Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Внесение ясности в вопрос о том когда нужно использовать классы (в смысле ООП) и когда их использовать не стоит.
Вкратце: начисто делаем synсdb и migrate, затем с помощью dumpdata/loaddata загружаем данные из старой БД. Конечно если она не очень большая и содержит целостные данные и типы.
Описание процесса разработки скрипта, выполняющего работу, которую программисту стыдно делать вручную
Показано чтение данных из .xlsx, подсчет сумм столбцов, подитоги, преобразование данных в качестве того как, например, IPython Notebook использовать вместо Excel
Еще одна попытка заменить с помощью *languagename* все на свете. Вполне себе холиварная статья. Можно использовать в качестве аргументации.
Всякое дело становится интереснее как только туда вмешиваются зомби. Даже если это пример построения параметризованной автоматической модели распространения заражения инфекцией в Скандинавии.
А вы в курсе, что те кто пишет в 2014 году монолитные вебприложения подлежат увольнению? Статья пытается объяснить почему и как не быть уволенным всем python-разработчикам
Корректный набор ключей для IPython для преобразования .ipynb в .html
Эта проблема характерна для проектов которые хотят и старые и новые версии Django в своих библиотеках
Достаточно простой пример модного способа загрузки файла на сервер перетаскиванием его из файлового менеджера на виджет загрузки в браузере
Рассказ об интересных, очевидных и не очень методиках в языке программирования python
Рассказывается о причинах смены дефолтного расположения файлов и даются рекомендации по расположению настроек, зависимостей, а также даются рекомендации по написанию приложений подходящих для повторного использования
Небольшой рассказ о модуле упрощающем взаимодействие с возможностями файловой системы и проводника Windows
Описывается как автоматизировать увеличение/уменьшение количества используемых Dynos в зависимости от планируемой нагрузки на проект
Пример в IPython Notebook. Используется целый набор научных модулей и помимо задачи поиска пузырей определяется направление движения пены
Подборка модулей и инструментов упрощающих задачу замера эффективности кода на python
Порой бывает интересно, что происходит "под капотом" вашей программы. В python есть замечательный модуль dis, который позволяет посмотреть, как интерпретатор выполняет ваш код.
Однажды на проекте, написанном на GAE Django, понадобилось реализовать тестирование с помощью Selenium. К сожалению, найти готовый инструмента для этого не удалось. Поиски по просторам интернета не дали положительных результатов
Предлагается обрабатывать данные порциями способными уместиться в памяти с помощью модуля multiprocessing и его встроенного механизма очередей
Статья о том, как сделать интерпретатор с помощью библиотеки Graph-talk. Интерпретировать предлагается Braifuck, чтобы не упрощать жизнь.