Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
В django тестах можно замерять количество сделанных SQL запросов. Как и зачем это нужно описывается в этой статье.
Несколько версий ограничения количества объектов в группе при выборке данных из SQL-хранилища с измерением их эффективности
Вкратце - перенос переменных в функции в локальную область видимости может дать прирост производительности на 5 и более процентов
Как воспользоваться сторонним REST API с помощью библиотеки requests
Хороший, мотивирующий рассказ о Docker и развертывании на нем Flask-приложения
Наши друзья взялись за перевод замечательного руководства по PyQt5 от zetcode. PyQt5 - это набор Python библиотек для создания графического интерфейса на базе платформы Qt5 от компании Digia.
Небольшой разговор об основных пунктах, благотворно влияющих на доступность, а значит и популярность приложений с открытым кодом, с упором на библиотеки — область взаимодействия «разработчик-разработчик».
Под стать номеру версии релиз довольно крупный - объявлено о более чем 150 изменениях, 6000 коммитов.
В начале недели номер версии django-sitemessage — каркаса для отправки сообщений из Django — перевалил за 0.5
Рассматривается тот случай когда нужно задать финальный размер только одной стороны и применяется PIL
На примере проекта PyVmMonitor автор пытается донести до нас свою точку зрения относительно того как проектировать расширяемые клиентские приложения
Вводная статья о создании GUI на EFL - движке, который применяется в окружении рабочего стола Enlightenment desktop и входит в ядро мобильной платформы Tizen от Samsung
Небольшое интервью Гвидо ван Россума о Python и себе любимом
По мнению автора статьи python, точнее его самый известный представитель CPython, не очень предназначен для каких-либо быстрых расчетов. Иначе говоря, производительность у него не такая уж хорошая. А вот скорость разработки и читаемости отличная. О читаемости и пойдет речь, а точнее как ее улучшить.
Рассказ о простом алгоритме, генерирующем текстуры планет, и пример программы на Python, позволяющей генерировать аналогичные текстуры.
Погружение в стандартную библиотеку multiprocessing и немного о багах
Обращение к тем, кто еще не обратил внимание на асинхронные методики программирования. О том, что думать об этом нужно не как об очередной писькомерке, а как о доказано эффективном стиле разработке, имеющим такое же преимущество перед синхронными методиками как ООП перед процедурным
В предыдущей статье этот же автор говорил, что не стоит в качестве мерила aio* воспринимать именно производительность, ценен сам подход. Но тут же приводит и бенчмарки, на всякий случай. Здесь aio* выигрывает, но есть ли там достаточно инструментов для комфортной разработки прямо сейчас?
Еще одна статья о том нужно ли брать Python в качестве первого языка программирования для изучения. Аргументы в стиле "никого еще не уволили за то, что был применен Python" и "Изучать Python - это как изучать латынь - вряд ли понадобится в реальной практике, но основу для понимания остальных языков заложит верную"