Собрали в одном месте самые важные ссылки
консультируем про IT, Python
textX - это инструмент для создания языковых моделей (DSL) на Python. Он позволяет быстро и легко определить грамматику языка и сгенерировать парсер для этого языка. textX распространяется с открытым исходным кодом, легко интегрируется с другими инструментами Python и может быть использован в различных проектах, где необходимо определять и обрабатывать языки на основе текста.
Однажды на работе у нас возникла проблема с производительностью одной из наших основных Python-библиотек.
Эта библиотека формирует фундамент нашего конвейера 3D-обработки. Это довольно большая и сложная библиотека, использующая NumPy и другие научные пакеты Python для выполнения широкого спектра математических и геометрических операций.
Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/
Web-фреймворк на основе Werkzeug, Jinja2 и благих намерениях. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Flask/
Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
Обзор книги Энтони Шоу "Внутри CPython".
Проверка типов и проверка значений обрабатываются в Python гибким и неявным образом. В Python начиная с Python 3 появился модуль 1typing, который обеспечивает поддержку подсказок типов во время 2выполнения. Но для проверки значений не существует единого способа проверки.
Когда дело доходит до оптимизации производительности, чаще всего особое внимание уделяется скорости и активности использования ЦП. Гораздо реже кто-либо задумывается о потреблении памяти, конечно, пока не будут израсходованы мощности RAM. Есть много причин, по которым предпринимаются попытки лимитировать использование памяти – не только стремление избежать отказа приложения из-за ошибок, связанных с её исчерпанием. В этой статье будет исследовано, как находить в ваших приложениях на Python такие участки, где возникает перерасход памяти, проанализировано, по каким причинам это происходит. Наконец, мы научимся снижать использование памяти и сокращать отпечаток программы в памяти, пользуясь простыми приёмами и эффективными структурами данных.
Нетипичный туториал по разработке Telegram-бота на Python и Aiogram 3. В отличие от большинства гайдов и туториалов про разработку ботов «для новичков», здесь будут рассмотрены все аспекты создания бота, от установки редактора кода до подключения оплаты и развёртывания на сервере. В первой части мы рассмотрим подготовку окружения, файловую структуру бота и напишем первый рабочий код бота.
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Django-приложение для гибкой фильтрации объектов модели (querysets). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-filter/
TLDR: в этой статье я рассуждаю о подходах к организации валидации конфигураций сетевых железок и презентую свой плагин для NetBox, позволяющий легко создавать эти самые комплаенс‑тесты.
Утилита для удаленного исполнения команд. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Fabric/