Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Рассматриваются тонкости проксирования объектов, необходимого для обертки ленивыми вычислениями уже имеющихся объектов и функций
Еще одна статья, с попыткой понять почему GIL не всегда плохо и как решаются задачи, в которых все-таки нужно обойти ограничения как GIL, так и производительности собственно и реализации языковых конструкций Python
Основное применение метаклассов, по мнению автора, это выставление соответствия неких простых идентификаторов (например строк-имен классов при сериализации) соответствующим классам. Как именно это происходит и описывается в данной статье.
Анонсируется существенное увеличение производительности и устранения множества багов. В ветке Py3k объявлена поддержка Python 3.2.5
Рассказ о масштабировании приложений, blueprints и некоторых других продвинутых принципов микрофреймворка Flask
Продолжение замечательной серии статей о том как выглядит веб-разработка на более низком CGI уровне
Статья требующая довольно глубокого погружения в тему и явно не для новичков, но погрузиться можно как раз из прочих статей автора в этом же блоге
Мы перевели и озвучили интересный рассказ, о том с чего начинался Python из первых рук. Огромное спасибо за это замечательному человеку, фанату Python в хорошем смысле этого слова pixel
Автор утверждает, что тестирование кода на Python не ограничивается одними лишь возможностями модуля unittest. И в подтверждение своих слов приводит небольшой обзор таких инструментов как Doctest, Coverage, Nose и Mock
Продолжение статьи о реализации паттерна проектирования Одиночка
Довольно интересный инструмент для параметрического построения 3D моделей с помощью кода на Python и последующего экспорта в web или специализированый софт
Автор делится своим решением реализации паттерна singleton (одиночка) и объясняет его работу
Предлагается декоратор позволяющий использовать в модуле или классе несколько функций с одинаковым названием, но разным количеством или типом аргументов
Довольно обширная и очень неплохая статья о том, что такое i18n и i10n и как это реализовать в приложении на tornado. Знакомит с gettext, babel и тем как это все скрестить с экосистемой Tornado и даже как это работает в сравнении с Django
По ссылке примеры использования библиотеки с довольно впечатляющими возможностями, включающими визуализацию обрабатываемых данных
В посте описывается минимальная структура пакета, чем заполнить эту структуру, а также какие конфигурационные файлы надо создать. Приводится список действий для публикации пакета на PyPi Доступна, также, вторая часть
Главная идея pundle в том, чтобы не создавать отдельную директорию на каждую комбинацию версий пакетов как в virtualenv, а вместо этого поставить все пакеты в директории типа .pundlerdir/python-version-variant/package-name-2.3.4, и при старте проекта, взяв информацию из frozen.txt, активировать нужные версии пакетов
Описано использование travis-ci, coveralls.io, readthedocs.org для непрерывного запуска тестов, оценки покрытия тестов и хостинга документации соответственно. Это все освещается в свете написания пакета для Python