Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Для встроенных переменных это определяется опцией компилятора и как правило доступны очень большие числа, а вот с внешними математическими библиотеками нужно быть осторожнее
Сравнительная таблица инструментов QuantifiedCod, PEP8, PyChecker, PyFlakes и PyLint
Если вам не знакомо одно из слов: Pandas, Statsmodels, scikit-learn, Mlpy, NumPy, SciPy, matplotlib, NLTK или Theano, то имеет смысл посмотреть эту статью
Пример приложения работающего в режиме реального времени
Автор делится своей работой по исследованию погодных условий в тех городах, которых он когда-то жил. Применяется pandas и IPython Notebook
Небольшая реклама облачного сервиса обслуживания телефонии с REST API
Интересная инфографика о том какие шаги предстоит сделать при изучении Data Science в сочетании с Python
Интеграция python и DynamicReports для построения PDF-отчетов
Обзор нескольких библиотек и видов диаграмм/графиков, которые можно построить с помощью этих библиотек. Примеры кода прилагаются.
В этот раз о производительности и прожорливости синтаксических конструкций, а не о способах оптимизации за счет сторонних инструментов
Ответчик №1 на StackOverflow по вопросам о Python за все время предлагает задать ему любые, необязательно технические, вопросы
В русском языке еще нет устоявшегося термина Data Scienсe, но статья именно об этом.
Рассказ об этапах и задачах эффективной, масштабируемой и поддерживаемой модели обработки данных
Описание того что это, для чего нужно и как работает
Попытка развенчать некоторые мифы о unit-тестах (100% Coverage, много ассертов на тест, скорость моков)
Небольшая реклама модуля pipreqs подходящего для редких случаев когда virtualenv не используется или используется не для одного этого проекта
Как пример эффективного применения самых разных иструментов, включая Python и matplotlib