suitenumerique/docs
https://ift.tt/Xk3YIHc

A collaborative note taking, wiki and documentation platform that scales. Built with Django and React. Opensource alternative to Notion or Outline.

pyflakes - 3.3.2
https://ift.tt/e9xpatT

Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyflakes/

virtualenv - 20.30.0
https://ift.tt/t5eai8V

Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv

celery - 5.5.0
https://ift.tt/OmoPXVB

Распределенная очередь задач. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/celery/

Как нам удалось упростить жизнь инженера-сметчика и сократить время на разработку сметы в 20 раз
https://ift.tt/KRHwkuF

Если вы инженер-сметчик, то наверняка знаете, что такое ежедневная работа с огромными таблицами и бесконечными спецификациями. Кто-то, возможно, уже смирился с монотонностью, а кто-то разработал свои лайфхаки для ускорения обработки данных. Но сегодня расскажем о новом подходе, который помог нам упростить процесс составления сметы на монтаж системы вентиляции.

aiohttp - 3.11.15
https://ift.tt/fmrw8VI

http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp

Talk Python to Me: #499: BeeWare and the State of Python on Mobile
https://ift.tt/SEQ64AB

Audio

Балансировка нагрузки LLM через Nginx
https://ift.tt/n7LgOTS

В сети много примеров подключения LLM модели к Telegram-боту, но при большом числе пользователей нет руководств по распределению нагрузки между процессами — все туториалы предлагают монолит с одной репликой. Эта статья объясняет, как балансировать нагрузку бота для тысяч пользователей, в том числе, после подключения model context protocol для интеграций

aiohttp - 3.11.16
https://ift.tt/LFyi1qc

http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp

Django - 5.2
https://ift.tt/b0Th1aZ

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/

Django - 5.0.14
https://ift.tt/hMzIL4K

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/

Django - 5.1.8
https://ift.tt/GPby2RC

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/

Параллельные вычисления, конкурентность и асинхронное программирование в Python: обзор для начинающих
https://ift.tt/Go1FWhc

Однопоточные приложения на Python ограничены в производительности: они выполняют задачи последовательно и не используют преимущества многоядерных процессоров.

django-rosetta - 0.10.2
https://ift.tt/3AmRGKa

Django-приложение, которое облегчает перевод Django-проектов. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-rosetta

django-cms - 4.1.5
https://ift.tt/oL6TksC

Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/

faststream: Event Streams Library
https://ift.tt/ZwMsaCU

Код, который не ест батарейку: программируем с умом и экономим ресурсы
https://ift.tt/xB0w7CF

Энергосбережение в программировании — тема, которую часто обходит стороной, пока ноутбук не сядет посреди важной видеоконференции. В этой статье разбираемся, как писать код, который не только работает, но и делает это энергоэффективно. Много примеров, немного философии и максимум пользы.

Лучшие практики создания отказоустойчивых систем
https://ift.tt/0CA3lrG

Разработка отказоустойчивых систем представляет собой важнейшую компетенцию для инженеров, занятых созданием распределённых и масштабируемых приложений. Под отказоустойчивостью понимается способность системы сохранять работоспособность в условиях сбоев отдельных компонентов или недоступности внешних сервисов. В данной статье рассматриваются практики обеспечения устойчивости на уровне программного кода.

django-cms - 3.11.10
https://ift.tt/p62dJkE

Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/

Отладка с sys._getframe в Python
https://ift.tt/VUwNcA5

Сегодня в коротком формате разберем с тем, что же творится внутри CPython, когда функции вызывают друг друга: sys._getframe, f_back, f_globals, f_locals, а так же создадим свои декораторы.