Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Больше о нем самом, как человеке и разработчике, чем о python
Пример практического применения модуля gsutil
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"
Расширенная "документация - how-to" о тестировании django приложений.
Слайды и расшифровка презентации
Код выложенный в gist.github.com с примером его использования.
Продолжении серии статей. В этот раз о поддержке поиска/замены, вставке изображений и автодополнении слов. Предыдущие части: Часть 1. Вводная Часть 2. О форматировании
Реализация алгоритма выявляющего похожесть изображений на основе scikit
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
Автор пытается убедить нас, что даже в 2014 году, когда все уже изучили docker, virtualenv все еще имеет право на жизнь
Может быть использован как в интерактивном режиме так и в качестве библиотеке. Есть библиотека и для JS
Анонсирован новый русскоязычный ресурс о python. Вопрос как долго ему придется ползти, чтобы взлететь?
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)
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)
Девушки, оказывается, не обходят стороной python
На примере конкретных ошибок в проекте 'whisper'
onePK - платформа для разработки приложений для маршрутизаторов и коммутаторов CISCO
Пример автоматического распознавания простой каптчи с помощью tesseract-ocr
Неплохая статья описывающая как на базовом уровне применить специальные типы данных Postgres в Peewee ORM, правда без подробного описания самих типов данных и описания их недостатков.