Как запускать Python через SAS?

https://habrahabr.ru/post/314268/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Возможно вы уже сталкивались с ситуаций, когда у вас есть программа написанная на python (таких программ может быть множество и написаны они могут быть вашими коллегами) и вам надо встроить этот запуск в программный код SAS. 

Как pdf преобразовать в текстовый txt-файл

https://habrahabr.ru/post/314274/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Вы скажете, что самый простой способ — выделить весь текст в pdf, скопировать его в буфер обмена и вставить из буфера обмена в текстовый файл. И будете правы. Но это не наш случай. Файл pdf — результат сканирования многостраничного документа. Т.е. содержимое pdf — это изображения текста.
Предлагаемый вариант решения реализован под Windows-8, но с небольшими корректировками, думаю, вполне может быть использован для Linux и OS X.

Подключение шлюзов Intel для интернета вещей к AWS и обмен данными с облаком при помощи Node-RED или Python

https://habrahabr.ru/post/314282/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Расскажем о том, как подключить шлюз Intel для интернета вещей к Amazon Web Services (AWS) и приступить к созданию приложений, рассчитанных на работу с этой платформой, с использованием Node-RED и Python. В итоге мы придём к решению, в котором шлюз будет передавать в облако данные, используя протокол MQTT.

Pandas шпаргалка для Data Science в Python

http://www.datacamp.com/community/blog/python-pandas-cheat-sheet

Motor 1.0

https://emptysqua.re/blog/motor-1-0/

Django-pushall - Push-уведомления в Django

https://github.com/forkhammer/django-pushall

Django-pushall предназначен для отправки Push-уведомлений через систему Pushall как всем пользователям сайта, так и персонально. Можно использовать для отправки уведомлений самому себе в каких-либо скриптах

knowledge-repo - новая платформа базы знаний для науки и тех. специалистов

http://github.com/airbnb/knowledge-repo

И снова автоматизация: Python «дополз» до маршрутизаторов

https://habrahabr.ru/post/314008/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Скорость развития технологий в наши дни поражает. Скачок научно-технического прогресса в последние годы можно сравнить разве что с темпами развития космической отрасли в период с конца 50-х по середину 70-х годов ХХ века. Как тогда присутствие человека в космосе стало реальностью, так же и сейчас повсеместная замена людей машинами уже не кажется чем-то заоблачным.

Как добавить дополнительные действия в Django Admin

https://medium.com/@hakibenita/how-to-add-custom-action-buttons-to-django-admin-8d266f5b0d41

Авто-генерируемая документация Django API с помощью Swagger

http://hirelofty.com/blog/auto-generate-swagger-docs-your-django-api/

Классификация рукописных чисел с помощью TensorFlow

http://blog.yhat.com/posts/handwriting-classifier-updated.html

tsfresh - автоматическое извлечение фич из временных рядов

https://github.com/blue-yonder/tsfresh

FlaskSR - ускорение загрузки страниц для Flask

https://github.com/arpitbbhayani/flasksr

pip 9.0

https://pip.pypa.io/en/stable/news/

[Видео] Андрей Светлов (Python Core Developer) - Оптимизация производительности при помощи Cython

http://www.youtube.com/watch?v=5-WoT4X17sk

Доклад с Moscow Python Conf 2016 (http://conf.python.ru)
Слайды: https://conf.python.ru/optimizaciya-proizvoditelnosti-pri-pomoshi-cython/
Тридцать лет назад все стремились писать быстрые программы.
Сейчас ничего не изменилось.
Лекция расскажет о методиках ускорения программ на Python вообще и применении для этого Cython в частности.
О том когда надо ускорять, что и надо ли вообще.
Каких результатов можно достичь и какую цену за это нужно платить.
И, самое главное, на каком месте нужно остановиться.

[Видео] Алексей Лавренюк (Яндекс) - Методика нагрузочного тестирования

http://www.youtube.com/watch?v=BueCj8eaZio

Доклад с Moscow Python Conf 2016 (http://conf.python.ru)
Слайды: https://conf.python.ru/metodika-nagruzochnogo-testirovaniya/
Я расскажу об этапах тестирования производительности типичного сервиса, о том, какие виды тестов нужно проводить, как интерпретировать результаты измерений и об инструментах, которые мы применяем для генерации нагрузки и анализа результатов тестов. Слушатели доклада научатся применять opensource и бесплатные инструменты, созданные в стенах Яндекса, для тестирования производительности своих сервисов.

opendxl-client-python - OpenDXL Python Client

http://github.com/opendxl/opendxl-client-python

[Видео] Олег Чуркин (Rambler&Co) - Django: правильно готовим ORM

http://www.youtube.com/watch?v=nYzJsR7mW1s

Доклад с Moscow Python Conf 2016 (http://conf.python.ru)
Слайды: https://conf.python.ru/django-orm/
В докладе будут затронуты большинство тем, которые необходимо знать современному python-разработчику, чтобы эффективно использовать функционал Django-ORM для построения высоконагруженных web-проектов.
Поговорим и про классические ошибки при работе с QuerySet’ами и про профилирование и про code style. Выясним как можно сэкономить память и время при выполнении запросов, покажу популярные ошибки при проектировании схемы данных и при использовании миграций, а так же рассмотрим несколько распространенных задач современного веба, которые в Django еще не решены или решены некорректно.

jinjasql - генерация SQL используя Jinja Templates

http://github.com/hashedin/jinjasql

Под копотом Django: Django в instagram

http://reinout.vanrees.org/weblog/2016/11/04/instagram.html