pulseeffects - Limiter, compressor, reverberation, equalizer для PulseAudio
http://github.com/wwmm/pulseeffects

Django - Like Dislike система с помощью GenericForeignKey
https://evileg.com/ru/post/246/

Статья описывает пример использования GenericForeignKey из инструментария Django/Python для создания системы Like Dislike на сайте с использованием полиморфных связей, что позволяет использовать одну модель данных Like Dislike для контента различного типа: Статьи, Комментарии и т.д.

venv — виртуальное окружение — PyMOTW 3
https://doughellmann.com/blog/2017/05/01/venv-create-virtual-environments-pymotw-3/

Пишем свой Django Block Template Tag
https://www.caktusgroup.com/blog/2017/05/01/building-custom-block-template-tag/

Приводим в порядок legacy код
https://ironboundsoftware.com/blog/2017/05/01/legacy-python-code/

Автор делится делится опытом поддержки legacy кода. В этой статье рассказывает как почистить код

Установка dlib на  Raspberry Pi
http://www.pyimagesearch.com/2017/05/01/install-dlib-raspberry-pi/

Поиск в Django REST Framework с помощью Elasticsearch
https://habrahabr.ru/post/327694/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

 
Пользователи ищут товары в интернет-магазине, ищут стати, поиск это неотъемлемый компонент сайта. Быстрый и гибкий поиск сложно реализовать средствами реляционных баз данных. Для таких задач используют поисковые движки, один из которых Elasticsearch (https://www.elastic.co/products/elasticsearch). Elasticsearch хорошо документирован и доступен из коробки на AWS.
 
Для работы с elasticsearch используется библиотека elasticsearch-py (https://github.com/elastic/elasticsearch-py) или elasticsearch-dsl-py (https://github.com/elastic/elasticsearch-dsl-py). elasticsearch-dsl-py это надстройка над elasticsearch-py, она проста в использовании и поддерживает elasticsearch версии 5.x. На базе этой библиотеки была создана библиотека django-rest-elasticsearch (https://github.com/myarik/django-rest-elasticsearch), которая основана на идеологии существующего поиска в Django REST Framework (http://www.django-rest-framework.org/). Ниже я детально распишу как реализовать поиск в Django REST Framework с помощью elasticsearch используя данную библиотеку.

Очереди в Python
https://dbader.org/blog/queues-in-python

Автор рассказывает про стандартные структуры для организации очередей

От двух камертонов из опытов Лиссажу к одной эллиптической уровнемерной трубке с шагом в столетия и всё на Python
https://habrahabr.ru/post/327768/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Ещё в школе на уроках физики я вглядывался в осциллограф, на экране которого, сменяя друг друга, появлялись разные фигуры: сначала простые – линия, парабола, круг, эллипс, потом фигуры становились всё более насыщенные непрерывными волнообразными линиями, напоминающие мне кружева. 

Юбилейный PYCON RUSSIA пройдёт 16-17 июля
https://habrahabr.ru/post/327744/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Пятый российский PyCon (http://pycon.ru/2017/?utm_source=habr&utm_medium=post&utm_campaign=2.05) пройдёт 16-17 июля в отеле «Cronwell Яхонты Таруса» в 95 км. от Москвы. Если вы не знаете, что такое PyCon, посмотрите ролик ниже — в нём коротко про PyCon-2016 и историю конференции. 

Test Driven Development для Django RESTful API
https://realpython.com/blog/python/test-driven-development-of-a-django-restful-api/

Talk Python to Me: #110 Демократизация данных с помощью Redash
https://talkpython.fm/episodes/show/110/data-democratization-with-redash

Аудио-подкаст

django-notifyAll - приложение для отправки SMS, Mail, Push
http://github.com/inforian/django-notifyAll

ActualVim - Neovim plugin для Sublime Text 3
http://github.com/lunixbochs/ActualVim

Генерация данных для юнит-тестирования с помощью Faker
https://semaphoreci.com/community/tutorials/generating-fake-data-for-python-unit-tests-with-faker

Нейрокурятник: часть 1. Установка Raspberry Pi и камеры в курятник и их настройка
https://habrahabr.ru/post/327978/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

 
Большой брат следит за тобой, птица!
Идея пришла давно. У кого-то мысли отапливать курятники майнящими криптовалюты видеокартами (криптокурятник), что прекрасно, несомненно, а у кого-то мысли в распознавании изображений, звуков, в нейросетях и их реальном применении.
Когда-то давно читали статью про японца, который помог (https://cloud.google.com/blog/big-data/2016/08/how-a-japanese-cucumber-farmer-is-using-deep-learning-and-tensorflow) отцу с сортировкой огурцов; решили, что анализировать, как несутся куры у наших родителей, присылая им отчеты в мессенджер — идея из веселых.

Python основы: используем множества для сравнения keymaps
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/4AXeLNbTyuI/

Введение в нейронные сети с SciKit Learn 0.18
https://www.springboard.com/blog/beginners-guide-neural-network-in-python-scikit-learn-0-18/

С 0.18 версии  SciKit поддерживает нейронные модели

Podcast.__init__ Episode 107 - Scapy
https://www.podcastinit.com/episode-107-scapy-with-guillaume-valadon/

Аудио-подкаст

Jupyter & Python в корпоративной сети
https://medium.com/@olivier.borderies/jupyter-python-in-the-corporate-lan-109e2ffde897

Статья содержит ссылки на множество материалов и инструментов, которые позволят внедрить Jupyter и Python в вашем проекте