Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Рецепт конфигурирования для совместной работы Django, Postgres, Redis, и Rabbitmq и запуска всего этого добра в Docker-контейнере
Ответ на вопрос о принципиальной возможности сделать это на основе Bottle
Их далеко не три, но автор остановился на нескольких особенно ему не понравившихся
Рассматриваются тонкости проксирования объектов, необходимого для обертки ленивыми вычислениями уже имеющихся объектов и функций
Основное применение метаклассов, по мнению автора, это выставление соответствия неких простых идентификаторов (например строк-имен классов при сериализации) соответствующим классам. Как именно это происходит и описывается в данной статье.
Небольшой рассказ о подходе к решению это весьма сложной и многоплановой задачи, а также краткое знакомство с PyEnsembl
Небольшой, на 10 минут, учебник с рассказом о применении этого NoSQL хранилища данных
Проект интересен тем, что из коробки дает нам доступ к качественной реализации сложных алгоритмов (потоки, сеть, GUI, числовые, машинное обучение, обработка изображений, сжатие данных и т.д.), а главное с неплохой документацией.
В этом посте описано, как можно проверять работоспособность приложений на bottle. Приведены не только базовые примеры, но и показан простой проект с покрытием тестами. Рассмотрены несколько способов тестирования, а также библиотека webtest
Анонсируется существенное увеличение производительности и устранения множества багов. В ветке Py3k объявлена поддержка Python 3.2.5
Продолжение статьи о реализации паттерна проектирования Одиночка
Довольно интересный инструмент для параметрического построения 3D моделей с помощью кода на Python и последующего экспорта в web или специализированый софт
Рассказ о масштабировании приложений, blueprints и некоторых других продвинутых принципов микрофреймворка Flask
Продолжение замечательной серии статей о том как выглядит веб-разработка на более низком CGI уровне
Статья требующая довольно глубокого погружения в тему и явно не для новичков, но погрузиться можно как раз из прочих статей автора в этом же блоге
Мы перевели и озвучили интересный рассказ, о том с чего начинался Python из первых рук. Огромное спасибо за это замечательному человеку, фанату Python в хорошем смысле этого слова pixel
Автор утверждает, что тестирование кода на Python не ограничивается одними лишь возможностями модуля unittest. И в подтверждение своих слов приводит небольшой обзор таких инструментов как Doctest, Coverage, Nose и Mock
По ссылке примеры использования библиотеки с довольно впечатляющими возможностями, включающими визуализацию обрабатываемых данных
Автор делится своим решением реализации паттерна singleton (одиночка) и объясняет его работу