Pipelining - удачная модель обработки данных

Рассказ об этапах и задачах эффективной, масштабируемой и поддерживаемой модели обработки данных

Введение в механику разбора данных из внешних источников с помощью Requests

Автоматическая генерация requirements.txt на основе импортов

Небольшая реклама модуля pipreqs подходящего для редких случаев когда virtualenv не используется или используется не для одного этого проекта

Потенциальные проблемы в коде

Еще один хороший обзор приемов, которые не следуют применять в трезвом уме и здравой памяти

PyGrabbit - извлекаем правильные картинки с сайтов

Библиотека автоматизирующая поиск главной картинки на web-странице

Визуализация путешествия по Европе

Как пример эффективного применения самых разных иструментов, включая Python и matplotlib

В чем привлекательность языков с динамической типизацией?

Развернутый ответ на этот вопрос в качестве полемики к наблюдающейся тенденции ввода статической типизации

Руководство по созданию проекта Django 1.8 и Python 3

Довольно большое и подробное руководство на примере сложного приложения

Работа с файлами в формате Excel

Небольшой примерчик использования openpyxl

Python 3 в науке - начинается большая миграция!

По исследованию автора можно сделать вывод, что перед python3 все-же брезжит свет

Обработка потоков данных на Spark и Kafka

Знакомство с семейством модулей pyspark на основе решения практической задачи

Проверяем анаграммы

Обзор решений задачи о проверки анаграмм на СheckIO

Отрисовка IPython notebooks прямо на GitHub

Интерактивные тетради IPython и Jupyter теперь визуализируются прямо на Github.
Jupyter — молодой проект, основанный на платформо-независимой части IPython, который предоставляет удобный инструмент для научных и статистических расчетов в виде «интерактивных тетрадей» (notebooks). Ранее интерактивные тетради можно было создавать и просматривать с помощью nbviewer (nbviewer.jupyter.org), теперь они рендерятся прямо в репозитории. Движок рендеринга поддерживает Python, Julia и R, работает в публичных и приватных репозиториях и интегрируется с nbviewer.

Опрос от разработчиков Django

Чтобы понять в какую сторону лучше развивать фреймворк - разработчики предлагают пользователям пройти небольшой опрос

Разбираемся в механизме исполнения кода изнутри

Большая, достойная статья, которая начинается с реализации отладочного опкода для интерпретатора на языке C

Какую IDE выбрать

Небольшие описания и авторское сравнение проектов PyCharm, WingIDE, Sublime Text 3, Eclipse\PyDev и VIM. Особенного внимания заслуживают комментарии.

PyCharm 4.5 EAP представляет красивый профилировщик

Python и RSA

Довольно большая статья о применении модуля cryptography

Тест на отдачу JSON Flask против Django

Забавно, что django без middleware побеждает

Задача о мартышке и кокосах

Разбор логической задачи, решение ее в лоб и рефакторинг