Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter
Все операции по сохранению/чтению/модификации данных ведутся в PostgreSQL
Небольшой рассказ об использовании команд в составе setup tools для упрощения процедуры публикации и обновления пакетов
Автор предлагает пример кода, создающего табличный отчет в формате pdf с помощью библиотек xtopdf и tablib
Пожалй наиболее растространенный способ перевода строк в программах, причем не только на python
Нас всегда радовало наличие безумных идей. Вот еще один проект - претендент в топ 100. Тем не менее, он может быть вполне практичным в плане изучения нюансов работы с pygame
Интересные, легко воспроизводимые примеры оптимизации кода подсчитывающего сумму ячеек в DataFrame
А точнее паттерна Dependency Injection Container
Небольшая инструкция о том как развернуть популярную систему сборки android-приложений, с применением для kivy
Модуль Data Abstraction Layer (единый язык запросов к разным источникам данных) из web2py теперь доступен в виде отдельного проекта
С поддержкой встраивания в популярные web-фреймфорки Flask, Django, Bottle, Tornado и Pyramid
Опытный python-разработчик делится 11 рекомендациями по поводу самых разных аспектов разработки приложений на Django. Начиная от выбора СУБД и заканчивая способом формирования URL-ов
Для чего это нужно, как создать, запустить и работать с контейнерами, а также подборка видео и презентаций по этой же теме.
Пакетный менеджер ставший стандартом де факто в нашем мире сменил схему версионирования и (1.5.6 => 6.0 ) и получил довольно большое количество изменений в том числе обратно несовместимых с предыдущими версиями.
Одной из неприятных необходимостей при разработке кроссплатформенных может быть сборка бинарных модулей (например при установке зависимостей с помощью pip). Статья рассказывает о текущем положении дел и возможных решениях.
Короткий и простой пример кода, способного стать теоретической основой для p2p-чата
Подборка популярных Python проектов с github
Выложены видео большинство докладов с ноябрьской конференции PyData в Нью Йорке. Это прекрасный источник самых современных знаний и практик по анализу данных с помощью python.
Небольшой анализ библиотек json, simplejson, ujson на предме эффективности работы для разных ситуаций
Преимущества и недостатки прямого метода и способа, предлагаемого автором