напоминает о ней.
Команда разработчиков из Intel ухитрилась запустить python в GRUB для BIOS и EFI систем.
Казалось бы сравнение теплого с мягким, но среди разработчиков есть явное разделение на пользующихся тем или иным и нюансы могут быть интересны каждой из сторон
Автор потратил некоторое время на поиск правильного способа прописать каталоги исключенные из coverage отчета для jenkins и делится готовым рецептом
Kivy - наше все, но он стоит на плечах других великанов
Вообще-то их туда не стоит пускать, но если уж так случилось, то удалять нужно аккуратно
Часто возникает необходимость хранить в БД статус модели. При этом необходимо оптимально хранить статус в базе и удобно работать с ним в коде. Автор показывает как это сделать с использованием собственных типов полей в SQLAlchemy.
Рассказывается о том какое преимущество и почему может дать PyPy на процессе индексирования документов в поисковом движке whoosh
Конспект интересных приемов из книги Марка Лутца "Learning Python"