Setonas - первый язык на основе Python с reverse versioning
http://setonas.org/

Это первый язык, который поддерживает reverse versioning. Благодаря этому, нет проблем с обратной совместимостью. Setonas - язык на основе Python и переведен на литовский, так как он более восприимчив для чтения.

flasgger - Swagger UI для Flask API
http://github.com/rochacbruno/flasgger

Box - словари с доступом по ключам через символ точки
http://github.com/cdgriffith/Box

Скачиваем историю переписки со всеми пользователями ВКонтакте с помощью Python
https://habrahabr.ru/post/325368/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Для лингвистического исследования мне понадобился корпус прямой речи, порожденной одним человеком. Я решил, что для начала удобнее всего использовать собственную переписку в ВК. Это статья о том, как скачать все сообщения, которые Вы когда-либо отправляли своим друзьям, используя программу на Python и API ВКонтакте. Для работы с API будем использовать библиотеку vk (https://pypi.python.org/pypi/vk/1.5).

Python Junior Meetup #2
https://habrahabr.ru/post/325374/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

13-го апреля в 19:00 cостоится встреча Python Junior Meetup #2. Это – митап для начинающих программистов на Python. Встречу организует команда Python.ru. Митап пройдёт в офисе Rambler&Co, в десяти минутах ходьбы от станции метро Тульская.

Moscow Python Meetup №44
https://habrahabr.ru/post/325378/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

20-го апреля в 19:00 в Rambler&Co состоится 44-я встреча MoscowPython

PyPy разработка: нативное профилирование в VMProf
http://feedproxy.google.com/~r/PyPyStatusBlog/~3/qFx7iCYaKqE/native-profiling-in-vmprof.html

Статья о новом пакете vmprof

usb-canary - утилита мониторинга pyudev устройств
http://github.com/probablynotablog/usb-canary

Утилита позволяет обнаружить отключение/подключение USB устройств и отправить оповещение

PyNSK #13 - Python-встреча в Новосибирске
https://vk.com/pynsk?w=wall-96469126_3263

9 апреля в 12-00 в офисе AgoraDoxa пройдет 13-ая встреча сообщества PyNSK. На встрече будет 3 доклада.
Подробности по ссылке (http://https://vk.com/pynsk?w=wall-96469126_3263)

#python #pydigest

У тебя вся спина в Python-ах! Ой, первое апреля уже прошло :(
Кстати, мы попытались вас разыграть и рассылали по каналам новость про язык Setonas. Забавный язык сделали.

Ссылку на язык и на другие Python-новости вы найдете в свежем Python Дайджест.

В выпуске:

- Python-встречи в Новосибирске, Москве
- Запускаем простой блог на Wagtail CMS (Django) — часть 3, заключительная
- Открытый курс машинного обучения. Тема 5. Композиции: бэггинг, случайный лес
- Пишем простой сервер для бота на Django и Django-channels
- pdb-tutorial - туториал об использовании PDB
- delbot - бот, который понимает языковые команды
- Box - словари с доступом по ключам через символ точки
- django-cruds - генерируем CRUD API и views автоматически
- switch-notificator - определение злоумышленников в Cisco оборудовании с помощью Python

и еще много интересного

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/171/

speech-ai - простейший голосовой ассистент
http://pythono.ru/speech-ai/

Использует распознавание и синтез речи от Google. Программа слушает через микрофон ваши команды и выполняет их.

Создаем бота для Skype. Шаг за шагом, через REST API и на Python
https://habrahabr.ru/post/325456/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Год назад Microsoft представила (https://geektimes.ru/post/273618/) платформу для создания ботов под Skype. Платформа предоставляет удобный формат сообщений, можно отправлять карточки с кнопками, как в телеграмме, одним словом, выглядит все очень круто. 


Недавно мне потребовалось написать бота для Skype. И несмотря на то, что тема подымалась на хабре ( например (https://habrahabr.ru/post/281296/)), я столкнулся с некоторыми сложностями, мне очень не хватало step-by-step гайда по работе с REST API. 

PyQt5. Работаем с QML QtQuick (Сигналы и слоты)
https://evileg.com/ru/post/242/

Пример приложения с использованием библиотеки PyQt5 и интерфейсом на QML Qt Quick

Django и работа с большими таблицами БД
http://www.ilian.io/django-and-working-large-database-tables/

Слайды доклада

Украшаем жизнь с помощью gdb PrettyPrinting API
https://habrahabr.ru/post/325472/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

 
Что gdb можно как-то улучшать на питоне, знает каждый, кто хоть раз заглядывал в документацию. А кто хоть раз просматривал ее по диагонали, знает про такую штуку, как «Pretty Printers» — которые вроде позволяют gdb красиво печатать разные сложные структуры. Я документацию по диагонали просматривал, хотя особо и не вникал. Но однажды, набирая в очередной раз что-то вроде (все примеры из исходников MariaDB, которые я дебажу по много раз каждый божий день, иногда исключая выходные):

 

Спектральный анализ сигналов нелинейных звеньев АСУ на Python
https://habrahabr.ru/post/325502/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

В моей статье [1] рассмотрен метод гармонической линеаризации для исследования систем управления, содержащих нелинейные элементы.


Этот метод может быть использован в том случае, когда линейная часть системы является низкочастотным фильтром, т.е. отфильтровывает все возникающие на выходе нелинейного элемента гармонические составляющие, кроме первой гармоники [2]. Поэтому логическим продолжением моей первой статьи будет гармонический анализ рассмотренных нелинейных элементов. Кроме этого нужно рассмотреть аппаратную альтернативу методу гармонической линеаризации.

img2html - конвертируем изображение в набор HTML тегов
http://github.com/xlzd/img2html

Открытый курс машинного обучения. Тема 6. Построение и отбор признаков
https://habrahabr.ru/post/325422/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

В рамках сегодняшней статьи хочется обзорно описать три похожих, но разных задачи:
feature extraction and feature engineering – превращение данных, специфических для предметной области, в понятные для модели векторы;
feature transformation – трансформация данных для повышения точности алгоритма;
feature selection – отсечение ненужных признаков.
Отдельно отмечу, что в этой статье почти не будет формул, зато будет относительно много кода.

profile и pstats — Performance Analysis — PyMOTW 3
https://doughellmann.com/blog/2017/04/03/profile-and-pstats-performance-analysis-pymotw-3/

Определяем лицевые ориентиры с помощью dlib, OpenCV
http://www.pyimagesearch.com/2017/04/03/facial-landmarks-dlib-opencv-python/