Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Когда данные становятся реально Big, то придется использовать специальные распределенные системы для того, чтобы выполнять вычисления в разумное время. Речь о Hadoop и эта статья может стать первым шагом в изучении этого вопроса.
Еще один сигнал о сложности деплоя python-приложений и рассказ о том как в этом может немного помочь Docker
Рецепт использования сервиса GetStream.io для создания потока получающего и отправляющего уведомления для web-приложений
Подробное руководство с кусками кода и конфигов о развертывании приложений на Ubuntu с поддержкой Supervisor и virtualenv
Довольно большая статья о методе анализа данных уровня преступности в течение продолжительного промежутка времени и способах применения этого анализа
Пример реализации игры "Жизнь" Конвея с отрисовкой в терминал
Рассказывается о так называемых Canary Builds - постоянных ранних сборок ПО для проверки поддержки им самых свежих версий зависимостей
Несколько версий ограничения количества объектов в группе при выборке данных из SQL-хранилища с измерением их эффективности
Как воспользоваться сторонним REST API с помощью библиотеки requests
Вкратце - перенос переменных в функции в локальную область видимости может дать прирост производительности на 5 и более процентов
Хороший, мотивирующий рассказ о Docker и развертывании на нем Flask-приложения
На примере проекта PyVmMonitor автор пытается донести до нас свою точку зрения относительно того как проектировать расширяемые клиентские приложения
Рассматривается тот случай когда нужно задать финальный размер только одной стороны и применяется PIL
Вводная статья о создании GUI на EFL - движке, который применяется в окружении рабочего стола Enlightenment desktop и входит в ядро мобильной платформы Tizen от Samsung
Небольшое интервью Гвидо ван Россума о Python и себе любимом
Погружение в стандартную библиотеку multiprocessing и немного о багах
В предыдущей статье этот же автор говорил, что не стоит в качестве мерила aio* воспринимать именно производительность, ценен сам подход. Но тут же приводит и бенчмарки, на всякий случай. Здесь aio* выигрывает, но есть ли там достаточно инструментов для комфортной разработки прямо сейчас?
Обращение к тем, кто еще не обратил внимание на асинхронные методики программирования. О том, что думать об этом нужно не как об очередной писькомерке, а как о доказано эффективном стиле разработке, имеющим такое же преимущество перед синхронными методиками как ООП перед процедурным
Еще одна статья о том нужно ли брать Python в качестве первого языка программирования для изучения. Аргументы в стиле "никого еще не уволили за то, что был применен Python" и "Изучать Python - это как изучать латынь - вряд ли понадобится в реальной практике, но основу для понимания остальных языков заложит верную"
Обзор полезных расширений для Flask, которые, по мнению автора, должны улучшить работу над проектами в сравнении с Django