Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Follow this Python project to build an MCP client that discovers MCP server capabilities and feeds an AI-powered chat with tool calls.
Хороший REPL для Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/ptpython/
Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/
Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
How do you prepare your Python data science projects for production? What are the essential tools and techniques to make your code reproducible, organized, and testable? This week on the show, Khuyen Tran from CodeCut discusses her new book, "Production Ready Data Science."