Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Планируется серия статей о том как реализовать на Flask систему проведения опросов и, возможно, тестирования знаний.
Разве что ленивый не опубликовал еще свой шаблон создания нового проекта на Flask. Вот еще один пример.
Ну как лиц... На этот раз автор ищет лица зомби, если это можно так назвать. Просто не может остановиться.
Довольно подробное сказание о том, что работа с базами данных обычно не упирается в IO на стороне клиентов и насколько полезно в этом плане asyncio
Рассказы о Docker, Consul, Tornado (в сравнении с django)
Автор замечает, что многие разработчики используют старые версии pip и virtualenv, а в новых версиях есть много вкусненького - и пора бы обновиться
Автор - разработчик из Google написал книгу в виде 59 статей с хорошим погружением в какую-либо проблему. Например, статью об аргументах-функциях мы публиковали в прошлом выпуске
В статье автор рассказывает о недостатках таких систем как pip и npm и предлагает интересное, новое решение.
Основная задача этой утилиты - легкое создание архива с вашим проектом с включением всех необходимых зависимостей и практически готовым к развертыванию на других машинах
Очередной пример использования seaborn - библиотеки, которая делает картинки matplotlib минимально приемлемыми для просмотра.
Не требует дополнительных сервисов. Интегрируется с Django-админкой
Довольно респектабельный, международный научный журнал рекомендует применять python и посвятил этой рекомендации довольно большую статью. Не обошлось без hello world
Небольшой трюк, показывающий как можно использовать pandas время для работы с многомерными массивами.
Небольшой рассказ с примерами о том, как можно без особого напряжения увеличить скорость питоновского кода, в частности циклов. В качестве инструментов предлагается использовать multiprocessing, cython и numba.
Седьмая часть огромной серии статей, которые мы почему-то пропустили, с детальным разбором на примере специального приложения механизма авторизации в Django. Все семь статей можно посмотреть так, планируется еще примерно три.
Может ли python вывалить ошибку, но при этом присвоить значение переменной? В чем особенности оператора присваивания и как работают операторы комбинированного присваивания? На эти вопросы пытается найти ответы автор статьи.
Вы тоже постоянно забываете основной шаблон создания декоратора? Автор решил с этим покончить и выложил небольшую шпаргалку.
Интересный проект, превращающий данные CSV, XML, XLS или XLSX в структуру данных, схожую с моделью django ORM с возможностью записи в реальную модель. Проект активно развивается и обеспечен неплохой документацией.
Конкретная реализация алгоритма, описанного в отдельной статье. Ведется поиск по картинкам из мультфильмов/книг "Найди Вальдо"
Страшно предположить для чего это может понадобится, ведь даже Azure уже поддерживает Linux, но тем не менее.