Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Очередной пример использования сервиса twilio, но в этот раз с интересной железки
Набирающая популярность на github реализация GUI-клиента для git на основе PyQt4
Скачивание картинки и конвертация ее в image-объект OpenCV без записи/чтения с диска
Параллельное выполнение задач в режиме реального времени иногда провоцируют трудноуловимые ошибки с одновременным доступом к ресурсу. Как их воспроизвести в тестовом окружении и рассказывает автор
Пример работы с довольно интересной библиотекой для упрощения взаимодействия с распределенными системами для вычислений
Автор делиться рецептами вызова определенной функции в ответ на заданный параметр командной строки с лаконичной диспетчеризацией; инкапсуляцией обработки и валидации введенных пользователем данных.
Когда данные становятся реально Big, то придется использовать специальные распределенные системы для того, чтобы выполнять вычисления в разумное время. Речь о Hadoop и эта статья может стать первым шагом в изучении этого вопроса.
Во второй части из серии хороших и подробных статей об ООП в python автор рассказывает о такой экзотической, по его мнению, штуке как дескрипторы. Что они такое и когда их разумно использовать.
Продолжение серии статей о PyQT5 на русском. В этой части учебника PyQt5, нас учат создавать меню и тулбар (панель инструментов). Меню представляет собой группу команд, расположенных в менюбаре. Панель инструментов содержит кнопки с некоторыми общими командами в приложении.
Трехсерийное руководство, которое можно воспринимать как пример разработки вебприложения на популярном стеке технологий. Уже доступны вторая и третья части
Подробное руководство с кусками кода и конфигов о развертывании приложений на Ubuntu с поддержкой Supervisor и virtualenv
Рецепт использования сервиса GetStream.io для создания потока получающего и отправляющего уведомления для web-приложений
Довольно большая статья о методе анализа данных уровня преступности в течение продолжительного промежутка времени и способах применения этого анализа
Еще один сигнал о сложности деплоя python-приложений и рассказ о том как в этом может немного помочь Docker
Рассказывается о так называемых Canary Builds - постоянных ранних сборок ПО для проверки поддержки им самых свежих версий зависимостей
Несколько версий ограничения количества объектов в группе при выборке данных из SQL-хранилища с измерением их эффективности
В django тестах можно замерять количество сделанных SQL запросов. Как и зачем это нужно описывается в этой статье.
Вкратце - перенос переменных в функции в локальную область видимости может дать прирост производительности на 5 и более процентов
Как воспользоваться сторонним REST API с помощью библиотеки requests
Хороший, мотивирующий рассказ о Docker и развертывании на нем Flask-приложения