Size: a a a

2017 July 20
PythonDigest
Распознаем цифры с кредитной карты OCR + OpenCV
http://www.pyimagesearch.com/2017/07/17/credit-card-ocr-with-opencv-and-python/
источник
PythonDigest
источник
PythonDigest
Книга «Python. Уроки»
https://habrahabr.ru/post/333672/

Я являюсь одним из авторов блога devpractice.ru (http://devpractice.ru/). В конце апреля 2017 года нами была написана завершающая статья из цикла «Уроки по языку Python», всего их получилось 15 штук. Спустя какое-то время, у нас появилась идея объединить весь накопленный материал. Так появилось первое издание книги «Python. Уроки». Эту книгу мы решили распространять бесплатно и предлагаем вам ознакомиться с ней.
Скачать «Python. Уроки» (http://devpractice.ru/book-python-lessons/) вы можете непосредственно с сайта (http://devpractice.ru/book-python-lessons/). В книге основной акцент сделан на обучение базовым вещам (установка и запуск программ, типы данных, условные операторы и циклы, структуры данных, функции, исключения), темы, связанные с ООП, итераторами и генераторами даны в ознакомительном объеме.
источник
PythonDigest
«Функция getsizeof не такая» или «Информация устаревает»
http://pythonz.net/articles/101/?utm_medium=link&utm_campaign=promo&utm_source=rss

Об изменении в getsizeof и коференции PyCon Russia 2017.
источник
PythonDigest
anyprint - используем print синтаксис из любого языка
http://github.com/kragniz/anyprint

Модуль-игрушка. Показывает как легко можно внедрить синтаксис print из других языков
источник
PythonDigest
fast-histogram - быстрые 1D и 2D функции построения гистограмм
http://github.com/astrofrog/fast-histogram
источник
2017 July 21
PythonDigest
mpl-scatter-density - быстрый график плотности рассеяния для Matplotlib
http://github.com/astrofrog/mpl-scatter-density
источник
PythonDigest
Talk Python to Me: #121 Microservices in Python
https://talkpython.fm/episodes/show/121/microservices-in-python

Аудио-подкаст
источник
PythonDigest
Neural Machine Translation (seq2seq) Tutorial
https://github.com/tensorflow/nmt
источник
PythonDigest
Parsing с Python: утилиты и библиотеки
https://tomassetti.me/parsing-in-python/

Большой список утилит для упрощения парсинга на Python
источник
PythonDigest
Создаем widget для Jupyter notebook
https://kazuar.github.io/jupyter-widget-tutorial/

Туториал про создание виджета для Jupyter
источник
PythonDigest
Podcast.__init__ Episode 118 - Zulip Chat with Tim Abbott
https://www.podcastinit.com/zulip-chat-with-tim-abbott-episode-118/

Аудио-подкаст
источник
PythonDigest
источник
PythonDigest
Создаем свою собственную криптовалюту на Python
https://cranklin.wordpress.com/2017/07/11/lets-create-our-own-cryptocurrency/
источник
PythonDigest
Докеризуем Django, uWSGI и Postgres по серьезному
http://www.eidel.io/2017/07/10/dockerizing-django-uwsgi-postgres/
источник
PythonDigest
Cranky Coin - простая реализация блокчейна и валюты
https://github.com/cranklin/crankycoin
источник
2017 July 22
PythonDigest
graphql-compiler - оптимизация тяжелый GraphQL запросов
http://github.com/kensho-technologies/graphql-compiler
источник
PythonDigest
Django + Vue. Как создать и обработать API. Часть 1
http://apirobot.me/posts/django-vue-how-to-create-and-consume-api-part-1
источник
PythonDigest
Getsploit: поиск и загрузка эксплойтов по агрегированной базе данных
https://habrahabr.ru/post/333808/

Когда я думал над дальнейшим вектором развития Vulners (https://habrahabr.ru/company/xakep/blog/305262/), я обратил внимание на наших старших братьев — базу данных Exploit-DB (https://www.exploit-db.com/). Одной из основных утилит в их арсенале является searchsploit (https://www.exploit-db.com/searchsploit/). Это консольная утилита, которая позволяет искать эксплойты по пользовательским поисковым запросам и сразу же получать их исходные коды. Она является базовой частью Kali Linux (https://www.kali.org/) и оперирует данными по эксплойтам из базы Exploit-DB. Что самое "вкусное", что утилита умеет работать с локальной базой и ты можешь всегда взять ее с собой. Так чем же мы хуже? Мы собрали в Vulners не только коллекцию эксплойтов из Exploit-DB, но и Packet Storm, 0day.today, Seebug, Zero Science Lab и многих других. Что же, давайте изобретем новый велосипед с преферансом и поэтессами.
источник
PythonDigest
источник