Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
В данной статье представлен широкий спектр ORM для Python, а также рассказано, что такое ORM и с чем его едят.
Этот материал по шагам покажет, как начать строить графики во Flask.
В статье отображен минимальный набор действий, который необходим чтобы найти медленные места в Python-коде.
Очередная статья-сравнение двух популярных языков. В этот раз рассматривается широкий спектр задач, с которым сталкивается Data Scientist.
В статье приведен список 30-ти лучший Data Scientists, а также отличный список туториалов по разным аспектам обработки данных.
На сайте StackOverflow снова интересный вопрос и ответ на него: как использовать unittest для валидации XML.
Данная статья описывает первые шаги при работе с UnQLite. Базе данных работающей на основе JSON хранилища.
Очень подробный ответ дал пользователь сайта stackoverflow
В статье описывается способ построения масштабируемой системы для задачи разбиения числа по правилу. Если оно чётное, то делим его на 2, а если нечётное, то умножаем на 3 и прибавляем 1 (получаем 3n + 1). Над полученным числом выполняем те же самые действия, и так далее.
Автор статьи столкнулся с классом со множеством методов внутри, который решил разбить на отдельные модули для удобства. В статье показано как можно разбивать методы классов на отдельный модули, а затем из модулей собирать класс.
В статье приведен список из 7 инструментов без который обработку и анализ данных нельзя представить.
В статье подробно описан метод обратного распространения ошибки на примере простой нейронной сети.
Python крайне популярный язык со множеством готовых библиотек. В этой статьей описано как устанавливать и работать со сторонними модулями.
В статье рассмотрен пошаговый пример обработки данных. В данном случае твитов.
Netflix - крупный видео-стриминговый сервис. Эта крупная компания использует Python в своей работе. В этом подкасте вы узнаете как.
Сказ о необычном использовании map(...), о плохом дизайне и о том, к чему это может привести.
Тестируются Aiohttp, Bottle, Django, Falcon, Flask, Muffin, Pyramid и Tornado
Огромная статья для руководителей или людей, которые просто хотят понять в чем же состоит сложность (в том числе постановки сроков и ценообразования) проектов по разработке программного обеспечения. Есть там немного и о Python и о Django. Есть также сокращенная версия - с выдержками основных мыслей. Но тоже большая
Методика и цифры о поддержке проектами Python3. Грубый результат: очень много проектов, которые не указали поддерживаемую версию Python а среди тех, которые указали - больше проектов с поддержкой Python3
На самом деле, статья о том как на страницы Flask-приложений добавить диаграмы и графики