Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Имеется в виду Google, Yandex, Bing, Duckduckgo и Baidu
Как написать расширение для набирающего популярность микрофреймворка Flask для интеграции его с Google Maps
Еще одна статья призванная систематизировать рабочий процесс написания, отладки, тестирования кода на python
Представление и обзор библиотеки призванной быть удобным посредником между базами данных и системами для построения вычислений ну или просто очередным более удобным API, чем родные библиотеки конкретной СУБД
Статья не о новой реализации set, а о том, что поиск значения в сете существенно быстрее чем в списке. С конкретными примерами и измерениями
Слайды презентации с небольшим описанием языка Go и рассуждение о том насколько к нему подходят идеалы (дзен) python-проектов
Полное описание решения для довольно мощной CMS на основе Django и рекомендации по поводу того на что вообще стоит обращать внимание при создании моделей
Балансировщиком служит nginx, а в качестве механизма одновременного деплоя предлагается ansible
Все на английском, но есть и краткие описания и ссылки на скачивание
Так почему же плохо делать from <module> import * или <package> import *, и почему их все-таки делают
Автор делится дополнительными возможностями mock, которые могут не бросаться в глаза с первого взгляда, но быть довольно полезными даже вне тестирования
Автор жалуется на то, что некоторые разработчики не пользуются одними из ключевых преимуществ языка программирования - лаконичностью и выразительностью. Приводит несколько примеров. Ее версия на русском
Метод построения API требующего постоянного общения сервера с клиентом без Tornado или Node.js. Применяется django-grip или WebSockets на выбор
На примере визуализации цветовых моделей RGB и HSV показана методика визуализации функций со сложными значениями
Устройство будет отслеживать появление wi-fi приемников в своем месте расположения и передавать данные на динамический web-интерфейс написанный с помощью AngularJS
Статья о модификации PyPy для оптимизации скорости выполнения операций ввода-вывод и сборшика мусора.
Предлагается вариант уменьшения общего времени выполнения множества тестов за счет их распараллеливания.
Речь о байткоде для CPython версий 2.6 и 2.7, модулях используемых для его анализа и варианте графического анализа выполнения блоков кода.
Как известно собрать финальный .apk с kivy-приложением пока можно только из под linux. Как упростить эту задачу и описывается в данной статье
Во многом это конечно попытка писать на Closure, как на Python, но статья все же стоящая внимания и, возможно, даже послужит некоторым стимулом для разминки мозга если он стал слишком python-ориентированным