Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter
Тестируются Aiohttp, Bottle, Django, Falcon, Flask, Muffin, Pyramid и Tornado
Огромная статья для руководителей или людей, которые просто хотят понять в чем же состоит сложность (в том числе постановки сроков и ценообразования) проектов по разработке программного обеспечения. Есть там немного и о Python и о Django. Есть также сокращенная версия - с выдержками основных мыслей. Но тоже большая
Методика и цифры о поддержке проектами Python3. Грубый результат: очень много проектов, которые не указали поддерживаемую версию Python а среди тех, которые указали - больше проектов с поддержкой Python3
Заявлена поддержка Python3. Для тех у кого название этого проекта не на слуху - это система для обработки больших обьемов данных (грубо говоря, не помещающихся на одной машине).
Издательство O'Reilly выложило в свободный доступ книгу о функциональном программировании на Python. Специально для вас прямые ссылки на скачивание во всех доступных форматах:
.epub, .mobi, .pdf
На самом деле, статья о том как на страницы Flask-приложений добавить диаграмы и графики
Автор приходит к заключению, что ruby и python подходят для таких целей примерно одинаково, а вот golang совсем не подходит. При этом он не озадачивается проблемой дистрибуции.
Включает подробный рассказ о возможности автоматического импорта в локальный python из google forms
Здесь нет точного ответа от автора на этот вопрос, зато приведен "официальный" ответ от Гвидо и пара других способов организации переключения кода в зависимости от контекстного выражения
Небольшой рассказ об этой уже вполне взрослой библиотеке
Серия материалов по разработке web-приложения на Flask продолжается рассказом о подготовке пакета тестов для этого приложения
Коллекция безумных проектов пополняется транслятором операторов python с неангийского языка в код, который способен воспринять интерпретатор. С русским языком пока, правда, не справляется.
Библиотека для управления удаленной машиной по ssh на основе paramiko
Библиотека представляет собой декоратор классов и набор инструментов для генерации удобных в использовании атрибутов/свойств класса
В основном багфиксы, но есть и небольшие улучшения, например поддержки Postgresql в PyPy
Автор рассказывает о своей неудачной попытке трудоустроиться в Яндекс и о том какие задачи ему предложили решить.
Библиотека для jit-компиляции вычислительного кода обзавелась приличным количеством новых возможностей, включая управление выделением памяти внутри функций компилируемых Numba
Хорошая статья с описанием полезного в некоторых случаях декоратора retry. Знали, например, что с ним можно задать непостоянный интервал между повторными попытками выполнения кода?
Рассказ о концепции оптимизации кода, где первое и самое важное - это правильно замерить что же именно является бутылочным горлышком
Библиотека позволяет производить параллельную обработку numpy.array массивов. Большой массив делится на несколько меньших по размеру и в зависимости от необходимых расчётов создаётся "рецепт" по которому будет производится расчёт в параллельном режиме. Далее можно воспользоваться встроенным планировщиком, который выполнит "рецепт", либо создать собственный планировщик, который будет работать с dask "рецептами". В статье приведено несколько сравнений простых операций выполненных с netCDF файлами при помощи dask и при помощи оптимизированной утилиты командной строки написанной на C.