Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
В данной статье продолжаю материал прошлой и хочу углубиться в тему декораторов, показать относительно сложные, но применимые в реальной практике примеры использования декораторов, дам небольшую теоретическую базу и некоторое количество ссылок на полезные материалы по теме. Думаю, последние разделы статьи будут полезны даже для опытных разработчиков. Как обычно буду очень рад критике и предложениям по улучшению материала.
(23.11.2014 - 30.11.2014)
Первый релиз-кандидат новой версии python из ветки 2.7. Разработчики настоятельно рекомендуют протестировать эту версию, так как она касается вопросов безопасности.
Подробное руководство о том как найти нужный прямоугольник и выделить из него данные с помощью модулей cv2 и numpy
Рассказывается о причинах смены дефолтного расположения файлов и даются рекомендации по расположению настроек, зависимостей, а также даются рекомендации по написанию приложений подходящих для повторного использования
При авторизации по ключи через Paramico существует задача поиска нужного ssh-ключа для данного хоста по слепку (fingerprint). Данная статья вкратце объясняет как это сделать наиболее простым путем.
Предлагается обрабатывать данные порциями способными уместиться в памяти с помощью модуля multiprocessing и его встроенного механизма очередей
Однажды на проекте, написанном на GAE Django, понадобилось реализовать тестирование с помощью Selenium. К сожалению, найти готовый инструмента для этого не удалось. Поиски по просторам интернета не дали положительных результатов
Подборка модулей и инструментов упрощающих задачу замера эффективности кода на python
А вы в курсе, что те кто пишет в 2014 году монолитные вебприложения подлежат увольнению? Статья пытается объяснить почему и как не быть уволенным всем python-разработчикам
Статья о том, как сделать интерпретатор с помощью библиотеки Graph-talk. Интерпретировать предлагается Braifuck, чтобы не упрощать жизнь.
Описание процесса разработки скрипта, выполняющего работу, которую программисту стыдно делать вручную
Порой бывает интересно, что происходит "под капотом" вашей программы. В python есть замечательный модуль dis, который позволяет посмотреть, как интерпретатор выполняет ваш код.
Краткая, но достаточно емкая статья и пример проекта на github
Описывается как автоматизировать увеличение/уменьшение количества используемых Dynos в зависимости от планируемой нагрузки на проект
Небольшой рассказ о модуле упрощающем взаимодействие с возможностями файловой системы и проводника Windows
Эта проблема характерна для проектов которые хотят и старые и новые версии Django в своих библиотеках
Корректный набор ключей для IPython для преобразования .ipynb в .html
Всякое дело становится интереснее как только туда вмешиваются зомби. Даже если это пример построения параметризованной автоматической модели распространения заражения инфекцией в Скандинавии.
Пример в IPython Notebook. Используется целый набор научных модулей и помимо задачи поиска пузырей определяется направление движения пены
Вкратце: начисто делаем synсdb и migrate, затем с помощью dumpdata/loaddata загружаем данные из старой БД. Конечно если она не очень большая и содержит целостные данные и типы.
Достаточно простой пример модного способа загрузки файла на сервер перетаскиванием его из файлового менеджера на виджет загрузки в браузере
Рассказ об интересных, очевидных и не очень методиках в языке программирования python
«Бонусная» статья к серии статей о плагинах к медиацентру Kodi (XBMC) на хабре
Идея в получении одинаковых ключей для заданных машин. Например ключей кеширования, которые будут гарантированно выбраны с нужного кеширующего сервера разными app-серверами
Предлагает API для выборки данных со сторонних ресурсов и вебинтерфейс для контроля и управления многими аспектами этого процесса
Продвинутое использование декораторов Python
Переизобретаем Ansible для Windows в условиях кабинета информатики
bracket - Selfhosted tournament system
reaktiv: Reactive Signals for Python
The Real Python Podcast – Episode #249: Going Beyond requirements.txt With pylock.toml and PEP 751
Моделирование работы гидроциклона для очистки воды от нефти с помощью ML
Чтение номера кузова из .pdf EasyOCR
Tcl/Tk. SVG-виджеты. Генератор градиентной заливки
Полмиллиона запросов за месяц: мой LLM-challenge и первые выводы
Генетический алгоритм в помощь Adam — супер, но есть нюанс
python-blosc2: High-Performance, Compressed Ndarrays