Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Подробное руководство с кусками кода и конфигов о развертывании приложений на Ubuntu с поддержкой Supervisor и virtualenv
Довольно большая статья о методе анализа данных уровня преступности в течение продолжительного промежутка времени и способах применения этого анализа
Рецепт использования сервиса GetStream.io для создания потока получающего и отправляющего уведомления для web-приложений
Еще один сигнал о сложности деплоя python-приложений и рассказ о том как в этом может немного помочь Docker
Рассказывается о так называемых Canary Builds - постоянных ранних сборок ПО для проверки поддержки им самых свежих версий зависимостей
Несколько версий ограничения количества объектов в группе при выборке данных из SQL-хранилища с измерением их эффективности
Как воспользоваться сторонним REST API с помощью библиотеки requests
Вкратце - перенос переменных в функции в локальную область видимости может дать прирост производительности на 5 и более процентов
Хороший, мотивирующий рассказ о Docker и развертывании на нем Flask-приложения
Рассматривается тот случай когда нужно задать финальный размер только одной стороны и применяется PIL
На примере проекта PyVmMonitor автор пытается донести до нас свою точку зрения относительно того как проектировать расширяемые клиентские приложения
Вводная статья о создании GUI на EFL - движке, который применяется в окружении рабочего стола Enlightenment desktop и входит в ядро мобильной платформы Tizen от Samsung
Погружение в стандартную библиотеку multiprocessing и немного о багах
Небольшое интервью Гвидо ван Россума о Python и себе любимом
В предыдущей статье этот же автор говорил, что не стоит в качестве мерила aio* воспринимать именно производительность, ценен сам подход. Но тут же приводит и бенчмарки, на всякий случай. Здесь aio* выигрывает, но есть ли там достаточно инструментов для комфортной разработки прямо сейчас?
Обзор полезных расширений для Flask, которые, по мнению автора, должны улучшить работу над проектами в сравнении с Django
Еще одна статья о том нужно ли брать Python в качестве первого языка программирования для изучения. Аргументы в стиле "никого еще не уволили за то, что был применен Python" и "Изучать Python - это как изучать латынь - вряд ли понадобится в реальной практике, но основу для понимания остальных языков заложит верную"
Обращение к тем, кто еще не обратил внимание на асинхронные методики программирования. О том, что думать об этом нужно не как об очередной писькомерке, а как о доказано эффективном стиле разработке, имеющим такое же преимущество перед синхронными методиками как ООП перед процедурным
Рецепт того как обернуть запросы библиотеки requests к http-сервисам в заглушки при тестировании