Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Очень спорная статья о проблеме дистрибутирования кода на python, но все же хорошая тем, что указывает на то что проблема есть - система дистрибутирования в python неудобная, архаичная и не для людей. Другое дело, что и приводимый в пример npm не многим лучше.
Довольно обширная статья с разжевыванием составляющих элементов и примерами кода
Проект интересен тем, что из коробки дает нам доступ к качественной реализации сложных алгоритмов (потоки, сеть, GUI, числовые, машинное обучение, обработка изображений, сжатие данных и т.д.), а главное с неплохой документацией.
Рассматриваются тонкости проксирования объектов, необходимого для обертки ленивыми вычислениями уже имеющихся объектов и функций
Рецепт конфигурирования для совместной работы Django, Postgres, Redis, и Rabbitmq и запуска всего этого добра в Docker-контейнере
Небольшой рассказ о подходе к решению это весьма сложной и многоплановой задачи, а также краткое знакомство с PyEnsembl
Еще одна статья, с попыткой понять почему GIL не всегда плохо и как решаются задачи, в которых все-таки нужно обойти ограничения как GIL, так и производительности собственно и реализации языковых конструкций Python
Основное применение метаклассов, по мнению автора, это выставление соответствия неких простых идентификаторов (например строк-имен классов при сериализации) соответствующим классам. Как именно это происходит и описывается в данной статье.
Их далеко не три, но автор остановился на нескольких особенно ему не понравившихся
Небольшой, на 10 минут, учебник с рассказом о применении этого NoSQL хранилища данных
Ответ на вопрос о принципиальной возможности сделать это на основе Bottle
Анонсируется существенное увеличение производительности и устранения множества багов. В ветке Py3k объявлена поддержка Python 3.2.5
Продолжение статьи о реализации паттерна проектирования Одиночка
Статья требующая довольно глубокого погружения в тему и явно не для новичков, но погрузиться можно как раз из прочих статей автора в этом же блоге
Рассказ о масштабировании приложений, blueprints и некоторых других продвинутых принципов микрофреймворка Flask
Довольно интересный инструмент для параметрического построения 3D моделей с помощью кода на Python и последующего экспорта в web или специализированый софт
Автор делится своим решением реализации паттерна singleton (одиночка) и объясняет его работу
Предлагается декоратор позволяющий использовать в модуле или классе несколько функций с одинаковым названием, но разным количеством или типом аргументов
По ссылке примеры использования библиотеки с довольно впечатляющими возможностями, включающими визуализацию обрабатываемых данных