Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
yamo - это модуль для работы с ORM. Отличается простым синтаксисом и производительностью.
Если нравится функциональное программирование, то стоит обратить внимание на эту библиотеку. Она реализует множество возможностей языка Haskell
Модуль позволяет сохранять enum'ы из стандартной библиотеки в БД через ORM SQLAlchemy
Эта статья подойдет сетевым специалистам, которые находятся в поисках примеров возможной автоматизации ip сети с помощью подручных инструментов.
Если кажется, что Django ORM многословным, то данная библиотека позвонит уменьшить количество символов в вашем коде..
В статье приведены соображение на тему поисковых движков с ранжированием.
Фреймворк Django, пожалуй, самый популярный для языка Python. Однако, при всей его популярности, часто критикуют его ORM — а именно lookup синтаксис через подчеркивания. На самом деле, такой выбор синтаксиса вполне обоснован — он легок в понимании, расширяем, а главное — прост, как швабра. Тем не менее, хочется красоты, или даже прямо изящества. Но красота — понятие относительное, поэтому будем отталкиваться из конкретных задач.
plotly - библиотека для построения графиков. Данная библиотека позволяет строить интерактивные графиков. А в этой статье описан способ построения графиков-свечей.
Nameko - это фреймворк для построения микросервисной архитектуры, а sentry - платформа для логгирования в real-time. Это расширение позволит их объединить вместе
RSA - криптографический алгоритм с открытым ключом. Данный модуль позволит использовать этот алгоритм
pyctrie - очень быстрая реализация дерева написанная на С
Перекрестная проверка является важным инструментом в статистическом обучении для оценки достоверности вашего алгоритма. Несмотря на огромные возможности scikit-learn, он может возвращать ошибочные данные. Эта статья рассказывает в чем же проблема
Swagger - это инструмент для генерации документации (API)
В июне Python Meetup исполнилось 2 года. Чтобы отметить это, мы собрались в субботу 27 июня и провели весь день вместе, общаясь и слушая доклады. Речь шла о: - Оптимальном наименовании переменных - Безопасном запуске чужого кода на своем компьютере - Использовании Jenkins в тестировании игр - Парном удаленном программировании - Объектной подсистеме Python
Это вторая часть статьи. В ней описан способ оптимизации нейронной сети. Этот метод называется - градиентный спуск.
Данный модуль для django является простой заменой для celery.
Статья показывает, как начать использовать scrapy для парсинга сайтов. Рассмотрен простой пример парсинга.
В статьи описан практический опыт разработчика, который видит в mock-объектах зло. Показал как можно писать тесты без mock