Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Сравнительный анализ Ansible и Buildout
Анонсирована программа конференции для python-разработчиков в Уфе. Она пройдет 2 октября 2014. Участие в конференции бесплатное.
Больше о нем самом, как человеке и разработчике, чем о python
Небольшая статья о том как работать с pymongo
Статья из блога разработчиков Red Hat с размышлениями на тему: "Почему Python 4.0 не будет, как Python 3.0"
Пример практического применения модуля gsutil
Код выложенный в gist.github.com с примером его использования.
Слайды и расшифровка презентации
Расширенная "документация - how-to" о тестировании django приложений.
Реализация алгоритма выявляющего похожесть изображений на основе scikit
Продолжении серии статей. В этот раз о поддержке поиска/замены, вставке изображений и автодополнении слов. Предыдущие части: Часть 1. Вводная Часть 2. О форматировании
Или как передать текущего пользователя в форму. В комментариях есть хорошее замечания про то, что это настолько частая задача, что для нее есть специальные миксины в django-braces
Может быть использован как в интерактивном режиме так и в качестве библиотеке. Есть библиотека и для JS
Завершен замечательный цикл статей, где автор описывает свой опыт написания веб-приложения на Python с использованием микрофреймворка Flask. Оглавление: Часть 1: Привет, Мир! Часть 2: Шаблоны Часть 3: Формы Часть 4: База данных Часть 5: Вход пользователей Часть 6: Страница профиля и аватары Часть 7: Unit-тестирование Часть 8: Подписчики, контакты и друзья Часть 9: Пагинация Часть 10: Полнотекстовый поиск Часть 11: Поддержка e-mail Часть 12: Реконструкция Часть 13: Дата и время Часть 14: I18n и L10n Часть 15: Ajax Часть 16: Отладка, тестирование и профилирование Часть 17: Развертывание на Linux (и даже на Raspberry Pi!) Мега-Учебник Flask, Часть 18: Развертывание на Heroku Cloud (данная статья)
На примере конкретных ошибок в проекте 'whisper'
Автор пытается убедить нас, что даже в 2014 году, когда все уже изучили docker, virtualenv все еще имеет право на жизнь
Пусть мы хотим вычислить десятимиллионное число Фибоначчи программой на Python. Функция, использующая тривиальный алгоритм, на моём компьютере будет производить вычисления более 25 минут. Но если применить к функции специальный оптимизирующий декоратор, функция вычислит ответ всего за 18 секунд (в 85 раз быстрее)
Пример автоматического распознавания простой каптчи с помощью tesseract-ocr
Девушки, оказывается, не обходят стороной python
Анонсирован новый русскоязычный ресурс о python. Вопрос как долго ему придется ползти, чтобы взлететь?