Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Elasticsearch - это платформа для поиска и анализа данных. Предлагается статья о применении этого движка на практике с помощью модуля elasticsearch
Отдельного внимания здесь заслуживает библиотека weasyprint, которая без браузера умеет отрисовывать html+css в pdf или png на уровне прохождения теста Acid2 на совместимость со стандартами
Да, и мы туда же. Только у нас скрипт на python для генерации черно-белого изображения с 50 вариациями оттенков
Планируется серия статей о том как реализовать на Flask систему проведения опросов и, возможно, тестирования знаний.
Рассказ о том как анализировать AST (абстрактные синтаксические деревья) на предмет корректности кода из которого они сгенерированы, например используется ли аргумент метода где-нибудь в его теле
Разве что ленивый не опубликовал еще свой шаблон создания нового проекта на Flask. Вот еще один пример.
Рассказы о Docker, Consul, Tornado (в сравнении с django)
Ну как лиц... На этот раз автор ищет лица зомби, если это можно так назвать. Просто не может остановиться.
Автор - разработчик из Google написал книгу в виде 59 статей с хорошим погружением в какую-либо проблему. Например, статью об аргументах-функциях мы публиковали в прошлом выпуске
Довольно подробное сказание о том, что работа с базами данных обычно не упирается в IO на стороне клиентов и насколько полезно в этом плане asyncio
Автор замечает, что многие разработчики используют старые версии pip и virtualenv, а в новых версиях есть много вкусненького - и пора бы обновиться
Очередной пример использования seaborn - библиотеки, которая делает картинки matplotlib минимально приемлемыми для просмотра.
Не требует дополнительных сервисов. Интегрируется с Django-админкой
Основная задача этой утилиты - легкое создание архива с вашим проектом с включением всех необходимых зависимостей и практически готовым к развертыванию на других машинах
Небольшой рассказ с примерами о том, как можно без особого напряжения увеличить скорость питоновского кода, в частности циклов. В качестве инструментов предлагается использовать multiprocessing, cython и numba.
Небольшой трюк, показывающий как можно использовать pandas время для работы с многомерными массивами.
В статье автор рассказывает о недостатках таких систем как pip и npm и предлагает интересное, новое решение.
Довольно респектабельный, международный научный журнал рекомендует применять python и посвятил этой рекомендации довольно большую статью. Не обошлось без hello world
Интересный проект, превращающий данные CSV, XML, XLS или XLSX в структуру данных, схожую с моделью django ORM с возможностью записи в реальную модель. Проект активно развивается и обеспечен неплохой документацией.
Седьмая часть огромной серии статей, которые мы почему-то пропустили, с детальным разбором на примере специального приложения механизма авторизации в Django. Все семь статей можно посмотреть так, планируется еще примерно три.