Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Рассказ о концепции оптимизации кода, где первое и самое важное - это правильно замерить что же именно является бутылочным горлышком
Хорошая статья с описанием полезного в некоторых случаях декоратора retry. Знали, например, что с ним можно задать непостоянный интервал между повторными попытками выполнения кода?
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.
Применяется urllib и BeautifulSoup
Интересное замечание по поводу того, что модуль cdecimal из pytho3 может быть использован и в python2. Как и зачем это делать и рассказывает данная статья.
Безумию нет предела! Библиотека предлагает набор функциональности максимально приближающей код на Java к его Python-представлению
Довольно интересная, подробная статья с иллюстрациями и примерами реального кода
Udacity представляет новый шестинедельный курс от команды Google
На декабрьский релиз запланирован бекпорт оптимизации переключения опкодов из 3.x. И да, в Python3 эта оптимизация доступна уже прямо сейчас.
Статья самого начального уровня о том что и куда нужно устанавливать и как запустить простейшую задачу
Автор рассматривает частные случаи из своей практики когда асинхронная библиотека дает даже больший оверхед, чем традиционная через потоки.
Проверка высказывания Клиффорда Пиковера (автора замечательной книги "Великая физика") о том, что цифры '44899' встречаются в дробной части числа Пи ровно на 44899-й позиции. Также находится несколько других вариантов такой ситуации.
Большая статья с картинками о преимуществах и недостатках в тех или иных случаях двух языков программирования, активно применяемых по всему миру для автоматизации задач анализа данных
Выложены видео с конференции DePy 2015, проходившей впервые 29 - 30 мая 2015 в Чикаго (США). Конференция была посвящена анализу данных, машинному обучению и web. Подробнее об этом можно почитать здесь
Иногда к стандартным проверкам кода, которые идут в составе pylint недостаточно. Тогда можно, следуя этому руководству, добавить собственную проверку или изменить поведение имеющейся.
Довольно большая книга о построении статистических отчетов с помощью Python добралась на этой неделе аж до версии 7.1. Автор постоянно поддерживает текст и код книги в актуальном состоянии.
Лично для меня оказалось сюрпризом, что в Django migrations есть специальная команда - squashmigrations, которая объединяет миграции в один файл. Статья подробно рассказывает о достоинствах и недостатках этой операции
Большое руководство от А до Я по созданию приложения "TODO"
Полезная статья с методикой получения аналитических метрик из uwsgi-приложения с помощью модуля datadog
AWS Lambda – это сервис вычислений от Amazon, запускающий ваш код при определенных событиях и автоматически управляющий вашими вычислительными ресурсами, что упрощает создание приложений, которые быстро реагируют на поступающую информацию.