Почему я не люблю конфигурацию в django-style

Автор библиотеки aiohttp делится своим мнением по поводу правильности и неправильности организации конфигов в приложении

На любые вопросы отвечает Мартин Питерс

Ответчик №1 на StackOverflow по вопросам о Python за все время предлагает задать ему любые, необязательно технические, вопросы

История одного тестового задания

Рассказ о сражении с довольно непростым тестовым заданием для соискателя должности разработчика на Python

Введение в механику разбора данных из внешних источников с помощью Requests

Разгадываем картинку из твиттера компании Intel

Имеется страшилка, обладающая невероятным количеством подчеркиваний, лямбд и чрезвычайно редкой функцией __import__. Автор разбирается в то что это за зверь и что он делает?

Pipelining - удачная модель обработки данных

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

Хороший тест, плохой тест

Попытка развенчать некоторые мифы о unit-тестах (100% Coverage, много ассертов на тест, скорость моков)

Эффективная векторизация в PyPy

Описание того что это, для чего нужно и как работает

Изучаем новые функции postgres в Django 1.8

R vs Python в научных вычислениях

В русском языке еще нет устоявшегося термина Data Scienсe, но статья именно об этом.

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

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

Потенциальные проблемы в коде

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

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

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.

Обработка потоков данных на Spark и Kafka

Знакомство с семейством модулей pyspark на основе решения практической задачи