Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
При разработке сервисов на django, мы столкнулись с тем, что не пользуемся большей частью пакета django-rest-framework, о чем я упоминал на Moscow Python Conf 2017. В итоге мы сделали свой небольшой пакет для простой реализации REST API в Django проектах
В современном мире есть куча нюансов, которые нужно учесть при старте вашего приложения: конфигурация, деплой, тесты, CI, удобство разработки. Расскажу про Bleeding Edge технологии, основная цель которых сделать ваш проект безопасным и удобным
В современном мире есть куча нюансов, которые нужно учесть при старте вашего приложения: конфигурация, деплой, тесты, CI, удобство разработки. Расскажу про Bleeding Edge технологии, основная цель которых сделать ваш проект безопасным и удобным
У нас было 2 виртуальные машины, 75 сайтов, десятки тысяч машин для мониторинга, тысячи метрик, две базы данных и одна очередь ActiveMQ, Python и целое множество библиотек всех сортов и расцветок, pandas, а также numpy, dash, flask, SQL Alchemy. Не то чтобы это был необходимый запас для системы, но если начал собирать компоненты, становится трудно остановиться. Единственное, что вызывало у меня опасение — это JavaScript. Ничто в мире не бывает более беспомощным, безответственным и порочным, чем JS зомби. Я знал, что рано или поздно мы перейдем и на эту дрянь.
Dramatiq система распределенной обработки задач на Python 3, ориентированная на простоту, надежность и производительность.
В этой статье я расскажу про npyscreen — библиотеке для создания текстовых интерфейсов для терминальных и консольных приложений.
Это восемнадцатая часть серии Мега-учебников Flask, в которой я собираюсь развернуть микроблог на облачной платформе Heroku.
NumPy это open-source модуль для python, который предоставляет общие математические и числовые операции в виде пре-скомпилированных, быстрых функций. Они объединяются в высокоуровневые пакеты. Они обеспечивают функционал, который можно сравнить с функционалом MatLab. NumPy (Numeric Python) предоставляет базовые методы для манипуляции с большими массивами и матрицами. SciPy (Scientific Python) расширяет функционал numpy огромной коллекцией полезных алгоритмов, таких как минимизация, преобразование Фурье, регрессия, и другие прикладные математические техники.