[Видео] Введение в uWSGI
https://pythonz.net/videos/127/

Может показаться странным, но довольно часто люди, использующие uWSGI, даже не подозревают, с чем имеют дело в действительности. Для многих это — лишь прослойка между веб-сервером и приложением. Управление процессами и фоновыми задачами, мониторинг, кластеризация и балансировка нагрузки — вот лишь некоторые области, в которых uWSGI может помочь. О них и не только о них мы поговорим. Добро пожаловать на краткий обзор основных подсистем uWSGI.

Python в помощь тестированию структурных продуктов
https://habr.com/ru/post/461583/?utm_campaign=461583&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Данная статья будет интересна начинающим python-программистам, которые интересуются управлением своим капиталом. Ну а кому-то данный инструмент может пригодиться для самостоятельного построения подобных стратегий. Но будьте аккуратны, брокеры пишут, что это не каждому под силу.

Goodforbitcoin, a Cryptocurrency market tracker — an example PyQt5 app
https://www.learnpyqt.com/apps/bitcoin-exchange-app/

набор примеров утилит и кода на Python
https://github.com/geekcomputers/Python

Сводка новостей от pythonz.net 21.07.2019 — 28.07.2019
https://pythonz.net/articles/258/

[Видео] Выход в свет: как собрать пакет с Python-приложением
https://pythonz.net/videos/128/

Мало сделать хорошее приложение. Если вы хотите, чтобы о нём узнали, чтобы оно увидело мир и принесло пользу людям, придётся ещё немного потрудиться. Мы обсудим, из чего должен состоять пакет с приложением, как его собрать и распространить через PyPI. А кроме того, познакомимся с приложением, которое поможет вывести ваш продукт в свет.

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (clxxxviii)
http://python-weekly.blogspot.com/2019/07/clxxxviii-stackoverflow-python-report.html

Сборник из 150+ приложений на Python + Data Science
https://towardsdatascience.com/150-business-data-science-application-in-python-72597d90f928

Podcast.__init__: Docker Best Practices For Python In Production
https://www.pythonpodcast.com/docker-python-production-episode-222/

Audio

Atlassian Confluence: расширяем на python
https://habr.com/ru/post/460929/?utm_campaign=460929&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В Альфастраховании мы активно пользуемся "Вики", движком которого выступает Atlassian Confluence. Когда я первый раз с ним всерьез столкнулся (в попытке создать в нем контент), мне в нем не хватило "динамичности" — хотелось иметь возможность программно формировать части страниц, взаимодействовать с другими системами и т.п.
 
Некоторое время бился головой в разные стены, но потом увидел, что "в доме не было одной стены". Хочу поделиться опытом — как можно добавить динамики в Confluence. Надеюсь, это будет полезно тем, кто им пользуется. И, как обычно, всем любознательным.

Генерация отчетов с Papermill: часть 2
https://pbpython.com/papermil-rclone-report-2.html

Cyclical Learning Rates with Keras and Deep Learning
https://www.pyimagesearch.com/2019/07/29/cyclical-learning-rates-with-keras-and-deep-learning/

3 кейса для использования Celery в Django-приложении
https://habr.com/ru/post/461775/?utm_campaign=461775&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Я занимаюсь созданием веб-приложений на Django. В основном, это SaaS сервисы для бизнеса. Во всех этих приложениях есть необходимость в асинхронных задачах. Для их реализации использую Celery. В статье расскажу о ситуациях, в которых применяю Celery, с примерами кода.

httpx - A next generation HTTP client for Python.
http://github.com/encode/httpx

Pylint false positives
https://lukeplant.me.uk/blog/posts/pylint-false-positives/

Python Bytes: #141 Debugging with f-strings coming in Python 3.8
https://pythonbytes.fm/episodes/show/141/debugging-with-f-strings-coming-in-python-3.8

Audio

Data Version Control (DVC): версионирование данных и воспроизводимость экспериментов
https://habr.com/ru/post/461803/?utm_campaign=461803&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Эта статья — своеобразный мастер-класс «DVC для автоматизации ML экспериментов и версионирования данных», который прошел 18 июня на митапе ML REPA (Machine Learning REPA:

Reproducibility, Experiments and Pipelines Automation) на площадке нашего банка.


Тут я расскажу об особенностях внутренней работы DVC и способах применения его в проектах.

Год приключений с graphene-python
https://habr.com/ru/post/461939/?utm_campaign=461939&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Последний год я работал с graphene-python + django ORM и за это время я пытался создать какой-то инструмент, чтобы сделать работу с graphene удобнее. В результате у меня получилась небольшая кодовая база graphene-framework и набор некоторых правил, чем я бы и хотел поделиться.

Словари в Python
https://realpython.com/courses/dictionaries-python/

Talk Python to Me: #223 Fun and Easy 2D Games with Python
https://talkpython.fm/episodes/show/223/fun-and-easy-2d-games-with-python

Audio