Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Краткая, но достаточно емкая статья и пример проекта на github
Подробное руководство о том как найти нужный прямоугольник и выделить из него данные с помощью модулей cv2 и numpy
В учебнике подробно рассматриваются, объясняются и анализируются наиболее часто используемые структуры данных и алгоритмы. Изложение идёт от простого (что такое алгоритм, как оценить его производительность) к сложному (деревья, графы) с живыми примерами и кодом.
Точнее говоря, модуль позволяет не заботиться об активации, если следовать определенным соглашениям
Имеется в виду применение модуля logging и по замерам автора - даже в режиме CRITICAL (грубо говоря вообще без записи в лог) дает сильное падение производительности. Следует иметь это в виду и проверить свои приложения.
Data Science подразумевает некоторый набор методов и задач для обработки и анализа данных. В настоящее время в этом направлении нашел очень хорошее приложение язык программирования python и существует множество удобных и интересных инструментов, о которых и рассказывается в статье.
Белорусские Python’исты в этом году отметили Хэллоуин вместе, на Python Meetup. Так получилось, что последняя пятница месяца выпала как раз на 31 октября. Это, конечно, не могло не сказаться на формате проведения встречи. Духи играли с техникой, а наши докладчики рассказывали об асинхронной работе в JavaScript и Python, преимуществах open source ERP и CRM системы Odoo и жаловались, как же не просто быть хорошим программистом, но плохим человеком.
Перевод статьи «Should Everybody Learn to Code?», которая показалась переводчику с хабры (и не одному ему) заслуживающей внимания.
Собственно поиск перестановок и комбинаций в итеративном режиме (без предварительной генерации полного набора данных)
Основная идея проекта CFFI - сделать внешние интерфейсы, в виде функций написанных на C, просто доступными из python. В данной статье рассказывается о том как распространить для конечных пользователей ваш проект основанный на использовании CFFI
Имеется в виду использование python в качестве скриптового языка для ваших приложений на C#
Динамическая проверка типов данных передаваемых в функцию на основе специального декоратора и аннотаций из PEP3107
Продолжение перевода статей о Django с сайта effectivedjango.com. Этот цикл статей, по мнению автора перевода, будет полезен веб-разработчикам, которые делают только первые шаги в изучении Django
Несколько хороших рекомендаций, которые следует держать в голове, чтобы не вносить не вынужденных потерь производительности кода.
Приводится ряд примеров, в которых генераторы списков могут существенно сократить количество кода необходимого для решения задачи, при это не сильно теряя в читаемости
Вкратце: что-то вроде городской легенды. Если искать сложные темы по программированию в гуглопоиске, то вам могут предложить (среди прочего) решить интерактивный тест и если он будет успешно пройден, то не исключено, что с вами свяжется Google по поводу трудоустройства
Разбирается конкретная задача unit-тестирования, основные ошибки, которые допускают при ее решении и рекомендации о том куда смотреть, чтобы эти ошибки не допускать
В этой версии разработчики сделали упор на инструменты для научного программирования, такие как поддержка IPython Notebook прямо в PyCharm и просмотрщик массивов NumPy. Одновременно с этим добавили улучшенную поддержку кода, написанного с использованием библиотеки NumPy и включили поддержку matplotlib в интегрированной консоли Python.
Основная идея проекта - взять на себя все трудности выполнения Cython кода. Теперь достаточно написать "runcython hello_world.pyx" и все необходимые для сборки программы действия будут выполнены модулем, а вы получите результат в том виде как будто его выполнил интерпретатор