Недельный StackOverflow отчет: (xliv)

http://python-weekly.blogspot.com/2016/11/xliv-stackoverflow-python-report.html

Наиболее интересные вопросы и ответы с SO

railgun - простой и быстрый генератор статических сайтов

http://github.com/neo1218/railgun

numpy - 1.13.0

https://allmychanges.com/p/python/numpy/#1.13.0

Модуль для работы с многомерными массивами. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/numpy/#1.13.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/numpy/

pytest - 3.0.4.dev0

https://allmychanges.com/p/python/pytest/#3.0.4.dev0

Простой мощный инструмент тестирования в Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pytest/#3.0.4.dev0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pytest/

pip - 9.0.0

https://allmychanges.com/p/python/pip/#9.0.0

Утилита для управления модулями в Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pip/#9.0.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pip/

Избегайте Django GenericForeignKey

http://lukeplant.me.uk/blog/posts/avoid-django-genericforeignkey

В статье рассказывается почему GenericForeignKey может быть плохим решением ваших проблем.

#python #pydigest
Бррр, зима пришла в Россию, уже сугробы под окном. А мы, Python Дайджест, запаслись теплым чаем и собираем интересные новости из мира Python.
А ваши комментарии, хорошие и плохие, помогают нам в этом!

В юбилейном - 150-ом, выпуске вы найдете:

- Python 3.6.0 beta 3
- Kivy. От создания до production один шаг. Часть 1
- Как pdf преобразовать в текстовый txt-файл
- Находим яркие пятна на изображении с помощью OpenCV
- [Видео] Олег Чуркин (Rambler&Co) - Django: правильно готовим ORM
- [Видео] Андрей Светлов (Python Core Developer) - Оптимизация производительности при помощи Cython
- [Видео] Алексей Лавренюк (Яндекс) - Методика нагрузочного тестирования
- FlaskSR - ускорение загрузки страниц для Flask
- KQ - очередь задач на базе Kafka
- Django-pushall - Push-уведомления в Django
- django-sql-explorer - web-UI для исполнения SQL запросов для Django

и многое другое

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/150/

psutil 5.0.0 - в два раза быстрее

http://grodola.blogspot.com/2016/11/psutil-500-is-around-twice-as-fast.html

Как устроен парсер Python, и как втрое уменьшить потребление им памяти

https://habrahabr.ru/post/314062/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Любой, кто изучал устройство языков программирования, примерно представляет, как они работают: парсер в соответствии с формальной грамматикой ЯП превращает входной текст в некоторое древовидное представление, с которой работают последующие этапы (семантический анализ, различные трансформации, и генерация кода).

Некоторые размышления про дизайн асинхронного API в post-async/await мире

https://vorpus.org/blog/some-thoughts-on-asynchronous-api-design-in-a-post-asyncawait-world/

Немного фактов о python asyncio

https://habrahabr.ru/post/314606/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Всем привет! Хотелось бы поделиться опытом использования python asyncio. За полтора года использования в продакшене накопился некоторый опыт, общие приемы, облегчающие жизнь. Естественно, были и грабли, о которых также стоит упомянуть, ибо это поможет сэкономить кучу времени тем, кто только начинает использовать в своих приложениях asyncio. Кому интересно — прошу под кат.

Intersection over Union (IoU) для определения объекта

http://www.pyimagesearch.com/2016/11/07/intersection-over-union-iou-for-object-detection/

imaplib — IMAP4 Client Library — PyMOTW 3

https://doughellmann.com/blog/2016/11/07/imaplib-imap4-client-library-pymotw-3/

PyCon 2017 - регистрация открыта

http://pycon.blogspot.com/2016/11/registration-is-open-for-pycon-2017.html

C для Python программистов

http://www.toves.org/books/cpy/

Доклады с конференции Django Under the Hood 2016

https://simpleisbetterthancomplex.com/article/2016/11/08/django-under-the-hood.html

pixel-cnn - адаптация PixelCNN

http://github.com/openai/pixel-cnn

Talk Python to Me: #84 Are we failing to fund Python's core infrastructure?

https://talkpython.fm/episodes/show/84/are-we-failing-to-fund-python-s-core-infrastructure

Рекомендации на основе изображений товаров

https://habrahabr.ru/post/314490/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

В данной статье я хотел бы рассмотреть на практике вариант построения простейшей рекомендательной системы основанной на схожести изображений товаров. Этот материал предназначен для тех, кто хотел бы попробовать применить Deep Learning, а именно свёрточные нейронные сети, в простом, интересном и практически применимом проекте, но не знает с чего начать.

PyCharm 2016.3 Public Preview 3

http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/b1wngxg5agc/