Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Разбор нескольких вариантов решения задачи про разбор выражений с группирующими скобками
Перевод хорошей статьи, анонс которой мы уже постили в одном из прошлых выпусков
Заявлена поддержка .scaffold файлов для контроллеров и моделей, реплика-сетов MongoDB и сделан рефакторинг системы конфигурирования
Третья статья из серии о классах и объектах в python
В статье указывается на грабли в виде последовательного вызова datetime.now в одном и том же тесте с непредсказуемым результатом. Рассматриваются также возможные варианты обхода проблемы
Команда django предлагает купить за 20 баксов синюю футболку с логотипом... хм... Django
Рассказ о разработке игры, схожей с Heartstone
В этот раз Максим Климишин расказывает о трансдюсерах в Python, Игорь Давыденко о React.js для Python разработчика, Дмитрий Чаплинский и Дмитрий Гамбаль о том, как строится опенсорс краудсорсинговая платформа "Vulyk", Андрей Светлов о PEP 492, Павел Коломиец о проекте Vagga
Этой статьей автор открывает цикл, посвященный внутреннему устройству интерпретатора языка Python.
Рассматриваются методики профилировали в Питоне. Так же доступна интерактивная версия Ipython Notebook.
Описана и показана реализация скрипта, предназначенного для генерации boilerplate (повторяющегося/рутинного) кода при создании нового проекта на web-фреймворке Flask
Ключевое слово null обычно используется во многих языках программирования, таких как Java, C++, C# и JavaScript. Это значение, которое присваивается переменной. Концепция ключевого слова null в том, что она дает переменной нейтральное или "нулевое" поведение. А что же в Python?
Несложным трюком улучшается возможность кеширования сайта целиком, которая уже встроена в Django
Рассказ о разработке модуля Pyspaces - системы для работы с linux namespaces с основным прицелом на использование в контейнерах
PyVmMonitor это профайллер для оценки производительности Python программ ставящий пере собой задачу стать лучшим инструментом для анализа производительности программ на Python.
Проект является частью kivy, но установки самой kivy не требует.
Запись велась с экрана ноутбука и докладчику давался микрофон. Звук может быть иногда странный, но вроде бы те части которые послушал вполне слышимы.
Видео в порядке выступления:
- Дмитрий Николаев, "Опыт работы с большими объемами данных на примере компании HealthJoy" http://youtu.be/9LYS0DvLGsI
- Михаил Кашкин, "Flask API backend" http://youtu.be/3Iw73IF_6OU
- Алексей Москаленко, "Does Python Need Type Checking" http://youtu.be/Q2VzHH61C5k
17 уроков с текстом и видео с достаточно глубоким погружением в тему разработки ПО для популярной платы-конструктора