Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
В двух статьях автор разбирается с тем как ускорить выполнение сложных вычислений с помощью выноса их в расширение, написанное на более низкоуровневом языке. Здесь вторая часть
Импорт данных из GA с помощью Pandas и xlwings через API google
Под DataSet здесь подразумевается прозрачно проецируемый на БД набор данных с автоматическим созданием нужных полей
Рекомендации и базовые принципы создания хорошо поддерживаемых, масштабируемых и расширяемых проектов
Есть такой популярный microframework: Flask. Многим нравится: легкий и простой для изучения, то да сё. А мне - категорически нет.
Чтобы создать полноценное приложение, мало его спроектировать и написать, требуется ещё и оформить его в пакет, тем самым выдав билет в жизнь.
С выборками, конструируемыми с помощью python-выражений
Данная статья — так называемый «proof-of-concept» создания фронт-енд приложения, работающего с API посредством JSONP, то есть, как говорят, «cross-origin». Также описана организация данных в Redis.
Замечательный Notebook с примерами графического представления статистического распределения данных
Оболочка вокруг pylint с удобными значениями по-умолчанию для повседневного и интуитивно понятного использования
И одним из ключевых изменений является поддержка IPython Notebook
Эта библиотека для django позволяет быстро и просто заменить стандартные виджеты форм (select и select multiple) на виджеты из javascript-библиотеки Select2.