Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
API для работы с транзакциями, дополнительный синтаксический сахар в ORM, постоянные соединения с БД и еще много интересного
Все хорошо задокуменировано, проект использует Amazon Mechanical Turk в качестве поставщика исполнителей.
Playhouse - это набор расширений для ORM peewee. Приводится пример того как в пару строк получить данные из csv в реляционую БД и строить по ним запросы.
Оригинальный инструмент для упаковки python-кода со всеми pyre-python зависимостями в исполняемый zip файл для получения однофайлового приложения. Пока протестирована работоспособность только в Linux
Примеры кода о том как добавить/изменить/убрать элементы основного окна wx.Frame, такие как надпись, иконка, кнопки "закрыть", "свернуть/развернуть" и т. д.
4 часть из серии статей об абстрагировании задач бизнес логики с помощью классов и объектов. Предыдущие части также доступны по ссылкам: первая, вторая, третья, , четвертая , пятая
Удобная документация о том какие они есть, как зависят друг от друга, какие содержат опции и методы
Надоело писать sudo add-apt-repository бла бла? Забываете как без GUI установить пакет из .deb, путаете apt-cache и apt-get? Тогда устанавливайте этот пакет и пишите кратко: apt add-repo бла, apt instded some.deb, apt search somewhat
Кратенький пример как создать соединение через анонимную сеть TOR в urllib2
Подробные пошаговые инструкции по переносу django/mysql приложения на облачный хостинг с хранением статики в Amazon S3
Обзор pep8 на русском на замечательном ресурсе о python 3 для начинающих
Автор предлагает презентацию из 119 слайдов, которая по его мнению при внимательном прочтении охватывает 90% информации о языке программирования Python. Правда придется много гуглить и читать на других ресурсах, но оно стоит того.
Достаточно объемное и подробное объяснение о том каким образом традиционно создаются декораторы, и как при этом можно избавиться от boilerplate кода, воспользовавшись одной из фич библиотеки автора на pypi
На этот раз реализация на python.
Разжеван процеcc обработки и анализа большого количества e-mail-ов на предмет определения их тематики.
Пример обработки и графического анализа данных собранных с учетом времени. Используются целый набор популярных модулей для анализа данных - numpy, pandas, matplotlib, ggplot и другие. Много красивых графиков и хороших приемов для часто встречающихся задач.
Очередная кратенькая статья о том, что стоит четко указывать какие именно исключения ловятся в try/catch блоке и к каким последствиям может привести обратное.
Серверная и клиентская части системы комментариев предназначенная для развертывания на собственном сервере.