Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
(16.11.2014 - 23.11.2014)
В учебнике подробно рассматриваются, объясняются и анализируются наиболее часто используемые структуры данных и алгоритмы. Изложение идёт от простого (что такое алгоритм, как оценить его производительность) к сложному (деревья, графы) с живыми примерами и кодом.
Вкратце: что-то вроде городской легенды. Если искать сложные темы по программированию в гуглопоиске, то вам могут предложить (среди прочего) решить интерактивный тест и если он будет успешно пройден, то не исключено, что с вами свяжется Google по поводу трудоустройства
Наиболее распространенным методом аутентификации является аутентификация с использованием cookie файлов. Более современный метод аутентификации основан на использовании JSON Web Token (дословно: вэб маркер в формате JSON) и он быстро набирает популярность. В этой статье автор рассказывает как раз о нем. Уже доступна и вторая часть
Имеется в виду использование python в качестве скриптового языка для ваших приложений на C#
Перевод статьи «Should Everybody Learn to Code?», которая показалась переводчику с хабры (и не одному ему) заслуживающей внимания.
Основная идея проекта - взять на себя все трудности выполнения Cython кода. Теперь достаточно написать "runcython hello_world.pyx" и все необходимые для сборки программы действия будут выполнены модулем, а вы получите результат в том виде как будто его выполнил интерпретатор
Продолжение перевода статей о Django с сайта effectivedjango.com. Этот цикл статей, по мнению автора перевода, будет полезен веб-разработчикам, которые делают только первые шаги в изучении Django
Рассказ от Мигеля Гриндберга (автора Flask Megaturtorial) об OAuth и реализации авторизации для него для популярного микрофреймворка Flask
Динамическая проверка типов данных передаваемых в функцию на основе специального декоратора и аннотаций из PEP3107
Разбирается конкретная задача unit-тестирования, основные ошибки, которые допускают при ее решении и рекомендации о том куда смотреть, чтобы эти ошибки не допускать
Приводится ряд примеров, в которых генераторы списков могут существенно сократить количество кода необходимого для решения задачи, при это не сильно теряя в читаемости
Основная идея проекта CFFI - сделать внешние интерфейсы, в виде функций написанных на C, просто доступными из python. В данной статье рассказывается о том как распространить для конечных пользователей ваш проект основанный на использовании CFFI
Упражнение на тему замыканий, декораторов и области видимости в Python
Собственно поиск перестановок и комбинаций в итеративном режиме (без предварительной генерации полного набора данных)
Практический пример использования Cython для ускорения вычислительных алгоритмов
Подняты вопросы отличия использования Python для web-разработки по сравнению с оной на PHP
Data Science подразумевает некоторый набор методов и задач для обработки и анализа данных. В настоящее время в этом направлении нашел очень хорошее приложение язык программирования python и существует множество удобных и интересных инструментов, о которых и рассказывается в статье.
Это еще не готово для использования в живых проектах, но уже можно пощупать и увидеть существенный прирост производительности для многоядерных машин
Белорусские Python’исты в этом году отметили Хэллоуин вместе, на Python Meetup. Так получилось, что последняя пятница месяца выпала как раз на 31 октября. Это, конечно, не могло не сказаться на формате проведения встречи. Духи играли с техникой, а наши докладчики рассказывали об асинхронной работе в JavaScript и Python, преимуществах open source ERP и CRM системы Odoo и жаловались, как же не просто быть хорошим программистом, но плохим человеком.
Несколько хороших рекомендаций, которые следует держать в голове, чтобы не вносить не вынужденных потерь производительности кода.
Имеется в виду применение модуля logging и по замерам автора - даже в режиме CRITICAL (грубо говоря вообще без записи в лог) дает сильное падение производительности. Следует иметь это в виду и проверить свои приложения.
Статья описывающая возможности библиотеки достойна как минимум внимания и интересна сама по себе. Кроме того, используемая техника анимации вполне может найти приложение в самых разных задачах.
Точнее говоря, модуль позволяет не заботиться об активации, если следовать определенным соглашениям
В этой версии разработчики сделали упор на инструменты для научного программирования, такие как поддержка IPython Notebook прямо в PyCharm и просмотрщик массивов NumPy. Одновременно с этим добавили улучшенную поддержку кода, написанного с использованием библиотеки NumPy и включили поддержку matplotlib в интегрированной консоли Python.
Красивые картинки на скатерти Улама
The Practical Guide to Scaling Django
Функция property() в Python: добавляем управляемые атрибуты в классы
ИИ в Крипто-Торговле: Возможен ли Успех? (Часть 1)
How to migrate your Poetry project to uv
Python Bytes: #410 Entering the Django core
Python REST API: Flask, Connexion и SQLAlchemy (часть 2)
Chronos от Amazon: революция в обработке временных рядов
Двусвязный список в Python: простой инструмент для сложных задач
Дообучаем языковую модель GPT2 с помощью Torch
Мой первый и неудачный опыт поиска торговой стратегии для Московской биржи