Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
В русском языке еще нет устоявшегося термина Data Scienсe, но статья именно об этом.
Небольшая реклама модуля pipreqs подходящего для редких случаев когда virtualenv не используется или используется не для одного этого проекта
Библиотека автоматизирующая поиск главной картинки на web-странице
Как пример эффективного применения самых разных иструментов, включая Python и matplotlib
Развернутый ответ на этот вопрос в качестве полемики к наблюдающейся тенденции ввода статической типизации
Еще один хороший обзор приемов, которые не следуют применять в трезвом уме и здравой памяти
Довольно большое и подробное руководство на примере сложного приложения
Небольшой примерчик использования openpyxl
По исследованию автора можно сделать вывод, что перед python3 все-же брезжит свет
Обзор решений задачи о проверки анаграмм на СheckIO
Знакомство с семейством модулей pyspark на основе решения практической задачи
Интерактивные тетради IPython и Jupyter теперь визуализируются прямо на Github. Jupyter — молодой проект, основанный на платформо-независимой части IPython, который предоставляет удобный инструмент для научных и статистических расчетов в виде «интерактивных тетрадей» (notebooks). Ранее интерактивные тетради можно было создавать и просматривать с помощью nbviewer (nbviewer.jupyter.org), теперь они рендерятся прямо в репозитории. Движок рендеринга поддерживает Python, Julia и R, работает в публичных и приватных репозиториях и интегрируется с nbviewer.
Для покупки за $39.95
Чтобы понять в какую сторону лучше развивать фреймворк - разработчики предлагают пользователям пройти небольшой опрос
Большая, достойная статья, которая начинается с реализации отладочного опкода для интерпретатора на языке C
Довольно большая статья о применении модуля cryptography
Небольшие описания и авторское сравнение проектов PyCharm, WingIDE, Sublime Text 3, Eclipse\PyDev и VIM. Особенного внимания заслуживают комментарии.