Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Несложным трюком улучшается возможность кеширования сайта целиком, которая уже встроена в Django
PyVmMonitor это профайллер для оценки производительности Python программ ставящий пере собой задачу стать лучшим инструментом для анализа производительности программ на Python.
Проект является частью kivy, но установки самой kivy не требует.
Коллекция классов для достаточно низкоуровневой работы с протоколами (например NMB, SMB1-3 или MS-DCERPC)
Применение библиотеки faker для django и замена не поддерживаемому и завязшему в python 2 django_faker
О том что такое llvmlite и как может применяться JIT компиляция автор рассказывал в предыдущей статье, выходившей в начале года
17 уроков с текстом и видео с достаточно глубоким погружением в тему разработки ПО для популярной платы-конструктора
Статья о базовых отличиях Haskell и Python, а так же о том в каком направлении нужно двигаться при начальном изучении Haskell
После четырех лет разработки Девид Бизли представляет реализацию лексера на python
Тесты от автора Brython, а значит нет сомнений в том кто побеждает. Ну и сравнения с vanilla js тоже нет.
Автор делиться практическим примером анализа и модификации байткода, генерируемого python 2.7 для решения задачи оптимизации хвостовой рекурсии
Новый проект на основе IPython обеспечивающий редактор, просмотр графиков и интерактивный терминал для упрощения разработки задач связанных с научными вычислениями и анализом данных
Еще одна большая и довольно достойная статья о декораторах
Состояние разработки python 2/3, описанное в аналогии со строительством дорог
Имеется в виду соответствующий класс в OpenCV
Неожиданно проект paste (автор Ян Биккинг) стал поддерживать python3, проект ожил после годовалой передышки.
Речь о таблицах, для которых не объявлены модели
Постоянная рубрика CheckiO Weekly Overview продолжает радовать своих читателей разбором нетривиальных задачек на языке Python. На этой неделе мы разбирается задача о Кормежке Голубей!
Хорошая статья с примером анализа узких мест, которые могут возникнуть при передачи большого объема данных на вычисления
Один из авторов PyPI делится интересными графиками о том кто когда и сколько пакетов получает с этого сервиса согласно статистике HTTP запросов