Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
(30.01.2017 - 05.02.2017)
Заключительная часть моего цикла, посещенного работе с коллекциями. Данная статья самостоятельная, может изучаться и без предварительного изучения предыдущих.
Эта статья глубже и детальней предыдущих и поэтому может быть интересна не только новичкам, но и достаточно опытным Python-разработчикам.
Будут рассмотрены: выражения-генераторы, генераторы списка, словаря и множества, вложенные генераторы (5 вариантов), работа с enumerate(), range().
А также: классификация и терминология, синтаксис, аналоги в виде циклов и примеры применения.
Очередной мануал про использование Celery с Django. Рассказаны основы.
Простой способ найти тесты, которые потребляют слишком много памяти
Рассказ о том, как mypy может использовать проверки типов в Python
Наступил завершающий этап нашего приключения за чистой архитектурой. Мы создали модели предметной области, сериализаторы, сценарии и хранилище. Но пока отсутствует интерфейс, который склеивает все вместе: получает параметры вызова от пользователя, инициализирует сценарий с хранилищем, выполняет сценарий, который получает модели предметной области из хранилища, и преобразует их в стандартный формат. Этот слой может быть представлен с помощью множества интерфейсов и технологий. Например, с помощью интерфейса командной строки (CLI): получать параметры с помощью ключей командной строки и возвращать результат в виде текста на консоли. Но та же базовая система может быть использована и для web-страницы, которая получает параметры вызова из набора виджетов, выполняет описанные выше шаги, и разбирает возвращенные данные в формате JSON для отображения результата на той же странице.
Владислав Лутков (Mail.Ru Group) @ MoscowPython 42
Спикер расскажет, что ожидает разработчиков при внедрении новых технологий на разных стадиях проекта. На примере target.my.com поделится, как начать использовать новые фреймворки, если продукту уже не один год.
Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/42/unknown-subj/
Сергей Ерёмин (oknardia.ru) @ MoscowPython 42
Бывает, что часть данных в БД обновляется редко, запросы к ним «тяжелые», но при каждом обращении клиента их требуется отображать. Спикер расскажет, как сделать, чтобы «тяжёлый» шаблон при первом вызове создавал другие «легкие» шаблоны с «пререндером» редко обновляемых данных. При последующих вызовах исполняются «легкие» шаблоны, что позволяет драматически снизить нагрузку на сервер.
Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/42/double-template/
Павел Велихов (Finstar Labs) @ MoscowPython 42
Проект PythonQL – это попытка унифицировать доступ к различным базам данных, расширив Питон мощным языком запросов. Спикер расскажет об этом расширении, самых интересных сценариях использования и обсудит дальнейшие планы развития.
Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/42/pythonql/
По ссылке есть демо, где парень играет, а свет лампы изменяется по ситуацию в игре.
Модуль проверки оформления кода по стандарту PEP8. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pep8/#2.3.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pep8/
django-two-factor-auth - 1.18.0
What Does -> Mean in Python Function Definitions?
AVIF: Крепкий орешек для стеганографии. Почему LSB-метод пасует там, где справляется WebP
Меньше магии, больше кода: мой способ писать Django views
Переводим fb2 книжки, с нейронками, для себя
Прокачиваем RAG: тестируем техники и считаем их эффективность. Часть 1
Коротко об устройстве протокола MSK144 с примерами на Python
Сводка от pythonz 07.09.2025 — 14.09.2025
Разбираем «под капотом» кастомную фитнес-метрику: от идеи до реализации на Python
Polars — «убийца Pandas» на максималках
Оптимизация сервиса АБ тестирования.