Пишем и тестируем API Wrapper на Python
https://semaphoreci.com/community/tutorials/building-and-testing-an-api-wrapper-in-python

PyCharm 2016.3.
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/IrO6K8M7Xh8/

Feed2tweet 0.8 - утилита постинга из RSS в Twitter
https://carlchenet.com/feed2tweet-0-8-tool-to-post-rss-feeds-to-twitter-released/

Отладка вашей ОС: урок по выделению памяти
https://habrahabr.ru/post/317476/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Всё началось, как и многие другие расследования, с баг-репорта (https://github.com/kennethreitz/requests/issues/3729).


Название отчёта было довольно простым: «При HTTP-подключении iter_content медленно работает с чанками большого размера». Подобное название немедленно включило у меня в голове сирену по двум причинам. Во-первых, довольно сложно определить, что здесь означает «медленно»? Насколько медленно? Насколько велик «большой размер»? Во-вторых, если бы описанное проявлялось действительно серьёзно, то мы бы об этом уже знали. Метод iter_content используется давно, и если бы он существенно притормаживал в распространённом пользовательском режиме, то мимо нас такая информация не прошла бы.

kernelscope - приложение для сбора и визуализации kernel trace data
http://github.com/josefbacik/kernelscope

Создаем первый ChatBot используя Microsoft Cognitive Services и Python
https://blogs.msdn.microsoft.com/uk_faculty_connection/2016/11/28/creating-my-first-chatbot-using-microsoft-cognitive-services-and-python/

C чего начать Python проект
http://blog.emacsos.com/bootstrap-a-python-project.html

pynamical - моделирование и визуализация дискретных нелинейных динамических систем
https://github.com/gboeing/pynamical

Обработка событий мыши и клавиатуры на графиках Matplotlib
http://jenyay.net/blog/2016/12/16/novaya-statya-pro-ispolzovanie-biblioteki-matplotlib/

Иногда при использовании библиотеки Matplotlib требуется добавить возможность пользователю взаимодействовать с нарисованным графиком — выделять интересующие области, перетаскивать объекты на графике и т.п. Для подобных задач библиотека Matplotlib позволяет обрабатывать различные события, связанные с действиями мышью и нажатиями клавиш. 

Django Administration: вложенные элементы для вложенных элементов
http://feedproxy.google.com/~r/djangotricks/~3/XK9299eepSk/django-administration-inlines-for-inlines.html

llvmcpy - Python биндинг для LLVM
https://rev.ng/llvmcpy

pi-process-dashboard - удаленный мониторинг для Raspberry Pi
http://github.com/initialstate/pi-process-dashboard

arramooz - арабский словарь для морфологического анализа
http://github.com/linuxscout/arramooz

requests - 2.12.4
https://allmychanges.com/p/python/requests/#2.12.4

Простая библиотека для создания HTTP запросов. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/requests/#2.12.4. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/requests/

Введение в maya - datetime для людей
https://www.kennethreitz.org/essays/introducing-maya-datetimes-for-humans

#python #pydigest
Всем любителям и профессионалам Python привет!

Перед вами анонс свежего выпуска Python Дайджест.
Хочется отметить, что следующие два выпуска могут выйти с опозданием.

В 156 выпуске дайджеста вы найдете:

- Python 3.6: быстрый обзор
- Обработка событий мыши и клавиатуры на графиках Matplotlib
- Сравнение стратегий игры 2048
- Миллион строк в секунду из Postgres с помощью Python
- C чего начать Python проект
- pi-process-dashboard - удаленный мониторинг для Raspberry Pi
- python-chess - генерируем шахматную доску с действиями
- PyCharm 2016.3

и еще немного

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/156/

RogueBot - простая rogue-like игра для Telegram
http://github.com/yegorf1/RogueBot

humanize - очеловечиванием вывод функций
http://github.com/jmoiron/humanize

Модуль позволяет выводить результаты работы функций в человеко-понятном формате


>>> humanize.intword(123455913)

'123.5 million'

readme2tex - рендер LaTeX для Github
http://github.com/leegao/readme2tex