MemN2N-babi-python - реализация MemN2N на примере вопросно-ответной системы

http://github.com/vinhkhuc/MemN2N-babi-python

Это реализация на основе статьи End-To-End Memory Networks

Использование LSM-движка из SQLite 4 в качестве отдельной NoSQL базы данных с использованием Python

http://habrahabr.ru/post/274733/

На сегодняшний день две мои самые любимые темы — SQLite и key-value базы данных. И в этот раз я пишу сразу про обе: этот пост посвящён Python-обёртке для используемого в SQLite 4 key-value хранилища на основе LSM.

Разобравшись с исходным кодом SQLite 4 и крохотным заголовочным файлом LSM, я написал python-lsm-db (документация).

beaker-es-plot - Рисование графиков из ElasticSearch

https://github.com/ei-grad/beaker-es-plot

Позволяет автоматически вытаскивать и группировать данные метрик и агрегаций из ElasticSearch, выводит данные в формате JSON Plot API для отображения графиков в Beaker Notebook.

Пишем систему отправки SMS на Python, Kannel, GSM Modem

https://medium.com/iMitwe/build-an-sms-center-with-python-kannel-and-a-gsm-modem-9c0d29560d82

Стандарты симметричного шифрования стран СНГ на Python

http://habrahabr.ru/post/273895/

Первые недели нового года самое подходящее время для того, чтобы уютно устроившись у окошка, вспомнить что же нам принес год ушедший. 
А принес он нам два новых стандарта шифрования. Российский стандарт ГОСТ Р 34.12-2015 (блочный шифр Кузнечик). И украинский ДСТУ 7624:2014 (блочный шифр Калина). Холодными, зимними вечерами нельзя упускать такой удачный повод покодить. Под катом краткое описание алгоритмов и их реализация на Python. А чтобы новым шифрам было веселее, разбавим их общество белорусским СТБ 34.101.31-2007.

График счастья с python, pandas и matplotlib

http://habrahabr.ru/post/274927/

Зима — это по истине прекрасное время года. Но именно зимой я всегда задумываюсь о том, что встаю и ухожу на работу, а затем и возвращаюсь с работы, не видя солнечного света. Сегодня мне захотелось визуализировать данные о восходе и заходе солнца и соотнести их со столь привычным для многих распорядком дня (рабочие часы и время бодрствования). Для работы мы будем использовать Python (pandas + matplotlib). Посмотрим, что из этого получилось. 

Django Single Sign-On и Microsoft Active Directory

http://habrahabr.ru/post/274931/

Однажды мне пришлось заняться разработкой Web-приложения для корпоративного использования на Python+Django. И самым первым вопросом, который пришлось решать — это прозрачная авторизация на сайте или Single Sign-On (SSO).

Хотя о вопросе реализации SSO для Django написано немало статей, однако для того, чтобы реализовать то, что мне было необходимо, пришлось затратить относительно много времени. Поэтому, чтобы избавить некоторых из вас от возможных долгих поисков информации и ее сборки в работающую схему, предлагаю вам свой мануал, как сделать прозрачную авторизацию в приложении Django с использованием учетных записей Active Directory.

Перестаньте писать код, который будет не совместим с Python 4

http://astrofrog.github.io/blog/2016/01/12/stop-writing-python-4-incompatible-code/

Статья рассказывает об модуле six.

Алгоритмические сложности Python операций

https://www.ics.uci.edu/~pattis/ICS-33/lectures/complexitypython.txt

Собственный pypi сервер

https://github.com/mosquito/pypi-server

Pypi это бекенд для pip. Сервер, позволяет проксировать запросы с pypi.python.org, а также заливать собственные с авторизацией.

CPython для самых маленьких: объекты и их атрибуты

http://www.eval-frame-ex.info/2016/01/cpython.html

Продолжение обсуждения бекенда CPython - всего того, что стоит за транслятором текста в байткод

Мой подход к Class Based Views

http://habrahabr.ru/post/274995/

Когда-то я писал о своей неприязни к Class Based Views (CBV) в Django. Их использование заметно усложняет код и увеличивает его объём, при этом CBV мешают применять некоторые достаточно распространённые шаблоны (скажем, когда две формы представлены в одном view). И судя по всему, я не единственный из разработчиков Django, придерживающийся такой точки зрения.

Но в этом посте я хочу рассказать об ином подходе, который я применил в одном из проектов. Этот подход можно охарактеризовать одной фразой: «Создавайте свой собственный базовый класс». 

hasattr() - вредная конструкция

https://hynek.me/articles/hasattr/

Статья описывает почему не стоит использовать hasattr() в своем коде. 

django-classic-theme - классическая тема (из django 1.8-)

http://pypi.python.org/pypi/django-classic-theme/

Модуль содержит набор css/js, которые возвращают старую админку для django 1.9+

dropblame - "git blame" для Dropbox файлов

http://pypi.python.org/pypi/dropblame/

neuralsnap - создаем поэзию из изображений с использованием сверточных и рекуррентных нейронных сетей

http://github.com/rossgoodwin/neuralsnap

ndscheduler - гибкая cron-подобная система с REST

https://github.com/Nextdoor/ndscheduler

<img src="https://camo.githubusercontent.com/86369c0aae0da0781e2798db72bd3cc40a47ac9d/68747470733a2f2f6769616e742e6766796361742e636f6d2f4e61737479426f7373794265617665722e676966" alt="ndscheduler demo" data-canonical-src="https://giant.gfycat.com/NastyBossyBeaver.gif" style="max-width:500px;">

Проектирование сложных приложений в Flask

http://habrahabr.ru/post/275099/

Данная статья, размещенная в репозитории Flask на GitHub, является плодом коллективного творчества небезразличных программистов, а изначальный её автор — Brice Leroy. Она представляет собой достаточно полезный для начинающих материал по Flask. Лично для меня он стал ответом на многие простые вопросы, основным из которых был «как структурировать проект».

Для хоть сколько-то опытных программистов она вряд ли будет полезна, многие могут вовсе не согласиться с описанными принципами, однако для находящихся на ранней стадии обучения она может стать толчком к развитию, как стала для меня. Именно поэтому я сделал перевод на русский язык — у этой статьи очень низкий порог вхождения и стоит сделать его еще ниже.

Описанный пример протестирован на Python 3.5, Flask 0.10, Flask-SQLAlchemy 2.1, Flask-WTG 0.9.

pi-scan - код камеры захвата для системы сканирования книг

http://github.com/Tenrec-Builders/pi-scan

jug - фреймворк для распределенных вычислений

https://pypi.python.org/pypi/Jug

Jug позволяет писать код, который будет разбит на задачи, задачи будут выполнены на различных процессорах. Вы можете думать об этом как о легковесном map-reduce.