Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Проект позволяющий выполнить ограниченный набор алгоритмов внутри CPython на PyPy и при этом получить существенный прирост производительности за счет JIT
Очень хорошая статья о том как связаться с нужными сервисами и сделать отчеты в аварийной ситуации. Следует обязательно почитать до начала разработки ваших приложений
Замечательный проект позволяющий упростить задачи проверки/отладки алгоритмов машинного обучения пакета scikit-learn
Попытка на примере понятий игр типа RPG (ролевая игра) объяснить для чего нужен ООП
Новая версия оболочки вокруг GNU gpg, упрощающей автоматизацию процессов шифрования данных
Довольно интересная статья о том как проанализировать текст письма (e-mail) и классифицировать его по нескольким параметрам (спам, тональность, язык)
Иронический ролик о роли Python в мире разработчиков какой ее видят ярые апологеты. Напоминает подачей летний ролик про крымского прокурора (няш мяш).
Кратенький обзор библиотеки vcr (порт одноименного ruby проекта), умеющей делать удобные заглушки для заданных http-запросов в тестах
Автор статьи рассказывает интересную историю о том как сделать наиболее симпатичную декорацию к столикам из крышек для пива
Это не руководство, а обмен опытом того, как в большом Django проекте от безобразной помойки скриптов на jQuery постепенно осуществлен переход к сборке и минификации сложных frontend-приложений на AngularJS при помощи gulp и browserify
Первая часть из анонсируемой серии статей о контроле переменного количества аргументам к функциям и методам
Довольно забавный проект позволяющий получить доступ к shell django прямо в браузере
Хорошая статья о том как реализовать автоматическую повторную отправку провалившихся http-запросов в библиотеке Requests
Довольно абсурдная по идее штука, но довольно интересная по реализации - вполне стоит на это посмотреть
Изучаем как наглядно выводить результаты работы cProfile в браузере
В качестве бекенда выбран почему-то Apache, но статья все равно может стать хорошей отправной точкой для деплоя с помощью docker-контейнеров
Вкратце: начисто делаем synсdb и migrate, затем с помощью dumpdata/loaddata загружаем данные из старой БД. Конечно если она не очень большая и содержит целостные данные и типы.
Внесение ясности в вопрос о том когда нужно использовать классы (в смысле ООП) и когда их использовать не стоит.
Еще одна попытка заменить с помощью *languagename* все на свете. Вполне себе холиварная статья. Можно использовать в качестве аргументации.
Показано чтение данных из .xlsx, подсчет сумм столбцов, подитоги, преобразование данных в качестве того как, например, IPython Notebook использовать вместо Excel