Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Самые свежие новости о Python можно было узнать на EuroPython 2015. А если вас там не было, то в этой статье вы сможете прочитать подробный отчет о посещении
Многие ругают GIL (Global Interpreter Lock). А ведь он очень полезен. По ссылке вы сможете найти интересные доводы за GIL.
Не секрет, что deep lerning требователен к ресурсам компьютера. В этой статье показывается как можно использовать GPU в Python
Celery - очередь задач, и иногда эти задачи завершаются с ошибками. В этой статье рассказывается как перезапускать такие задачи
Ботов можно найти почти везде. В этой статье описываются базовые шаг, чтобы написать бота с мозгами для чата.
Это видео продемонстрирует мощные средства языка - async/await и корутины.
Все еще используете Python 2? Эта статья покажет интересные фичи Python 3, которых нет и не будет в Python 2
Статистические сайты можно хостить где угодно, хоть на github. Это повысило популярность таких решений. Генераторы подобных сайтов существуют на всех популярных языках, а pelican - это генератор статических сайтов на Python
В этой статье подробно рассказывается, как написать сервер на socket'ах, как он работает и почему именно так. Описывается не код, а суть!
Если интересуетесь хоккеем и ставите ставки, то данный инструмент поможет собрать актуальную информацию о всех играх НХЛ
Это полноценная игра, которая написана на Python
Хочется добавить асинхронности в код, но лень разбираться с ней? Данная библиотека позволяет добавить этот функционал в 1 строчку
Далеко не всегда легко найти ошибку. Для упрощения поиска используются дебаггеры. В этой статье вы найдете целый список.
RPython - это питон, на котором написан PyPy. В статье описаны отличая от обычного CPython
Django Girls - это проект направленный на увеличение девушек-программистов в IT сфере, как можно догадаться через увлечение Django. Этому проекту уже исполнился год и пора подвести некоторые результаты
Flask - это такой конструктор, который можно собрать как угодно. Flask-apps упрощает подключение различных приложений. Подключение приложений выглядит почти как в django
Как и Numpy, Pandas теперь умеет отпускать/поднимать GIL. Это позволяет добиться увеличения производительности. Подробней в статье.
Это вводная статья про использование Python для Excel. В ней вы сможете найти ответы на вопросы "зачем нужен Python для excel"
Много работаете с CSV? Тогда вам понадобится средство для валидации файла. С помощью этого модуля можно описать структуру, а затем провести проверку соответствия этой структуре любого файла.