Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyflakes/
(24.04.2017 - 30.04.2017)
Оставляйте свои комментарии к выпуcкам, пишите нам в Slack (инвайт по ссылке), добавляйте свои новости через специальную форму. Следите за всем этим безобразием в RSS, Twitter или Telegram @py_digest
Поддержите проект рублем или руками
Автор делится своей наработкой - модулем nonstandart, который позволяет модифицировать существующий Python и добавлять туда не стандартные PEP'ы. PEP 542 добавляет новую форму добавления методов в класс. По ссылке вы найдете пример использования.
Предположим есть группа в Вконтакте о кино, в которой публикуются анонсы новых фильмов и ещё какая-нибудь информация. Необходимо заранее подготавливать посты и публиковать по расписанию. Для этого я собираюсь использовать доску Trello, где хранятся посты и Вконтакте API чтобы публиковать эти посты в группе.
Статья описывает несколько структур данных в Python - Set, fronzenset, collections
Статья описывает пример использования GenericForeignKey из инструментария Django/Python для создания системы Like Dislike на сайте с использованием полиморфных связей, что позволяет использовать одну модель данных Like Dislike для контента различного типа: Статьи, Комментарии и т.д.
Статья описывает процесс разворачивания кода из Jupyter на сервере
Статья описывает создание CRUD приложения на Flask
Каждый раз, как какой-нибудь новый язык программирования становится популярным его преданные фанаты превозносят его достоинства до небес и пытаются обратить людей в свой культ, отправляя существующим проектам отчет о багах примерно следующего содержания: «Привет, я тут заметил, что ваш проект написан на [языке программирования X]. Вам бы стоило все переписать на языке Y, потому что он лучше в плане функции Z. Спасибо-до свидания!» Изложенное в таком виде, предложение кажется совсем не трудным. Раз функция Z лучше, то, конечно, всем следует тут же переписать свои проекты на Y.
По ссылке вы найдете анализ саб-реддитов с Reddit.
Описываются стандартные операции работы с БД
Когда проектируешь масштабируемые системы, где приходится обращаться ко множеству внешних компонентов, например, использование стороннего API, отправка почты или конвертация видео, лучшим способом реализации является асинхронная модель с системой очередей, которая является связующим звеном для взаимодействия всех компонентов системы.
Самой популярной системой очередей в Python является Celery, она обладает широким набором возможностей по управлению задачами. К сожалению, системы на базе Celery сложно поддерживать в работоспособном состоянии, и когда что-то идёт не так, то найти проблему бывает весьма не просто. Можете спросить любого девопса об опыте работы с Celery, но будьте готовы услышать не очень приятные слова.
К счастью, есть альтернативное решение — uWSGI Spooler, и в этой статье я расскажу о нём подробнее.
Продолжается серия статей про устройство интерптаторов
Вебинар о возможностях PyCharm в отладке
Cсегодня поговорим о временных рядах.
Посмотрим на то, как с ними работать в Python, какие возможные методы и модели можно использовать для прогнозирования; что такое двойное и тройное экспоненциальное взвешивание; что делать, если стационарность — это не про вас; как построить SARIMA и не умереть; и как прогнозировать xgboost-ом. И всё это будем применять к примеру из суровой реальности.
Аудио-подкаст
Рассказ про использование библиотеки gensim
Библиотека реализующая pattern matching для Python
pyflakes - 4.0.2
virtualenv - 21.14.4
pylint - 4.1.2
SQLAlchemy - 2.1.3
django-filter - 26.2
SQLAlchemy - 2.1.2
pyflakes - 4.0.1
pylint - 4.0.10
pylint - 4.1.1
Werkzeug - 3.1.9
virtualenv - 21.13.0
coverage - 7.16.2
since-cutoff: Find Which Dependency APIs Your Coding Agent Gets Wrong
SQLAlchemy - 2.1.1
Pony ORM: толстая пачка фич и улучшений