How to use Flask with gevent (uWSGI and Gunicorn editions)
https://iximiuz.com/en/posts/flask-gevent-tutorial/?utm_medium=social&utm_source=python_ru

ffmpeg-python - FFmpeg binding с поддержкой фильтрации
http://github.com/kkroening/ffmpeg-python

Используем очереди с приоритетами
https://towardsdatascience.com/introduction-to-priority-queues-in-python-83664d3178c3

На основе list, queue, heapq

Функции-таймеры в Python
https://realpython.com/python-timer/

Изучаем Metaflow за 10 минут
https://towardsdatascience.com/learn-metaflow-in-10-mins-netflixs-python-r-framework-for-data-scientists-2ef124c716e4

Framework написания и исполнения data science workflows

Как эффективно разбивать данные для ML обучения
https://zerowithdot.com/splitting-to-batches/

Test and Code: 97: 2019 Retrospective, 2020 Plans, and an amazing decade
https://testandcode.com/97

Audio

Письмо начинающему изучать Data Science
https://habr.com/ru/post/482652/?utm_campaign=482652&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Я бы хотел получить такое письмо три года назад, когда только начинал изучать Data Science (https://youtu.be/xC-c7E5PK0Y) (DS). Чтобы там были необходимые ссылки на полезные материалы. Статья не претендует на полноту охвата необъятной области DS. Однако для начинающего специалиста будет полезна.

Django bugfix release: 3.0.2
https://www.djangoproject.com/weblog/2020/jan/02/django-bugfix-release-302/

Crypt, XOR, взлом нешифрованного ZIP и ГПСЧ. Решение задач с r0от-мi Crypto. Часть 2
https://habr.com/ru/post/482680/?utm_campaign=482680&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В данной статье узнаем про функцию crypt, узнаем как подбирать пароли к ZIP архиву с незашифрованными именами файлов, познакомимся с утилитой xortool, а так же разберемся с генератором псевдослучайных чисел.

Генерация файла sitemaps в Django
https://djangocentral.com/creating-sitemaps-in-django/

Список IDE и редакторов кода для Python
https://www.programiz.com/python-programming/ide

telegram-finance-bot - Телеграм бот для учёта личных расходов и ведения бюджета
http://github.com/alexey-goloburdin/telegram-finance-bot

HanLP - Natural Language Processing for the next decade
http://github.com/hankcs/HanLP

20 лучших вопросов про Python с StackOverflow за 2019
http://python-weekly.blogspot.com/2020/01/20-best-python-questions-at.html

Введение в Speech Recognition на Python
https://stackabuse.com/introduction-to-speech-recognition-with-python/

Talk Python to Me: #245 Python packaging landscape in 2020
https://talkpython.fm/episodes/show/245/python-packaging-landscape-in-2020

Audio

Python Bytes: #162 Retrofitting async and await into Django
https://pythonbytes.fm/episodes/show/162/retrofitting-async-and-await-into-django

Audio

PyOpenGL 3.1.5
http://blog.vrplumber.com/b/2020/01/03/pyopengl-315-out/

Mental Models for Class Based Views
https://djangodeconstructed.com/2020/01/03/mental-models-for-class-based-views/

Multiprocessing и реконсиляция данных из различных источников
https://habr.com/ru/post/480076/?utm_campaign=480076&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В условиях многообразия распределенных систем, наличие выверенной информации в целевом хранилище является важным критерием непротиворечивости данных.


На этот счет существует немало подходов и методик, а мы остановимся на реконсиляции, теоретические аспекты которой были затронуты вот в этой статье. (https://habr.com/ru/post/428443/) Предлагаю рассмотреть практическую реализацию данной системы, масштабируемой и адаптированной под большой объем данных.