PEP 0509 -- Скрытая версия для словарей

https://www.python.org/dev/peps/pep-0509/

В Python много изменяемого состояния: встроенные функции, код функций, глобальные переменные, локаьные переменные... Для оптимизации программ необходимо знать где какой-то объект изменился.  

Этот PEP добавляет "охранников" (guards), которые следят за объектами словарей. При измении словаря версия словаря увеличивается.

PEP 0510 -- Specialize functions with guards

https://www.python.org/dev/peps/pep-0510/

В Python много изменяемого состояния: встроенные функции, код функций, глобальные переменные, локаьные переменные... Для оптимизации программ необходимо знать где какой-то объект изменился.

PEP добавляет в Python функции на C API, чтобы специализировать чисто Python-функции: добавить возможность писать функции с "охраннимиками" (guards), которые следят за объектами (делают версионирование объектов). Это позволит реализовать статические оптимизаторы соблюдая семантику Python

Распознование и локализация исчезающих китов с помощью сверхглубоких нейронных сетей

http://felixlaumon.github.io/2015/01/08/kaggle-right-whale.html

В статье автор описывает свое решение этой проблемы. Решение этой Kaggle задачи заняло 2ое-место.

Сшивание панорам с помощью OpenCV

http://www.pyimagesearch.com/2016/01/11/opencv-panorama-stitching/

Используем Selenium для покупки билета на автобус

http://alexrecker.com/using-selenium-buy-bus-pass/

cffi  - 1.5.0

https://allmychanges.com/p/python/cffi/#1.5.0

Интерфейс для вызова C-кода. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/cffi/#1.5.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/cffi/

Обучаем нейронную сеть для создания хреновых Amazon продуктов

http://www.kpkaiser.com/machine-learning/training-neural-networks-to-generate-crappy-amazon-products/

Разбираемся с cPython - часть 3

https://orenmn.wordpress.com/2016/01/09/understanding-cpython-by-patching-part-3/

Приступая к работе с научными данными в Python

https://www.dataquest.io/blog/python-data-science/

Статья описывает основы использования популярных инструментов для научных вычислений

Введение в Django REST Framework (DRF) и AngularJS - часть 2

http://engineroom.trackmaven.com/blog/getting-started-drf-angularjs-part-2/

Строим Python Microservice с Amazon Web Services Lambda & API Gateway

http://www.giantflyingsaucer.com/blog/?p=5730

Набор Python Snippets

http://fadymak.com/pages/useful_python_snippets.html

pytest - 2.3

https://allmychanges.com/p/python/pytest/#2.3

Простой мощный инструмент тестирования в Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pytest/#2.3. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pytest/

Сравнение средств контроля доступа в Django

http://www.vinta.com.br/blog/2016/controlling-access-a-django-permission-apps-comparison.html

В статье сравниваются родная Джанговская система (уровень доступа к моделям), системы контроля доступа к отдельным объектам: Django guardian, Django role permissions, и Rules - контроль доступа, основанный не на хранимых в БД записях, а на функциях.

Sastrawi - библиотека для стемминга индонезийских (Bahasa) текстов

http://pypi.python.org/pypi/Sastrawi/

Изолированная мемоизация (@memoize)

http://nedbatchelder.com//blog/201601/isolated_memoize.html

Для тяжеловесных функций, которые возращают одинаковые значения на одинаковые аргументы стоит применять кешеирование.

Однако, в простом случае кэш мемоизации глобален. В данной статье рассмотрен способ изоляции кешей.

web2attack - Web hacking framework

http://github.com/santatic/web2attack

matplotlib-colorbar - модуль для отображения панели цветов для matplotlib

http://pypi.python.org/pypi/matplotlib-colorbar/

mypaint - простая программа для рисования на Python

http://github.com/mypaint/mypaint

NLP: "Как делать вещи со словами и счетчиками" на Python

http://nbviewer.jupyter.org/url/norvig.com/ipython/How%20to%20Do%20Things%20with%20Words.ipynb

Статья описывает основы NLP(Natural Language Processing). Например, Bag of words