Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Часто спрашивают, как отслеживать изменение структуры сайта на Django-CMS в системах контроля версий.
Недавно уже было описано, как создать свой плагин для CMS. И упомянуто, что у плагина могут быть настройки. Поскольку эти настройки хранятся в самой обыкновенной джанговской модели, в них и может быть размещено всё, что может быть размещено в модели. Но если с полями вроде CharField или TextField работать очень просто, то бывают и менее очевидные ситуации.
Статья описывает как использовать Steam в своем Python коде
Обработка текстов (NLP) это интересная задача, но как при другом анализе данных можно получить странные предсказания. Статья об этом.
В статье показано как определить коэффициент корреляции. И будет рассмотрена возможность замены традиционного коэффициента корреляции Пирсона на этот коэф.
Статья рассказывает как использовать StackHut для публикации ваших скриптов в Интернет
Статья рассказывает что такое фентези футбол и как можно делать обдуманные ставки
Статья описывает как написать простой парсер для HackerNews. Код из статьи позволяет определить новинки на сайте и сохраняет страницы в БД
В статье вы найдете различные способы подсчета факториала и узнаете какой из них быстрее.
Крейглист это сайт электронных объявлений.
Статья подробно описывает все операции со словарями в Python
Интересная статья, которая показывает как визуализировать движение игроков NBA, а также как посчитать различную статистику по этим данным
Интересная статья рассказывает как использовать Postgres транзакции с ORM SQLAlchemy
Учебная статья рассказывает по шагам как создавать твиттер ботов
На одной странице собраны различные публикации на тему Python+SQlite. Разные плагины, опыт использования и другое
Автор статьи описывает опыт полученный на GSoC, а именно - ускорение PyPy с помощью SIMD
Grub написал наш соотечественник, это мощный фреймворк для веб-парсинга. Эта статья описывает базовые основы работы с этим фреймворком.
Статья показывает применение анализа данных на примере криминала в городе Балтимор. Инструменты стандартны - pandas, matplotlib, ipython, но данные не стандартные.
Любите Python, но и без Go обойтись не можете? Тогда эта статья вам поможет, в статья описывается как написать модуль для Python на Go