Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Недавно на хабре была статья «Отображаем данные из Serial в Chrome Application» о том, как красиво представить данные, отправляемые Arduin-кой в Serial. По-моему, ребята предложили очень красивое решение, которое с одной стороны выглядит достаточно простым, а с другой позволяет получить прекрасный результат с минимумом усилий. В комментариях к статье было высказано сожаление о том, что такое решение не заработает под Firefox-ом и высказана идея, что «можно еще написать простенький веб-сервер с выдачей html на основе этой штуки». Меня эта идея «зацепила», быстрый поиск в google готового решения не выдал, и я решил реализовать идею сам. И вот, что из этого вышло.
Изучение внутренностей ваших инструментов добавляет много опыта. В этой статье рассказывается о принципах построения интерпретаторов.
Автор показал как создать блог используя rst разметку.
PasteDeploy - инструмент для управления WSGI приложениями. В этой статье описывается как можно использовать различные форматы конфигурации, в том числе yaml, ini
От переводчика: Наверно всем интересно, что внутри у инструмента, который используешь, этот интерес овладел и мной, но главное не утопать в нём и не закопаться так что не вылезти. Найдя для себя интересный материал, я решил заботливо перевести его и представить хабросообществу (моя первая публикация, прошу ногами сильно не пинать). Тем, кому интересен как Python работает на самом деле, прошу проследовать под кат.
Иногда на графиках нужно нарисовать указатель на какую-то особую точку, на которую стоит обратить внимание, или указательные линии с номерами кривых могут служить заменой легенды. Про то, как рисовать такие стрелки-указатели в библиотеке Matplotlib и рассказывает статья Как рисовать стрелки на графиках и добавлять аннотации, продолжающая серию статей про Matplotlib.
Статья описывает типичные проблемы Python кода, которых прям стоит избегать.
Данная статья представляет перевод главы, обучающей работе с текстовыми данными, из официальной документации scikit-learn. Цель этой главы — это исследование некоторых из самых важных инструментов в scikit-learn на одной частной задаче: анализ коллекции текстовых документов (новостные статьи) на 20 различных тематик. В этой главе мы рассмотрим как: загрузить содержимое файла и категории выделить вектора признаков, подходящих для машинного обучения обучить одномерную модель выполнять категоризацию использовать стратегию grid search, чтобы найти наилучшую конфигурацию для извлечения признаков и для классификатора
В этой статье описано как спарсить данные о странах с википедии.
О небольших хитростях, которые можно применять при оптимизации кода на Cython
В статье описывается как можно использовать цепи Маркова для написания текста в особом стиле
Django — широко известный и один из наиболее развитых фреймворков для веб-разработки. Django написан на Python и, следовательно, для работы с ним потребуется установленный интерпретатор Python. Это не представляет никаких проблем, если мы работаем в среде Linux. Однако события принимают совсем другой оборот, если приходится заниматься разработкой на Python под Windows.
Это набор скриптов, которые позволяют конвертировать исходники Java в исходники C++
Статья показывает как написать свой первый плагин для Inkscape. В статье нет много слов о магии программирования, а только про расширение - как его написать, собрать, запустить.
Операционные системы предоставляют механизм под названием - переменные среды. В этой статье будет рассказано, как использовать эти переменные в своих Python проектах
В чем прелесть языка? В этой статье вы найдете ответ.
В этой статье показано как можно в одном queryset объединить данные двух моделей.
Библиотека представляет собой клиент для сервиса http://yourls.org/
Какое-то время назад гугл опубликовал эксперимент DeepDream(http://googleresearch.blogspot.com.au/2015/07/deepdream-code-example-for-visualizing.html). Это проект направленный на визуализацию нейронных сетей. А в этой статье будет показано, как использовать этот же алгоритм, но в PyCharm
Статья описывает алгоритм выявления автоматически созданных доменов (согласно Dynamic Generation Algorithm) и "законных" - созданных при участии человека. Это может понадобится для определения доменов, которые создают различные вирусы.