Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Модуль для tornado, который добавляет поддержку шаблонизатор Jinja2
О небольших хитростях, которые можно применять при оптимизации кода на Cython
В релизе были исправлены баги, добавлена поддержка PEP 492 (async/await) и много чего еще. Подробности по ссылке https://groups.google.com/forum/#!topic/cython-users/lfq9CtqGdzY
В статье описывается как можно использовать цепи Маркова для написания текста в особом стиле
Скрипт написан на Python и позволяет визуализировать состояния файлов в git репозитории. Статусы - это добавлен, без изменения, модифицирован, удален, не существует.
В этой статье описано как спарсить данные о странах с википедии.
Пакет позволяет упростить создание бота для Telegram
Статья показывает как написать свой первый плагин для Inkscape. В статье нет много слов о магии программирования, а только про расширение - как его написать, собрать, запустить.
Python поддерживает несколько механизмов формирования строк. Однако они несколько громоздкие. Новый PEP рассказывает как будет теперь легко создавать строки.
Это набор скриптов, которые позволяют конвертировать исходники Java в исходники C++
Если вам часто приходится работать с конфигами редактора Sublime, то вам понравится этот DSL.
Удобная утилита, которая позволяет проверить правильность работы своего кода. Например, написали сервер, этой утилитой можете эмулировать клиент.
gordon - это инструмент, который позволяет запускать функцию множество раз (с аргументами), после чего собирать статистику о результатах. Инструмент поддерживает кластеризацию.
Библиотека представляет собой клиент для сервиса http://yourls.org/
Статья рассказывает как прошло мероприятие Django Girls в Токио.
Вы же знаете, что на Земле существует несколько летоисчислений. Эта библиотека позволяет конвертировать дату в японскую эру.
В этой статье показано как можно в одном queryset объединить данные двух моделей.
Это видео демонстрирует процесс эволюции CPython
Какое-то время назад гугл опубликовал эксперимент DeepDream(http://googleresearch.blogspot.com.au/2015/07/deepdream-code-example-for-visualizing.html). Это проект направленный на визуализацию нейронных сетей. А в этой статье будет показано, как использовать этот же алгоритм, но в PyCharm