Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Проект позволяющий выполнить ограниченный набор алгоритмов внутри CPython на PyPy и при этом получить существенный прирост производительности за счет JIT
Довольно глубокая статья о работе с SQLite с помощью peewe
Замечательный проект позволяющий упростить задачи проверки/отладки алгоритмов машинного обучения пакета scikit-learn
Попытка на примере понятий игр типа RPG (ролевая игра) объяснить для чего нужен ООП
Очень хорошая статья о том как связаться с нужными сервисами и сделать отчеты в аварийной ситуации. Следует обязательно почитать до начала разработки ваших приложений
Новая версия оболочки вокруг GNU gpg, упрощающей автоматизацию процессов шифрования данных
Кратенький обзор библиотеки vcr (порт одноименного ruby проекта), умеющей делать удобные заглушки для заданных http-запросов в тестах
В качестве бекенда выбран почему-то Apache, но статья все равно может стать хорошей отправной точкой для деплоя с помощью docker-контейнеров
Хорошая статья о том как реализовать автоматическую повторную отправку провалившихся http-запросов в библиотеке Requests
Довольно абсурдная по идее штука, но довольно интересная по реализации - вполне стоит на это посмотреть
Первая часть из анонсируемой серии статей о контроле переменного количества аргументам к функциям и методам
Довольно интересная статья о том как проанализировать текст письма (e-mail) и классифицировать его по нескольким параметрам (спам, тональность, язык)
Иронический ролик о роли Python в мире разработчиков какой ее видят ярые апологеты. Напоминает подачей летний ролик про крымского прокурора (няш мяш).
Автор статьи рассказывает интересную историю о том как сделать наиболее симпатичную декорацию к столикам из крышек для пива
Довольно забавный проект позволяющий получить доступ к shell django прямо в браузере
Изучаем как наглядно выводить результаты работы cProfile в браузере
Еще одна попытка заменить с помощью *languagename* все на свете. Вполне себе холиварная статья. Можно использовать в качестве аргументации.
Показано чтение данных из .xlsx, подсчет сумм столбцов, подитоги, преобразование данных в качестве того как, например, IPython Notebook использовать вместо Excel
Внесение ясности в вопрос о том когда нужно использовать классы (в смысле ООП) и когда их использовать не стоит.
Вкратце: начисто делаем synсdb и migrate, затем с помощью dumpdata/loaddata загружаем данные из старой БД. Конечно если она не очень большая и содержит целостные данные и типы.