Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
А вы в курсе, что те кто пишет в 2014 году монолитные вебприложения подлежат увольнению? Статья пытается объяснить почему и как не быть уволенным всем python-разработчикам
Достаточно простой пример модного способа загрузки файла на сервер перетаскиванием его из файлового менеджера на виджет загрузки в браузере
Подборка модулей и инструментов упрощающих задачу замера эффективности кода на python
Описывается как автоматизировать увеличение/уменьшение количества используемых Dynos в зависимости от планируемой нагрузки на проект
Рассказывается о причинах смены дефолтного расположения файлов и даются рекомендации по расположению настроек, зависимостей, а также даются рекомендации по написанию приложений подходящих для повторного использования
Пример в IPython Notebook. Используется целый набор научных модулей и помимо задачи поиска пузырей определяется направление движения пены
Рассказ об интересных, очевидных и не очень методиках в языке программирования python
Небольшой рассказ о модуле упрощающем взаимодействие с возможностями файловой системы и проводника Windows
Предлагается обрабатывать данные порциями способными уместиться в памяти с помощью модуля multiprocessing и его встроенного механизма очередей
Подробное руководство о том как найти нужный прямоугольник и выделить из него данные с помощью модулей cv2 и numpy
При авторизации по ключи через Paramico существует задача поиска нужного ssh-ключа для данного хоста по слепку (fingerprint). Данная статья вкратце объясняет как это сделать наиболее простым путем.
Краткая, но достаточно емкая статья и пример проекта на github
Практический пример использования Cython для ускорения вычислительных алгоритмов
Имеется в виду применение модуля logging и по замерам автора - даже в режиме CRITICAL (грубо говоря вообще без записи в лог) дает сильное падение производительности. Следует иметь это в виду и проверить свои приложения.
Динамическая проверка типов данных передаваемых в функцию на основе специального декоратора и аннотаций из PEP3107
Несколько хороших рекомендаций, которые следует держать в голове, чтобы не вносить не вынужденных потерь производительности кода.
Собственно поиск перестановок и комбинаций в итеративном режиме (без предварительной генерации полного набора данных)
Data Science подразумевает некоторый набор методов и задач для обработки и анализа данных. В настоящее время в этом направлении нашел очень хорошее приложение язык программирования python и существует множество удобных и интересных инструментов, о которых и рассказывается в статье.
Основная идея проекта CFFI - сделать внешние интерфейсы, в виде функций написанных на C, просто доступными из python. В данной статье рассказывается о том как распространить для конечных пользователей ваш проект основанный на использовании CFFI
Имеется в виду использование python в качестве скриптового языка для ваших приложений на C#