IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE

     05.07.2023       Выпуск 498 (03.07.2023 - 09.07.2023)       Статьи

CLI Tools Hidden in the Python Standard Library

There are several modules in Python that are directly callable from the command line, including the ability to gzip and pretty print JSON. This article introduces you to what is available and how Simon discovered them.

     04.07.2023       Выпуск 498 (03.07.2023 - 09.07.2023)       Статьи
     07.07.2023       Выпуск 498 (03.07.2023 - 09.07.2023)       Релизы

sentry - 23.6.2

Мощная система логгирования и платформа агрегации ошибок. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/sentry/

     04.07.2023       Выпуск 498 (03.07.2023 - 09.07.2023)       Статьи
     03.07.2023       Выпуск 498 (03.07.2023 - 09.07.2023)       Релизы
     07.07.2023       Выпуск 498 (03.07.2023 - 09.07.2023)       Релизы

click - 8.1.4

Фреймворк для простого создания интерфейсов командной строки.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/click/

     03.07.2023       Выпуск 498 (03.07.2023 - 09.07.2023)       Вопросы и обсуждения
     06.07.2023       Выпуск 498 (03.07.2023 - 09.07.2023)       Релизы

jsonschema - 4.18.0

Валидатор JSON данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/jsonschema

     06.07.2023       Выпуск 498 (03.07.2023 - 09.07.2023)       Релизы

SQLAlchemy - 2.0.18

Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/

     05.07.2023       Выпуск 498 (03.07.2023 - 09.07.2023)       Релизы

lxml - 4.9.3

Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/

     03.07.2023       Выпуск 498 (03.07.2023 - 09.07.2023)       Релизы

Django - 4.2.3

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/

     28.06.2023       Выпуск 497 (26.06.2023 - 02.07.2023)       Статьи

Python⇒Speed: When NumPy is too slow

If you’re doing numeric calculations, NumPy is a lot faster than than plain Python—but sometimes that’s not enough. What should you do when your NumPy-based code is too slow? Your first thought might be parallelism, but that should probably be the last thing you consider. There are many speedups you can do before parallelism becomes helpful, from algorithmic improvements to working around NumPy’s architectural limitations. Let’s see why NumPy can be slow, and then some solutions to help speed up your code even more.

     28.06.2023       Выпуск 497 (26.06.2023 - 02.07.2023)       Статьи

Bullet Proofing Django Models

Рекомендаци по составлению моделей в DJango

     29.06.2023       Выпуск 497 (26.06.2023 - 02.07.2023)       Релизы

django-two-factor-auth - 1.15.3

Полноценная двухфакторная аутентификации для Django.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-two-factor-auth/

     27.06.2023       Выпуск 497 (26.06.2023 - 02.07.2023)       Статьи