Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Библиотека позволяет производить параллельную обработку numpy.array массивов. Большой массив делится на несколько меньших по размеру и в зависимости от необходимых расчётов создаётся "рецепт" по которому будет производится расчёт в параллельном режиме. Далее можно воспользоваться встроенным планировщиком, который выполнит "рецепт", либо создать собственный планировщик, который будет работать с dask "рецептами". В статье приведено несколько сравнений простых операций выполненных с netCDF файлами при помощи dask и при помощи оптимизированной утилиты командной строки написанной на C.
Хорошая статья с описанием полезного в некоторых случаях декоратора retry. Знали, например, что с ним можно задать непостоянный интервал между повторными попытками выполнения кода?
Применяется urllib и BeautifulSoup
Интересное замечание по поводу того, что модуль cdecimal из pytho3 может быть использован и в python2. Как и зачем это делать и рассказывает данная статья.
Udacity представляет новый шестинедельный курс от команды Google
Довольно интересная, подробная статья с иллюстрациями и примерами реального кода
Статья самого начального уровня о том что и куда нужно устанавливать и как запустить простейшую задачу
Автор рассматривает частные случаи из своей практики когда асинхронная библиотека дает даже больший оверхед, чем традиционная через потоки.
На декабрьский релиз запланирован бекпорт оптимизации переключения опкодов из 3.x. И да, в Python3 эта оптимизация доступна уже прямо сейчас.
Проверка высказывания Клиффорда Пиковера (автора замечательной книги "Великая физика") о том, что цифры '44899' встречаются в дробной части числа Пи ровно на 44899-й позиции. Также находится несколько других вариантов такой ситуации.
Большая статья с картинками о преимуществах и недостатках в тех или иных случаях двух языков программирования, активно применяемых по всему миру для автоматизации задач анализа данных
Иногда к стандартным проверкам кода, которые идут в составе pylint недостаточно. Тогда можно, следуя этому руководству, добавить собственную проверку или изменить поведение имеющейся.
AWS Lambda – это сервис вычислений от Amazon, запускающий ваш код при определенных событиях и автоматически управляющий вашими вычислительными ресурсами, что упрощает создание приложений, которые быстро реагируют на поступающую информацию.
Большое руководство от А до Я по созданию приложения "TODO"
Автор жалуется на недостатки устаревшего подхода к деплою статики в django, но не предлагает ему полноценной замены.
Лично для меня оказалось сюрпризом, что в Django migrations есть специальная команда - squashmigrations, которая объединяет миграции в один файл. Статья подробно рассказывает о достоинствах и недостатках этой операции
Полезная статья с методикой получения аналитических метрик из uwsgi-приложения с помощью модуля datadog
Автор доступно излагает информацию о том что такое образы для Docker и как корректно создать такой образ для развертывания python-приложения
Немного текста и много примеров кода, которые могут помочь понять принципы работы с современной СУБД для приложений работающих в режиме реального времени