IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram

     06.04.2018       Выпуск 224 (02.04.2018 - 08.04.2018)       Статьи

Never Fail Twice, или как построить мониторинговую систему с нуля

У нас было 2 виртуальные машины, 75 сайтов, десятки тысяч машин для мониторинга, тысячи метрик, две базы данных и одна очередь ActiveMQ, Python и целое множество библиотек всех сортов и расцветок, pandas, а также numpy, dash, flask, SQL Alchemy. Не то чтобы это был необходимый запас для системы, но если начал собирать компоненты, становится трудно остановиться. Единственное, что вызывало у меня опасение — это JavaScript. Ничто в мире не бывает более беспомощным, безответственным и порочным, чем JS зомби. Я знал, что рано или поздно мы перейдем и на эту дрянь.

     06.04.2018       Выпуск 224 (02.04.2018 - 08.04.2018)       Интересные проекты, инструменты, библиотеки

dramatiq - система распределенных задач

Dramatiq система распределенной обработки задач на Python 3, ориентированная на простоту, надежность и производительность.

     05.04.2018       Выпуск 224 (02.04.2018 - 08.04.2018)       Статьи

Создаем TUI на python

В этой статье я расскажу про npyscreen — библиотеке для создания текстовых интерфейсов для терминальных и консольных приложений.

     05.04.2018       Выпуск 224 (02.04.2018 - 08.04.2018)       Статьи

Мега-Учебник Flask, Часть XVIII: Развертывание на Heroku

Это восемнадцатая часть серии Мега-учебников Flask, в которой я собираюсь развернуть микроблог на облачной платформе Heroku.

     04.04.2018       Выпуск 224 (02.04.2018 - 08.04.2018)       Статьи
     03.04.2018       Выпуск 224 (02.04.2018 - 08.04.2018)       Статьи
     03.04.2018       Выпуск 224 (02.04.2018 - 08.04.2018)       Релизы
     02.04.2018       Выпуск 224 (02.04.2018 - 08.04.2018)       Статьи
     02.04.2018       Выпуск 224 (02.04.2018 - 08.04.2018)       Статьи

NumPy в Python. Часть 1

NumPy это open-source модуль для python, который предоставляет общие математические и числовые операции в виде пре-скомпилированных, быстрых функций. Они объединяются в высокоуровневые пакеты. Они обеспечивают функционал, который можно сравнить с функционалом MatLab. NumPy (Numeric Python) предоставляет базовые методы для манипуляции с большими массивами и матрицами. SciPy (Scientific Python) расширяет функционал numpy огромной коллекцией полезных алгоритмов, таких как минимизация, преобразование Фурье, регрессия, и другие прикладные математические техники.

     02.04.2018       Выпуск 224 (02.04.2018 - 08.04.2018)       Статьи
     02.04.2018       Выпуск 224 (02.04.2018 - 08.04.2018)       Статьи
     01.04.2018       Выпуск 223 (26.03.2018 - 01.04.2018)       Статьи