Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
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
Подборка модулей и инструментов упрощающих задачу замера эффективности кода на 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.
Несколько хороших рекомендаций, которые следует держать в голове, чтобы не вносить не вынужденных потерь производительности кода.
Имеется в виду использование python в качестве скриптового языка для ваших приложений на C#
Белорусские Python’исты в этом году отметили Хэллоуин вместе, на Python Meetup. Так получилось, что последняя пятница месяца выпала как раз на 31 октября. Это, конечно, не могло не сказаться на формате проведения встречи. Духи играли с техникой, а наши докладчики рассказывали об асинхронной работе в JavaScript и Python, преимуществах open source ERP и CRM системы Odoo и жаловались, как же не просто быть хорошим программистом, но плохим человеком.
Динамическая проверка типов данных передаваемых в функцию на основе специального декоратора и аннотаций из PEP3107
Перевод статьи «Should Everybody Learn to Code?», которая показалась переводчику с хабры (и не одному ему) заслуживающей внимания.
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
Вкратце: что-то вроде городской легенды. Если искать сложные темы по программированию в гуглопоиске, то вам могут предложить (среди прочего) решить интерактивный тест и если он будет успешно пройден, то не исключено, что с вами свяжется Google по поводу трудоустройства
Приводится ряд примеров, в которых генераторы списков могут существенно сократить количество кода необходимого для решения задачи, при это не сильно теряя в читаемости