Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Рассматриваются тонкости проксирования объектов, необходимого для обертки ленивыми вычислениями уже имеющихся объектов и функций
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.
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
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
Их далеко не три, но автор остановился на нескольких особенно ему не понравившихся
Ответ на вопрос о принципиальной возможности сделать это на основе Bottle
Рецепт конфигурирования для совместной работы Django, Postgres, Redis, и Rabbitmq и запуска всего этого добра в Docker-контейнере
Небольшой, на 10 минут, учебник с рассказом о применении этого NoSQL хранилища данных
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
Продолжение замечательной серии статей о том как выглядит веб-разработка на более низком CGI уровне
Рассказ о масштабировании приложений, blueprints и некоторых других продвинутых принципов микрофреймворка Flask
Продолжение статьи о реализации паттерна проектирования Одиночка
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
Довольно обширная и очень неплохая статья о том, что такое i18n и i10n и как это реализовать в приложении на tornado. Знакомит с gettext, babel и тем как это все скрестить с экосистемой Tornado и даже как это работает в сравнении с Django
Автор делится своим решением реализации паттерна singleton (одиночка) и объясняет его работу
Предлагается декоратор позволяющий использовать в модуле или классе несколько функций с одинаковым названием, но разным количеством или типом аргументов
Описано использование travis-ci, coveralls.io, readthedocs.org для непрерывного запуска тестов, оценки покрытия тестов и хостинга документации соответственно. Это все освещается в свете написания пакета для Python
В посте описывается минимальная структура пакета, чем заполнить эту структуру, а также какие конфигурационные файлы надо создать. Приводится список действий для публикации пакета на PyPi Доступна, также, вторая часть