[Видео] Никита Ладошкин - Электронный почтальон
https://www.youtube.com/watch?v=3EizelajJFU

Слайды: https://nikiladonya.github.io/email.html

В b2b сфере популярный способ коммуникации и взаимодействия — это электронная почта. Поэтому программистам довольно часто приходится с ней работать. Об этом я и попробую рассказать, охватив аспекты интеграции, встраивания в поток, парсинга писем с помощью вездесущего Python.

[Видео] Артем Малышев - Как написать свой debugger
https://www.youtube.com/watch?v=dynYzI5ZnQA

Слайды: http://proofit404.github.io/talks/homemade-debugger/slides/#/
Наверное, только очень талантливый программист не нуждается в средствах отладки. Поменять значение переменных, посмотреть шаг за шагом ход исполнения программы, разложить всё по полочкам будет тяжело без Pdb. О том, как эти инструменты устроены, какие внутренние механизмы Python VM задействуют и от каких ограничений платформы страдают, и будет мой доклад.

Python_Basics - основы Python
http://github.com/learnbyexample/Python_Basics

Настраиваем Django + virtualenv + nginx + gunicorn + PostgreSQL + memcached + letsencrypt на Ubuntu 16.04
https://pythonworld.ru/web/django-ubuntu1604.html

Авторизация юзера на Angular 4 и Flask
https://realpython.com/blog/python/user-authentication-with-angular-4-and-flask/

Быстрый тест производительности Python для вычислительных задач
https://habrahabr.ru/post/336684/

Совсем недавно вышла новая версия 0.34 библиотеки оптимизирующего JIT компилятора Numba (http://numba.pydata.org/) для Python. И там ура! появилась долгожданная семантика аннотаций и набор методов для организации параллельных вычислений. За основу была взята технология Intel Parallel Accelerator (https://github.com/IntelLabs/ParallelAccelerator.jl).


В данной статье я хочу поделиться результатами первого тестирования скорости вычислений на основе этой библиотеки для некоторой современной машины с четырехядерным процессором.

Python Data Science Handbook
https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/

trytravis - отправка локальных изменений git'а в Travis CI без коммитов
http://github.com/SethMichaelLarson/trytravis

[Видео] Python инструменты для нагрузочного тестирования
https://www.youtube.com/watch?v=-kWm5V9pyCY

Видео со встречи сообщества PyNSK.

Докладчик: Иван Гребенщиков

О докладе:

Нагрузочное тестирование - это инструмент поиска границ возможностей вашего софта. Корректно изучить поведение системы под нагрузкой - непростая задача.

В докладе я расскажу об использовании yandex.tank с BFG и locustio для нагрузочного тестирования.

Слайды: https://www.slideshare.net/PyNSK/python-79202375

[Видео] Настрой контент под пользователя! или условия отображения контента
https://www.youtube.com/watch?v=sG6kUxq6gDY

Видео со встречи сообщества PyNSK.

Докладчик: Александр Сапронов

О докладе:

Как показать релевантный текст для пользователя? Собрать данные, написать разные тексты, а потом написать кучу IF'ов?

В докладе я расскажу, как мы, в Welltory, делаем настройку контента под пользователя. 

Поведаю о том, как content writer'ы могут писать 100 вариантов текстов на одно событие в системе. 

И конечно, расскажу с чего начать вам.

Слайды: https://www.slideshare.net/PyNSK/ss-79202372

[Видео] Python, Django и корпоративные информационные системы
https://www.youtube.com/watch?v=G_ks3sO1Mbs

Видео со встречи сообщества PyNSK.

Докладчик: Анатолий Щербаков
О докладе:
Софт для автоматизации бизнеса составляет значительную часть всего существующего на планете программного обеспечения. Рассмотрим требования к нему и особенности его разработки. Оценим, насколько Python для этого подходит, и облегчают ли фреймворки жизнь в кровавом энтерпрайзе.
Слайды: https://www.slideshare.net/PyNSK/python-django-79202374

Прозрачность безопасности для среды исполнения Python
http://pythonz.net/articles/110/?utm_campaign=promo&utm_source=rss&utm_medium=link

Коротко о свежем PEP 551, которое проходит обсуждение в данный момент

PyCharm 2017.2.3 RC: Docker Compose v3
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/pDSWB0906gg/

Github: улучшенный просмотр PR для Python кода
https://github.com/blog/2424-quickly-review-changed-functions-in-your-python-pull-requests

Недавно github зарелизил новый инструмент для ревью пул реквестов. Теперь подобное улучшение коснулось и питон энтузиастов, во время обзора изменений можно быстро найти, например функцию чтобы уточнить какие изменения были в ней. В первоначальном посте был указан список языков для которых доступен данный инструмент, питон там тоже есть, но видимо что-то пошло не так и мы видим новость о поддержки этой возможности отдельно для нас .

wtfPython - коллекция тонких и хитрых примеров на Python
http://github.com/satwikkansal/wtfPython

Talk Python to Me: #127 доставка софта пользователям
https://talkpython.fm/episodes/show/127/shipping-software-to-users

Аудио-подкаст

Редизайн namedtuple в Python
https://lwn.net/Articles/731423/

selenium_extensions - расширение возможностей selenium
http://github.com/pythad/selenium_extensions

Спектроскоп-калейдоскоп
https://habrahabr.ru/post/336932/

Это заметка о том, что на основании алгоритма генерации спектров (о котором было рассказано в статье «Спектроскоп Салтана...» (https://habrahabr.ru/post/319060/)) создан тестовый сервис (http://5.101.118.199/), обратиться к которому может любой желающий.

Простые модели экономической динамики на Python
https://habrahabr.ru/post/336946/

В моих публикациях [1,2] экономические задачи рассматривались в статике без учёта времени. В задачах оптимизации экономической динамики анализируются изменение экономических параметров и их взаимосвязей во времени. В моделях экономической динамики время может рассматриваться как дискретное изменяющееся скачком, например, за год. Для описания таких процессов используются разностные уравнения. При непрерывном изменении во времени для описания параметров модели используются дифференциальные уравнения.