Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
(30.12.2019 - 05.01.2020)
В условиях многообразия распределенных систем, наличие выверенной информации в целевом хранилище является важным критерием непротиворечивости данных.
На этот счет существует немало подходов и методик, а мы остановимся на реконсиляции, теоретические аспекты которой были затронуты вот в этой статье. Предлагаю рассмотреть практическую реализацию данной системы, масштабируемой и адаптированной под большой объем данных.
Я бы хотел получить такое письмо три года назад, когда только начинал изучать Data Science (DS). Чтобы там были необходимые ссылки на полезные материалы. Статья не претендует на полноту охвата необъятной области DS. Однако для начинающего специалиста будет полезна.
В данной статье узнаем про функцию crypt, узнаем как подбирать пароли к ZIP архиву с незашифрованными именами файлов, познакомимся с утилитой xortool, а так же разберемся с генератором псевдослучайных чисел.
Представляю вашему вниманию перевод статьи "Introduction to ASGI: Emergence of an Async Python Web Ecosystem" автора Florimond Manca.
Двойное дно: реализуем свой формат шифрования .CHA на Python и прячем его в стеганографии
colour: Colour Science for Python
alive-progress: Progress Bar With Real-Time Throughput
5 Common Bottlenecks in pandas Workflows
Python Bytes: #447 Going down a rat hole
Самый быстрый способ читать Excel в Python
SyntaxWarning: return in a finally Block
40 млн GitHub-репозиториев: открытый датасет метаданных для анализа и обучения
Как подружить MISP и Python? Мой опыт
Случаи из разработки на асинхронных фреймворках в Python. Часть 1. FastAPI