Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Кирилл Перевозчиков
Николай Карелин
Евгений Климов
Анатолий Бабеня
Владимир Шебуняев Владимир показал на примерах, как и зачем использовать BDD в Continuous Integration, какие есть преимущества и проблемы у этого подхода. Также он познакомил слушателей с инструментами Behave, Lettuce, pycukes, specloud, freshen, pyvows, pytest-bdd.
Евгений Климов В своем докладе Евгений рассказал о том, как быстро понять, что приложение «тормозит», настроить детектор аномалий и alert на SMS. Также речь зашла об основных показателях, на которые необходимо обращать внимание при оценке производительности веб-приложений.
В докладе расскажу, как добиться дополнительного ускорения сложных вычислений. Будут разобраны подводные камни многопоточности в CUDA, перечислены особенности оптимизации программ для графического процессора и представлены полезные средства отладки и профилирования. Дополнительно приведу примеры из собственного опыта распараллеливания и оптимизации такого рода программ.
Мы рассмотрим python-библиотеку под названием readability-lxml (https://github.com/buriy/python-readability), её применение и механизм работы для задачи извлечения текстов новостных страниц.
В мини-докладе пойдёт речь о коммите, ускорившим Python 2.7.11 на 30%, а также о некоторых нововведениях в Python 3.5: PEP 448 — Дополнительное обобщение распаковки, PEP 484 — Новый стандарт для аннотирования типов, PEP 492 — Сопрограммы с использованием async и await.
На данный момент существуют три пользующихся популярностью подхода к реализации конкурентных вычислений в Питоне: нити, событийные циклы и сопрограммы. Каждый из этих подходов окружён своей завесой тайны и рисками. В этом докладе, на коде, который будет написан прямо по ходу, мы разберём каждый из упомянутых путей: плюсы, минусы, места, на которые следует обратить особое внимание. Не обойдётся также без вездесущей глобальной блокировки интерпретатора (GIL).
В этот раз Максим Климишин расказывает о трансдюсерах в Python, Игорь Давыденко о React.js для Python разработчика, Дмитрий Чаплинский и Дмитрий Гамбаль о том, как строится опенсорс краудсорсинговая платформа "Vulyk", Андрей Светлов о PEP 492, Павел Коломиец о проекте Vagga
Запись велась с экрана ноутбука и докладчику давался микрофон. Звук может быть иногда странный, но вроде бы те части которые послушал вполне слышимы. Видео в порядке выступления: - Дмитрий Николаев, "Опыт работы с большими объемами данных на примере компании HealthJoy" http://youtu.be/9LYS0DvLGsI - Михаил Кашкин, "Flask API backend" http://youtu.be/3Iw73IF_6OU - Алексей Москаленко, "Does Python Need Type Checking" http://youtu.be/Q2VzHH61C5k
К своему стыду мы пропустили информацию о прошедшей на прошлой недели микроконференции с двумя интересными докладами о именовании переменных и об удобствах применения применении pundle вместо pip и virtualenv
Бесценная подборка 25 материалов для обучения и ознакомления с чем-то новым.
Долгожданное видео доклада Андрея Светлова о развитии и планах на целую ветку проектов aio*, которые могут стать существенным веянием в будущем web и вообще в подходе к разработке на Python
Мы перевели и озвучили интересный рассказ, о том с чего начинался Python из первых рук. Огромное спасибо за это замечательному человеку, фанату Python в хорошем смысле этого слова pixel
Видео с доклада на MoscowDjango Meetup с рассказом, как заглянуть "под капот" ваших приложений на Python (и Django в частности): какие способы профилирования бывают и когда их можно использовать; об отладке приложений и различных инструментах, которые помогают разработчику при разработке.
Для автора курса (Георгия Курячего) Python оказался в своё время настоящим открытием. Создавалось ощущение, что Гвидо планировал его по принципу «в других языках неудобно, надо сделать попроще». Основной упор в этой версии курса делается как раз на этой простоте.
Окей, вернемся во времени немного назад и вспомним хорошую подборку видео для обучения python от Константина Данилова