psutil 5.0.0 - в два раза быстрее

Избегайте Django GenericForeignKey Django

В статье рассказывается почему GenericForeignKey может быть плохим решением ваших проблем.

pip - 9.0.0

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/

numpy - 1.13.0

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/

pytest - 3.0.4.dev0

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/

railgun - простой и быстрый генератор статических сайтов

Недельный StackOverflow отчет: (xliv)

Наиболее интересные вопросы и ответы с SO

Под капотом Django: Django в instagram Django

jinjasql - генерация SQL используя Jinja Templates

Олег Чуркин (Rambler&Co) - Django: правильно готовим ORM

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.

opendxl-client-python - OpenDXL Python Client

Алексей Лавренюк (Яндекс) - Методика нагрузочного тестирования

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.

Андрей Светлов (Python Core Developer) - Оптимизация производительности при помощи Cython

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.

Оптимизация QuerySet.get() с и без select_related Django

Под капотом Django: отладка производительности Django

pip 9.0

FlaskSR - ускорение загрузки страниц для Flask Flask

tsfresh - автоматическое извлечение фич из временных рядов

Классификация рукописных чисел с помощью TensorFlow

Авто-генерируемая документация Django API с помощью Swagger Django