Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter
Python-библиотека для работы с сервисом push-уведомлений объявила о улучшениях http модуля, а значит улушении производительности для приложений работающих в режиме реального времени
Попытка развенчать некоторые мифы о unit-тестах (100% Coverage, много ассертов на тест, скорость моков)
Впечатляющая портянка начиная от Amazon до Pirate Bay
Имеется страшилка, обладающая невероятным количеством подчеркиваний, лямбд и чрезвычайно редкой функцией __import__. Автор разбирается в то что это за зверь и что он делает?
Рассказ об этапах и задачах эффективной, масштабируемой и поддерживаемой модели обработки данных
В русском языке еще нет устоявшегося термина Data Scienсe, но статья именно об этом.
Библиотека автоматизирующая поиск главной картинки на web-странице
Как пример эффективного применения самых разных иструментов, включая Python и matplotlib
Развернутый ответ на этот вопрос в качестве полемики к наблюдающейся тенденции ввода статической типизации
Еще один хороший обзор приемов, которые не следуют применять в трезвом уме и здравой памяти
Небольшая реклама модуля pipreqs подходящего для редких случаев когда virtualenv не используется или используется не для одного этого проекта
Довольно большое и подробное руководство на примере сложного приложения
По исследованию автора можно сделать вывод, что перед python3 все-же брезжит свет
Небольшой примерчик использования openpyxl
Обзор решений задачи о проверки анаграмм на СheckIO
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.
Знакомство с семейством модулей pyspark на основе решения практической задачи
Для покупки за $39.95