Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram
Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/
(02.03.2015 - 08.03.2015)
Скачивание картинки и конвертация ее в image-объект OpenCV без записи/чтения с диска
Подробное руководство с кусками кода и конфигов о развертывании приложений на Ubuntu с поддержкой Supervisor и virtualenv
Еще один сигнал о сложности деплоя python-приложений и рассказ о том как в этом может немного помочь Docker
Во второй части из серии хороших и подробных статей об ООП в python автор рассказывает о такой экзотической, по его мнению, штуке как дескрипторы. Что они такое и когда их разумно использовать.
Пример работы с довольно интересной библиотекой для упрощения взаимодействия с распределенными системами для вычислений
В django тестах можно замерять количество сделанных SQL запросов. Как и зачем это нужно описывается в этой статье.
Набирающая популярность на github реализация GUI-клиента для git на основе PyQt4
Автор делиться рецептами вызова определенной функции в ответ на заданный параметр командной строки с лаконичной диспетчеризацией; инкапсуляцией обработки и валидации введенных пользователем данных.
Собственно API поменялось и если вы его используете - следует обратить внимание на эту статью
Рецепт использования сервиса GetStream.io для создания потока получающего и отправляющего уведомления для web-приложений
Несколько версий ограничения количества объектов в группе при выборке данных из SQL-хранилища с измерением их эффективности
Вкратце - перенос переменных в функции в локальную область видимости может дать прирост производительности на 5 и более процентов
Параллельное выполнение задач в режиме реального времени иногда провоцируют трудноуловимые ошибки с одновременным доступом к ресурсу. Как их воспроизвести в тестовом окружении и рассказывает автор
Когда данные становятся реально Big, то придется использовать специальные распределенные системы для того, чтобы выполнять вычисления в разумное время. Речь о Hadoop и эта статья может стать первым шагом в изучении этого вопроса.
Очередной пример использования сервиса twilio, но в этот раз с интересной железки
Довольно большая статья о методе анализа данных уровня преступности в течение продолжительного промежутка времени и способах применения этого анализа
Трехсерийное руководство, которое можно воспринимать как пример разработки вебприложения на популярном стеке технологий. Уже доступны вторая и третья части
Продолжение серии статей о PyQT5 на русском. В этой части учебника PyQt5, нас учат создавать меню и тулбар (панель инструментов). Меню представляет собой группу команд, расположенных в менюбаре. Панель инструментов содержит кнопки с некоторыми общими командами в приложении.
Рассказывается о так называемых Canary Builds - постоянных ранних сборок ПО для проверки поддержки им самых свежих версий зависимостей
Docker-контейнер с готовыми к работе IPython 3 Notebook и Terminal + Anaconda. Еще один повод испытать Docker в деле.
Обертка вокруг git упрощающая его использование в реальной жизни. Например инициализация из удаленного источника
Проверка IFC моделей по требованиям IDS
Компилятор за выходные: синтаксический анализатор Уорли
Простые лайфхаки для автоматизации работы с помощью Python
Poetry vs UV: удобство или скорость?
Python Bytes: #420 90% Done in 50% of the Available Time
Инновации в тестировании САПР: путь к созданию автоматизированного решения для тестирования
Простыми словами о методе максимального правдоподобия и информации Фишера
Смогу ли я уложить оптимизирующий компилятор в тысячу строк питона? Прогон первый: mem2reg
Автомодерация изображений: как исправлять нарушения, сохраняя количество и качество контента
Сводка pythonz 09.02.2025 — 16.02.2025
Как создать скрипт-beautifier в Ghidra на Python?
Порядок работы с устареванием ML моделей. Шаг 2: Создание надежных и долговечных моделей