Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram
Несмотря на зубодробительное название - статья вполне доступна написана и может послужить поводом еще внимательнее приглядеться к мегамодулям numpy, cv2, sklearn
Довольно большая и подробная статья. Не менее интересны комментарии к ней.
Еще один поток неудовольствия по поводу направления движения Python как проекта. Почти сразу за этой статьей вышло и другое мнение по этому поводу.
Пусть взгляд и не самый свежий, но довольно обширная статья с забавными иллюстрациями об оптимизации количества запросов к БД с помощью Django ORM. Вторая часть о создании дополнительных представлений (VIEW) на уровне БД с той же целью. Ничего не сказано о кешировании, нереляционных базах данных, денормализации, базах данных в оперативной памяти, хранимых процедурах
Небольшая статья отвечающая на вопросы как и почему переопределяются методы в python
Приведены код тестов (сортировка методом пузырьков) и результаты испытаний компиляторов: Cython, Numba и. Parakeet
Ответы на вопросы: почему, когда и даже как
Применение shapely для графического анализа географических данных
В насыщенной примерами кода статье автор занимается изучением поведения ctypes для Python 2.7 и тем самым узнает механику работы интерпретатора. Первая часть
Автор предлагает интересную методику поддержания актуалного расширенного описания пакета на основе разметки в отдельном .rst файле
Собственно список ссылок, по которым предлагается шагать