Podcast.__init__: Building A Business On Serverless Technology
https://www.pythonpodcast.com/datacoral-serverless-technology-episode-214/

Audio

Как перебрать словарь в Python
https://webdevblog.ru/kak-perebrat-slovar-v-python/

Словари являются одной из наиболее важных и полезных структур данных в Python. Они могут помочь вам решить широкий спектр задач программирования. Из этой статьи вы узнаете, как итерировать словарь в Python.

public-apis - набор бесплатных API для разных целей
http://github.com/public-apis/public-apis

gluon-ts - GluonTS - Probabilistic Time Series Modeling in Python
http://github.com/awslabs/gluon-ts

panel - делаем web дашбоард с данными на Python
http://github.com/pyviz/panel

Подборка @pythonetc, май 2019
https://habr.com/ru/post/454646/?utm_campaign=454646

Это одиннадцатая подборка советов про Python и программирование из авторского канала @pythonetc

Создание мозаичной картинки
https://habr.com/ru/post/454828/?utm_campaign=454828

Делаем распознавание лиц за $150
https://medium.com/@ageitgey/build-a-hardware-based-face-recognition-system-for-150-with-the-nvidia-jetson-nano-and-python-a25cb8c891fd

Ускорение доступа к глобальным переменным в Python 3.8
https://pythonz.net/articles/246/

О том, как грядущая версия Питона стала ещё чуточку быстрее.

TensorNetwork - библиотека работы с tensor networks
http://github.com/google/TensorNetwork

Введение в генераторы Python
https://webdevblog.ru/vvedenie-v-generatory-python/

Rekko Challenge — как занять 2-е место в конкурсе по созданию рекомендательных систем
https://habr.com/ru/post/454818/?utm_campaign=454818

На Boosters.pro (https://boosters.pro/) в течении двух месяцев с 18 февраля по 18 апреля проходило соревнование (https://boosters.pro/championship/rekko_challenge/overview) по построению рекомендательной системы на реальных данных одного из крупнейших российских онлайн-кинотеатров Okko (https://okko.tv/). Организаторы преследовали цель улучшить существующую рекомендательную систему. На данный момент соревнование доступно в режиме песочницы (https://boosters.pro/championship/rekko_sand/overview), в которой вы можете проверить свои подходы и отточить навыки в построении рекомендательных систем.

sqlova -переводим естественный язык в SQL
http://github.com/naver/sqlova

Решение японских кроссвордов c P̶y̶t̶h̶o̶̶n̶ Rust и WebAssembly
https://habr.com/ru/post/454586/?utm_campaign=454586&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Как сделать решатель (солвер) нонограмм на Python, переписать его на Rust, чтобы запускать прямо в браузере через WebAssembly.

Указатели в Python: в чём суть?
https://habr.com/ru/post/454324/?utm_campaign=454324&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Если вы когда-нибудь работали с такими низкоуровневыми языками, как С или С++, то наверняка слышали про указатели. Они позволяют сильно повышать эффективность разных кусков кода. Но также они могут запутывать новичков — и даже опытных разработчиков — и приводить к багам управления памятью. А есть ли указатели в Python, можно их как-то эмулировать?

Строим REST API за 30 минут с Django REST Framework
https://medium.com/@BennettGarner/build-your-first-rest-api-with-django-rest-framework-e394e39a482c

Мелкая питонячая радость #2: Starlette
https://habr.com/ru/post/454440/?utm_campaign=454440&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Так уж сложилось, что на Python пишут много веб-приложений. Эту нишу Python разработки почти полностью поделили между собой два здоровых игрока — Django и Flask. Поэтому большой процент программистов, пишущих на Python, заточен на работу с этими двумя фреймворками.
 
По этой причине у многих Python-разрабов складывается некое подобие тунельного зрения — их инженерный подход заперт между этими двумя библиотеками.

Мелкая питонячая радость #1: loguru
https://habr.com/ru/post/454436/?utm_campaign=454436&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Сегодня мы обсудим, зачем кому-то понадобилось писать замену стандартному питонячему логеру logging и как этой штукой пользоваться.

QVD файлы — что внутри
https://habr.com/ru/post/454302/?utm_campaign=454302&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

QlikView и его младший брат QlikSense — замечательные BI инструменты, достаточно популярные у нас в стране и "за рубежом". Очень часто эти системы сохраняют "промежуточные" результаты своей работы — данные, которые визуализируют их "дашборды" — в так называемые "QVD файлы". Часто QVD файлы используются в качестве основного хранилища в многоэтапных ETL процессах, построенных на базе Qlik. И тогда у некоторых (у меня, например, — я занимаюсь в компании вопросами инженерии данных) возникает вопрос — можно ли и как воспользоваться этими данными без QlikView/QlikSense? Или другой — а что там и правильно ли "оно" посчиталось?

Как мы ставили пробоотбор в СИБУРЕ на новые рельсы
https://habr.com/ru/post/454982/?utm_campaign=454982&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

На производстве важно следить за качеством продукции, причем как приходящей от поставщиков, так и той, что мы выдаем на выходе. Для этого у нас часто проводятся пробоотборы — специально обученные сотрудники берут пробоотборники и по имеющейся инструкции собирают пробы, которые затем передают в лабораторию, где их и проверяют на качество.