aiohttp - 0.20.0

https://allmychanges.com/p/python/aiohttp/#0.20.0

http клиент/сервер для asyncio. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/aiohttp/#0.20.0. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp/

tcp_blackhole - TCP сервер с двумя ролями -  /dev/null и echo server

http://pypi.python.org/pypi/tcp_blackhole/

import tcp_blackhole
blackhole = tcp_blackhole.TcpBlackhole(host='localhost', port=9876, echo=False)
blackhole.start()

Прямой доступ к диску из python

http://habrahabr.ru/post/274195/

асскажу я вам сегодня о том, как пытался я добраться из питона до интерфейса жесткого диска, и что из этого получилось.

Появляется у меня периодически необходимость тестирования большого количества жестких дисков. Обычно для этого используется досовая Victoria загружающаяся по сети. Она тестирует диски по одному, что не очень удобно. К тому же последнее время пошли платы не имеющие режима IDE, что дополнительно усложняет задачу. По началу у меня возникла идея взять готовый софт под линукс с открытыми исходниками и добавить ему возможность параллельного тестирования нескольких дисков. После беглого поиска выяснилось удручающее состояние этой области в линуксе. Из софта, ведущего при тестировании статистику по времени доступа к секторам и типам ошибок нашел только whdd. Попытка разобраться с кодом whdd закончилась полным провалом. Для меня, ни разу не программиста, код показался очень запутанным. К тому же большую его часть занимает совсем не работа с железом.

Kaggle и Titanic — еще одно решение задачи с помощью Python

http://habrahabr.ru/post/274171/

Хочу поделиться опытом работы с задачей известного конкурса по машинному обучению от Kaggle. Этот конкурс позиционируется как конкурс для начинающих, а у меня как раз не было почти никакого практического опыта в этой области. Я немного знал теорию, но с реальными данными дела почти не имел и с питоном плотно не работал. В итоге, потратив пару предновогодних вечеров, набрал 0.80383 (первая четверть рейтинга). В общем эта статья для еще начинающих от уже начавшего. 

pypushover - клиент Pushover API

http://pypi.python.org/pypi/pypushover/

pygogo - логгер с супер-силой

http://pypi.python.org/pypi/pygogo/

Логгер представляет собой модуль + CLI. Поддерживает изменение шаблона логгирования, может писать лог в разных форматах (txt, csv, json..)

typeguard - проверка типов в run-time (аннотации типов)

http://pypi.python.org/pypi/typeguard/

from typeguard import typechecked

@typechecked
def some_function(a: int, b: float, c: str, *args: str) -> bool:
   ...

sketch-rnn - многослойные LSTM и Mixture Density Network для моделирования path-level SVG Vector Graphics

http://github.com/hardmaru/sketch-rnn

PyCat - netcat для Python

http://github.com/NullArray/PyCat

csscolor - работаем с CSS цветами из Python

http://pypi.python.org/pypi/csscolor/

aiohttp - 0.20.1

https://allmychanges.com/p/python/aiohttp/#0.20.1

http клиент/сервер для asyncio. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/aiohttp/#0.20.1. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp/

scrapy - 1.0.4

https://allmychanges.com/p/python/scrapy/#1.0.4

Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/scrapy/#1.0.4. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Scrapy

greenlet - 0.4.10

https://allmychanges.com/p/python/greenlet/#0.4.10

Модуль для легковесных потоков в Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/greenlet/#0.4.10. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/greenlet/

redash - платформа агрегации и визуализации данных. Исходники проекта http://redash.io/

http://github.com/getredash/redash

teeceepee - mini-TCP стэк на Python

http://github.com/jvns/teeceepee

Проект для обучения. С помощью кода проекта можно рассказать про устройство TCP-стека.

Профилирование Python в production

https://nylas.com/blog/performance

Статья рассказывает как построить профилирование на продакшене.

Numpy и многопроцессорность

http://habrahabr.ru/post/274331/

Сейчас уже многие используют библиотеку numpy в своих python-программах, поскольку она заметно ускоряет работу с данными и выполнение математических операций. Однако во многих случаях numpy работает в разы медленнее, чем она может… потому что использует только один процессор, хотя могла бы использовать все, что у вас есть.

Flask-Scaffold - шаблон flask проекта - БД + админка + REST

http://github.com/Leo-G/Flask-Scaffold

pyeq2 - коллекция уравнений для построения 2D и 3D фигур

http://github.com/zunzun/pyeq2

Специализированный набор инструментов для обработки данных

pyfilesystem - единая абстракция для работы с разными файловыми системами

https://github.com/ctismer/pyfilesystem

pyfilesystem позволяет работать с файловой системой, tmpfs, zip архивами, TahoeLAFS, S3 и многими другими фс в единой манере