Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Может быть использован как в интерактивном режиме так и в качестве библиотеке. Есть библиотека и для JS
Пример автоматического распознавания простой каптчи с помощью tesseract-ocr
На примере конкретных ошибок в проекте 'whisper'
Пусть мы хотим вычислить десятимиллионное число Фибоначчи программой на Python. Функция, использующая тривиальный алгоритм, на моём компьютере будет производить вычисления более 25 минут. Но если применить к функции специальный оптимизирующий декоратор, функция вычислит ответ всего за 18 секунд (в 85 раз быстрее)
Завершен замечательный цикл статей, где автор описывает свой опыт написания веб-приложения на Python с использованием микрофреймворка Flask. Оглавление: Часть 1: Привет, Мир! Часть 2: Шаблоны Часть 3: Формы Часть 4: База данных Часть 5: Вход пользователей Часть 6: Страница профиля и аватары Часть 7: Unit-тестирование Часть 8: Подписчики, контакты и друзья Часть 9: Пагинация Часть 10: Полнотекстовый поиск Часть 11: Поддержка e-mail Часть 12: Реконструкция Часть 13: Дата и время Часть 14: I18n и L10n Часть 15: Ajax Часть 16: Отладка, тестирование и профилирование Часть 17: Развертывание на Linux (и даже на Raspberry Pi!) Мега-Учебник Flask, Часть 18: Развертывание на Heroku Cloud (данная статья)
Это тринадцатая статья в серии, где автор описывает свой опыт написания веб-приложения на Python с использованием микрофреймворка Flask. Оглавление: Часть 1: Привет, Мир! Часть 2: Шаблоны Часть 3: Формы Часть 4: База данных Часть 5: Вход пользователей Часть 6: Страница профиля и аватары Часть 7: Unit-тестирование Часть 8: Подписчики, контакты и друзья Часть 9: Пагинация Часть 10: Полнотекстовый поиск Часть 11: Поддержка e-mail Часть 12: Реконструкция Часть 13: Дата и время(данная статья)
Библиотека для локализации Django приложений используя .po файлы
Неплохая статья описывающая как на базовом уровне применить специальные типы данных Postgres в Peewee ORM, правда без подробного описания самих типов данных и описания их недостатков.
В кратце - % быстрее.
Еще один интересный пример как вырваться за пределы песочницы, в которую пытаются разными способами загнать сервисы позволяющие писать для них код на python
Продолжение работы над пособием по библиотеке NumPy. В первой части описывалось как создавать массивы и их печатать.
Очередная вводная статья, призванная привлечь ваше внимание к фреймворку kivy. Ваш python-код вполне можно использовать на современных смартфонах, причем достаточно комфортно.
Очень любопытный набор тестов производительности разных синтаксических конструкций языка.
Помимо очевидных трудностей на этом пути есть и дополнительные подводные камни. О них и вообще о тонкостях такой разработки и идет речь в этой довольно объемной статье
Высокопроизводительная реализация python от dropbox обзавелась набором новых возможностей: Исключения в стиле C++ Наследование и метаклассы (правда пока нет множественного наследования) Базавая поддержка C API Замыкания, генераторы, лямбды, выражения-генераторы Корректная поддержка всех видов аргументов Многопоточность
Статья о том как при помощи Python и Tweepy отслеживать новых Follower'ов
Статья о том как при помощи Python скрипта облегчить себе жизнь и всегда иметь под рукой актуальный бекап
На основе сервиса plotly