Celery Tasks Checklist
http://celerytaskschecklist.com/

Реализуем типичные Excel и SQL задачи на Python
http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/

Статья описывает применение Python для работы с SQL и Excel

Sentiment analysis Twitter'а силами word2vec и keras
http://ahmedbesbes.com/sentiment-analysis-on-twitter-using-word2vec-and-keras.html

Рефакторим код используя Single Responsibility Principle
https://medium.com/unbabel-dev/refactoring-a-python-codebase-using-the-single-responsibility-principle-ed1367baefd6

Учимся писать понятный код

dvc - версионирование для data science
https://dataversioncontrol.com/

Automatic-Speech-Recognition - система распознавания голоса на Tesnsor Flow
https://github.com/zzw922cn/Automatic_Speech_Recognition

PyCharm 2017.1.3 Release Candidate
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/nE8pAiF194A/

[Видео] Python и исследование операций
https://www.youtube.com/watch?v=j1gb0f-MKew

Сергей Сундуков (Borlas Consulting Group, Ведущий консультант)

"Хочу рассказать об успешном опыте применения питона и опен-сорсных библиотек при решении реальных бизнес-задач планирования и оптимизации".

Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/44/python-i-issledovanie-operacij/

[Видео] Authentication with JWT
https://www.youtube.com/watch?v=5rviyALv1t8

Антон Егоров (Sabaka.io, CTO)

"Многие разработчики теряются, когда сталкиваются с таким, казалось бы простым, вопросом как авторизация. Все понятно, когда мы имеем дело с человеком на сайте, который вбивает свой логин и пароль. Но процедура становится в совсем другой, когда нужна аутентификация для API".

Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/44/authentication-with-jwt/

[Видео] Монады. Экспликация
https://www.youtube.com/watch?v=dVahw8lwG60

Павел Петлинский (Rambler&Co)
 "В докладе мы разберемся, что за зверь такой эта "Монада", и где прекрасный чистый мир математики ломается об особенности языков программирования".

Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/44/monady-eksplikacija/

Django bugfix release: 1.11.1
https://www.djangoproject.com/weblog/2017/may/06/bugfix-release/

Простая модель адаптивного фильтра Калмана средствами Python
https://habrahabr.ru/post/328146/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Вечная проблема любых измерений их низкая точность. Основных способов повышения точности два, первый состоит в повышении чувствительности к измеряемой величине, однако при этом как правило растёт чувствительность и к неинформативным параметрам, что требует принятия дополнительных мер по их компенсации. Второй способ состоит в статистической обработке многократных измерений, при этом дисперсия среднего обратно пропорциональна корню квадратному из числа измерений. 

Анализ данных с помощью pandas. Часть 5: ищем самый снежный месяц
https://pythonworld.ru/obrabotka-dannyx/pandas-cookbook-5.html

AssistantPi - Google Assistant и Alexa на твоей Raspberry Pi
http://github.com/xtools-at/AssistantPi

flow-dashboard - dashboard для управления целями
http://github.com/onejgordon/flow-dashboard

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (lxxii)
http://python-weekly.blogspot.com/2017/05/lxxii-stackoverflow-python-report.html

#python #pydigest

Привет питонистам!
Свежий Python Дайджест перед вами. Все самое вкусное и интересное из мира Python за неделю в одном месте.

В 176 выпуске вы найдете:

- Юбилейный PYCON RUSSIA пройдёт 16-17 июля
- Профилирование и оптимизация символьных вычислений для будущего сервера
- Jupyter & Python в корпоративной сети
- Нейрокурятник: часть 1. Установка Raspberry Pi и камеры в курятник и их настройка
- Введение в нейронные сети с SciKit Learn 0.18
- Sentiment analysis Twitter'а силами word2vec и keras
- [Видео] Python и исследование операций
- flow-dashboard - dashboard для управления целями
- PyAnyAPI - декларативный интерфейс над данными
- AssistantPi - Google Assistant и Alexa на твоей Raspberry Pi

и еще много интересного

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/176/

Deploy Django приложения без остановки
http://kuttler.eu/en/post/django-deployments-without-downtime/

Профилирование и оптимизация символьных вычислений для будущего сервера
https://habrahabr.ru/post/328170/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Сегодня хочу поделиться своим небольшим опытом выбора инструментов для организации расчетов на будущем сервере. Отмечу сразу, что в этой публикации речь пойдет не о самом сервере, а скорее об оптимизации символьных вычислений на нем.

Есть некий функционал, который позволяет пользователям формировать нередко громоздкие формулы следующего общего вида, по которым в дальнейшем необходимо рассчитывать запросы других пользователей.

PyAnyAPI - декларативный интерфейс над данными
https://github.com/Stranger6667/pyanyapi