Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
В статье рассказывается почему GenericForeignKey может быть плохим решением ваших проблем.
Утилита для управления модулями в Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pip/#9.0.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pip/
Модуль для работы с многомерными массивами. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/numpy/#1.13.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/numpy/
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pytest/#3.0.4.dev0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pytest/
Наиболее интересные вопросы и ответы с SO
Доклад с Moscow Python Conf 2016 (http://conf.python.ru) Слайды: https://conf.python.ru/django-orm/
В докладе будут затронуты большинство тем, которые необходимо знать современному python-разработчику, чтобы эффективно использовать функционал Django-ORM для построения высоконагруженных web-проектов. Поговорим и про классические ошибки при работе с QuerySet’ами и про профилирование и про code style. Выясним как можно сэкономить память и время при выполнении запросов, покажу популярные ошибки при проектировании схемы данных и при использовании миграций, а так же рассмотрим несколько распространенных задач современного веба, которые в Django еще не решены или решены некорректно.
Доклад с Moscow Python Conf 2016 (http://conf.python.ru) Слайды: https://conf.python.ru/metodika-nagruzochnogo-testirovaniya/
Я расскажу об этапах тестирования производительности типичного сервиса, о том, какие виды тестов нужно проводить, как интерпретировать результаты измерений и об инструментах, которые мы применяем для генерации нагрузки и анализа результатов тестов. Слушатели доклада научатся применять opensource и бесплатные инструменты, созданные в стенах Яндекса, для тестирования производительности своих сервисов.
Доклад с Moscow Python Conf 2016 (http://conf.python.ru) Слайды: https://conf.python.ru/optimizaciya-proizvoditelnosti-pri-pomoshi-cython/
Тридцать лет назад все стремились писать быстрые программы. Сейчас ничего не изменилось. Лекция расскажет о методиках ускорения программ на Python вообще и применении для этого Cython в частности. О том когда надо ускорять, что и надо ли вообще. Каких результатов можно достичь и какую цену за это нужно платить. И, самое главное, на каком месте нужно остановиться.