Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
CheckIO — ресурс для изучения и практики языка программирования Python. Абсолютно любой пользовать может зарегистрироваться на площадке и начать обучение или, уже зная язык, отшлифовать свои навыки
Автор статьи считает, что ни одна из приведенных им самим статей не описывает метаклассы так же доступно как делает он сам. Стоит дать ему шанс - попытка, как минимум, не плохая.
Да, иногда стоит публиковать, документировать и новые подходы к реализации тех или иных идей. Например, как организовать переменные именованные аргументы в базовом классе для пущей их расщиряемости
Вышла новая версия дополнения к Eclipse для разработки на Python и одной из главных преимуществ релиза называют улучшение автоматического дополнения кода
Автор знакомит нас с модулем line_profiler и способом его применения для поиска проблем производительности
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.
Приводится одно из возможных решений для проблемы со вспышкой однообразных сообщений об ошибках, которые заваливают почтовый ящик в некоторых специфических случаях с неудачным деплоем
Довольно обширная статья с разжевыванием составляющих элементов и примерами кода
Постоянно обновляемая на github книга о том как создавать приложения совместимые с python3
Обещается серия статей о том как написать игру "Змейка" на фреймворке Kivy и подготовить из него приложение для Android. Уже доступны вторая и третья части.
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.
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
Небольшой рассказ о подходе к решению это весьма сложной и многоплановой задачи, а также краткое знакомство с PyEnsembl
Рассматриваются тонкости проксирования объектов, необходимого для обертки ленивыми вычислениями уже имеющихся объектов и функций
Их далеко не три, но автор остановился на нескольких особенно ему не понравившихся
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.
Рецепт конфигурирования для совместной работы Django, Postgres, Redis, и Rabbitmq и запуска всего этого добра в Docker-контейнере
Небольшой, на 10 минут, учебник с рассказом о применении этого NoSQL хранилища данных
Ответ на вопрос о принципиальной возможности сделать это на основе Bottle