Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Пример реализации SSLv3 -> TLSv1 прокси
Статья-сравнение преимуществ и недостатков статической и динамической типизации на примере Scala и Python
Небольшой рассказ об этой уже вполне взрослой библиотеке
Автор приходит к заключению, что ruby и python подходят для таких целей примерно одинаково, а вот golang совсем не подходит. При этом он не озадачивается проблемой дистрибуции.
Включает подробный рассказ о возможности автоматического импорта в локальный python из google forms
Здесь нет точного ответа от автора на этот вопрос, зато приведен "официальный" ответ от Гвидо и пара других способов организации переключения кода в зависимости от контекстного выражения
Автор рассказывает о своей неудачной попытке трудоустроиться в Яндекс и о том какие задачи ему предложили решить.
Серия материалов по разработке web-приложения на Flask продолжается рассказом о подготовке пакета тестов для этого приложения
Библиотека для управления удаленной машиной по ssh на основе paramiko
Коллекция безумных проектов пополняется транслятором операторов python с неангийского языка в код, который способен воспринять интерпретатор. С русским языком пока, правда, не справляется.
Автор пробует ответить на такие вопросы: - может ли один доклад умного человека сделать другого человека одержимым? - как окунуться в машинное обучение (почти) с нуля? - почему не стоит недооценивать многоруких бандитов? - существует ли серебряная пуля для a/b тестов?
Библиотека представляет собой декоратор классов и набор инструментов для генерации удобных в использовании атрибутов/свойств класса
В основном багфиксы, но есть и небольшие улучшения, например поддержки Postgresql в PyPy
Автор рассказывает о преимуществах и проблемах совместного использования этих двух языков
Хорошая статья с описанием полезного в некоторых случаях декоратора retry. Знали, например, что с ним можно задать непостоянный интервал между повторными попытками выполнения кода?
Рассказ о концепции оптимизации кода, где первое и самое важное - это правильно замерить что же именно является бутылочным горлышком
Библиотека для jit-компиляции вычислительного кода обзавелась приличным количеством новых возможностей, включая управление выделением памяти внутри функций компилируемых Numba
Библиотека позволяет производить параллельную обработку numpy.array массивов. Большой массив делится на несколько меньших по размеру и в зависимости от необходимых расчётов создаётся "рецепт" по которому будет производится расчёт в параллельном режиме. Далее можно воспользоваться встроенным планировщиком, который выполнит "рецепт", либо создать собственный планировщик, который будет работать с dask "рецептами". В статье приведено несколько сравнений простых операций выполненных с netCDF файлами при помощи dask и при помощи оптимизированной утилиты командной строки написанной на C.
Применяется urllib и BeautifulSoup