Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
(20.10.2014 - 26.10.2014)
Отчет о Минской встрече разработчиков и видео докладов.
Пример кода и проблемные части API, которое предполагает использование вызовов цепочками типа: Poem('The Road Not Taken').indent(4).suffix('Robert Frost').
Планшет iPad от компании Apple — всем известное и не нуждающееся в рекламе устройство. Но очень часто хочется использовать всю мощь этого устройства не только для игр и развлечения, а для серьёзной работы. Например для написания программ.
Тема онлайн торгов (будь то форекс, акции, полезные ископаемые) обычно вызывает интерес. Но вместе с тем многие люди думают: «я в этом не разбираюсь, мне спец. терминология неизвестна. Да и непонятно, как начать». Вот над этим мы и поработаем! К концу статьи у вас будет достаточно знаний и примеров, чтобы начать играть на финансовых рынках.
Давайте разберемся, как решать задачи со множеством участников, применяя технику стохастической оптимизации. По существу, оптимизация сводится к поиску наилучшего решения задачи путем апробирования различных решений и сравнения их между собой для оценки качества. Обычно оптимизация применяется в тех случаях, когда число решений слишком велико и перебрать их все невозможно.
Под DataSet здесь подразумевается прозрачно проецируемый на БД набор данных с автоматическим созданием нужных полей
Конечно, если будут набирать случайные буквы на клавиатуре бесконечное время
Импорт данных из GA с помощью Pandas и xlwings через API google
Разработка для django с идеей не писать никакой специальной разметки в шаблонах, а генерировать динамические данные кодом с помощью специального API
В двух статьях автор разбирается с тем как ускорить выполнение сложных вычислений с помощью выноса их в расширение, написанное на более низкоуровневом языке. Здесь вторая часть
Огромная, с картинками, примерами кода и даже видеороликом статья о том как задеплоить Flask-приложение на Ubuntu, используя nginx, gunicorn, supervisor и virtualenv. В этот раз уж точно получится!
Разберем задачу, для которой оптимизация просто напрашивается. Общая формулировка такова: распределить ограниченные ресурсы между людьми, у которых есть явно выраженные предпочтения, так чтобы все были максимально счастливы (или, в зависимости от склада характера, минимально недовольны)
Сравнение двух языков программирования с позиций еще одного python-разработчика. Не соревнование или попытка выявить кто лучше - а просто впечатления.
Есть такой популярный microframework: Flask. Многим нравится: легкий и простой для изучения, то да сё. А мне - категорически нет.
Loggly - это облачное хранилище логов, с удобными инструментами аналитики в том числе и бесплатным тарифным планом. В статье на этот сервис отправляются данные об использовании CPU и RAM, которые впоследствии можно анализировать.
Материалы доклада о создании web API на базе Django с примером действующего приложения и открытым исходным кодом доступным здесь
На основе gulp и bower, с подключением к django через django-compressor и django-bower. Основная задача - получить наиболее полный набор удобных инструментов при сохранении производительности.
Рекомендации и базовые принципы создания хорошо поддерживаемых, масштабируемых и расширяемых проектов
Автор предлагает использовать следующий стек: Gunicorn + Nginx + Supervisord + Postgresql 9.2 + Python 2.7 + Django. Все действия описаны для CentOS.
Система управления данными где структуры предоставлены в виде чего-то похожего на ORM объекты (поля, валидация, конвертация типов), но при этом не имеющая представления и не связанная непосредственно с базами данных.
Вышла новая версия популярного web-фреймворка Django с исправлениями ошибок. Также доступны новые версии предыдущих версий 1.4.1, 1.5.11, 1.6.8. Крайне рекомендуется обновиться.
staged-script: Divide Automation Scripts Into Stages
When Generators Get Cleaned Up
Как расслабиться инженеру на работе при помощи Python?
Самый быстрый фреймворк на Диком Западе: ускоряем Django-rest-framework вместе с Rust
Talk Python to Me: #471: Learning and teaching Pandas
Слияние словарей в PyTorch: зачем нужно и подводные камни
ResNet-18: ищем динозавров или упражнения с векторами
Как студенты двигатель Стирлинга строили
Netmiko и автоматизация управления коммутаторами Cisco
Может ли распределение Пуассона описать статистику футбольных матчей
Разработка бессерверного защищённого тайника для передачи сообщений