Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Статья описывает как реализовать конвейер вычислений. На подобии этого:
Статья описывает один из способов оптимизации модуля Django-rest-framework
Это пошаговый туториал о том, как начать использовать docker с django
Это статья-введение в behaviour-driven development (BDD) на примере REST Python-Flask приложения
Статья рассказывает как PyCharm поддерживает type hinting
Byterun это интерпретатор Python написанный на Python. Статья расскажет о структуре интерпретаторе. Эта статья сможет помочь погрузиться в тему интерпретаторов
Статья описывает как воспользоваться датчиком влажности и получить с него данные через Интернет.
По ссылке вы найдете готовый код для конвертирования XLSX в PDF
В статье вы найдете подробное сравнение JSON парсеров. Будут рассматрваться такие параметры как производительность и потребление памяти.
Список JSON библиотек:
cjson, rapidjson, yajl, ujson, jsonlib2, jsonlib, simplejson, json.
Написание программ это веселый процесс. А вот повышение производительности - боль. Программы Python не являются исключением. Здесь я хотел бы показать вам, как можно быстро анализировать код Python, чтобы найти медленные части кода программы
В этой статье мы представим полный пример системы агрегации данных с помощью Python, событий S3 и DynamoDB.
В этой статье мы будем использовать реальные данные и попробуем визуализировать их с помощью 7 библиотек для визуализации.
Введение в async и await и асинхронное программирование
Автор статьи указывает на основные отличия Python2 и Python3 с точки зрения пользователя (программиста).
Статья описывает возможность использовать RAM в качестве хранилища для базы данных PostgreSQL. Что в свою очередь повышает скорость тестирования