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
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
На примере проекта PyVmMonitor автор пытается донести до нас свою точку зрения относительно того как проектировать расширяемые клиентские приложения
Рассматривается тот случай когда нужно задать финальный размер только одной стороны и применяется PIL
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
Небольшое интервью Гвидо ван Россума о Python и себе любимом
Погружение в стандартную библиотеку multiprocessing и немного о багах
Обзор полезных расширений для Flask, которые, по мнению автора, должны улучшить работу над проектами в сравнении с Django
Рецепт того как обернуть запросы библиотеки requests к http-сервисам в заглушки при тестировании
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
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"
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?
Еще один сигнал о том, что система создания и распространения пакетов в Python запутанная и сложная и для популяризации python обязательно нужно с этим что-то делать
Рецепт того как поймать, например, вывод функции print в строку. Хочется обратить внимание также на важный комментарий к статье
Автор пытается подробно рассказать о том что такое теорема Байеса и для чего применяется с примерами вычислений на Python