Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Собственно, небольшая статья статья с мыслями о том, что несмотря на некоторый тренд с перемещением разработчиков в сторону Go, JavaScript, Ruby - этот язык сохранит популярность в своей нише, так как по удобству его трудно с чем-то сравнивать
Статья с инструкциями: как объединить d3.js и pandas для интерактивной визуализации данных
Советы о том как придать своему коду красоту.
Проект ранее назывался pbs - теперь sh - представляет собой обвязку вокруг subprocess и позволяет выполнять системные команды, консольные программы и многое другое присущее командному интерпретатору. Причем делает это в очень приятном python-стиле
Небольшое количество примеров о том как не стоит писать код на python
Полезные советы по организации и написанию тестов
Как известно, в программировании всего три проблемы: инвалидация кеша, именование и ошибка в подсчетах на единицу. В статье описываются подходы и методы решения первой из проблем. Если в реализации не допустить появления второй и третьей, то это может даже работать.
PyPy похоже докатился до такого состояния, что его действительно можно назвать "Python без GIL"
Цикл статей об использовании ООП концепции в Python 2.x
Очередная статья из цикла статей о Pandas
Очень полезная статья о блокировке метаданных и о PEP-249
Пример использования paramiko для восстановления времени создания файла из бекапа на удаленном сервере
Хорошая статья об развертывания и основах работы с Celery
Если вы работали с Django, вероятно, у вас появлялась необходимость в фоновой обработке длительных задач. Скорее всего, вы использовали очередь задач, а Celery в настоящее время является самым популярным проектом для такого рода задач в мире Python и Django, но есть и другие.
Настройка HTTP обработки в view методов в Django: HTTP ошибки, перенаправления, типы контента и коды состояния
В статье описаны возможности параллельного программирования на Python с помощью модуля multiprocessing
Первая, вводная статья по работе с Pandas и его сравнение с NumPy
В статье описаны все возможности отладчика Silk