librxvm - Non-backtracking NFA-based regular expression library
https://github.com/eriknyquist/librxvm

Jupyter Notebook 5.2.0
https://blog.jupyter.org/jupyter-notebook-5-2-0-9c5b3ea672f

SciPy 1.0.0rc2
https://github.com/scipy/scipy/releases/tag/v1.0.0rc2

PyCharm 2017.3 EAP 6
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/lr1E6fNWePk/

Talk Python to Me: #134 Python in Climate Science
https://talkpython.fm/episodes/show/134/python-in-climate-science

Аудио-подкаст

Python Bytes: #48 сборщик мусора и менеджер памяти
https://pythonbytes.fm/episodes/show/48/garbage-collection-and-memory-management-in-python

Code review по-человечески (часть 1)
https://habrahabr.ru/post/340550/

В последнее время я читал статьи о лучших практиках code review и заметил, что эти статьи фокусируются на поиске багов, практически игнорируя другие компоненты ревью. Конструктивное и профессиональное обсуждение обнаруженных проблем? Неважно! Просто найди все баги, а дальше само сложится.


Так что у меня случилось откровение: если это работает для кода, то почему не будет работать в романтичных отношениях? Итак, встречайте новую электронную книгу, которая поможет программистам в отношениях со своими возлюбленными (обложка на иллюстрации слева).

“Без data engineer-а ценность модели аналитика стремится к нулю” — интервью с дата инженером Николаем Марковым
https://habrahabr.ru/post/340582/

Data Engineering становится все более популярным, многие компании постепенно открывают соответствующие вакансии. В связи с этим мы взяли интервью у дата инженера и преподавателя на программах “Специалист по большим данным” (https://goo.gl/oSnNJe) и “Data Engineer” (https://goo.gl/GR4aNH) Николая Маркова о том, что должны уметь data scientist-ы и data engineer-ы, чего им чаще всего не хватает и как найти свое место в анализе данных.

PyCharm 2017.2.4 RC
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/fCugBcrxQ_w/

django-extensions - 1.9.2
https://allmychanges.com/p/python/django-extensions/#1.9.2

Набор пользовательских расширений для Django-проектов. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-extensions/#1.9.2. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-extensions/

Bounter - модуль счетчик
https://github.com/RaRe-Technologies/bounter

Позволяет эффективно считать количество элементов, уникальных элементов и тд

#python #pydigest

Вот так неспешно Python Дайджест добрался до 200ого выпуска. Уже 200 раз мы опубликовали список интересных Python новостей за неделю.

В 200, юбилейном, выпуске вы найдете:

- Расширяем и используем Flatpages в Django. Встраиваем CKEditor
- История взлома всех игр в Telegram
- Введние в Machine Learning на Python Scikit-learn
- Руководство по созданию расширений для Jinja2
- Каркас для Flask REST API
- Быстрая сериализация Python с помощью Ray и Apache Arrow
- Code review по-человечески (часть 1)
- Русскоязычный чат-бот Boltoon: создаем виртуального собеседника
- Домашний ассистент написанный на Python3
- ray - движок для удаленного исполнения кода
- Django 2.0 beta 1
- SciPy 1.0.0rc2
- Вышла Odoo 11 — открытая система для автоматизации бизнеса

и еще много интересного

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/200/

Пишем простой счётчик уникальных слов на Python с GUI на Tkinter
https://habrahabr.ru/post/340634/

Данная статья написана для тех, кто только начал изучать Python. В ней я пошагово опишу создание простого счетчика слов из txt-файлов, применяя Tkinter. Исходный код написан под Python 2.7, в конце статьи я добавлю несколько комментариев относительно того, как перенести его под 3.6

home assistant - домашний ассистент написанный на Python3
https://home-assistant.io/

Расширяем и используем Flatpages в Django. Встраиваем CKEditor
https://habrahabr.ru/post/340686/

Cегодня я хотел бы вам рассказать о том, как сделать модель, которая хранит в себе обычные страницы, а не отдельные записи в базе данных (для ListView, TemplateView и тд). Речь пойдёт о том, как расширить и дополнить существующие в Django flatpages. Но хотелось бы рассказать о проблеме, с которой я столкнулся и почему решил поделиться данным функционалом. Часто возникает ситуация, когда в админке для администратора сайта нужно реализовать функционал самой обычной страницы (одна запись в БД – это одна страница, где прописывается url, контент и доп. инфа для конкретной страницы). Тем самым можно создавать прямо из админки новые страницы с любым url и контентом.

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (xcvi)
http://python-weekly.blogspot.com/2017/10/xcvi-stackoverflow-python-report.html

«4 свадьбы и одни похороны» или линейная регрессия для анализа открытых данных правительства Москвы
https://habrahabr.ru/post/340698/

В последних статьях мы рассмотрели пару задачек по классификации, в процессе потом и кровью добывая себе данные, теперь пришло время регрессии. Поскольку ничего светотехнического в этот раз под рукой не оказалось, я решил поскрести по другим сусекам.


Помнится, в одной из статей  (https://habrahabr.ru/post/337040/)я агитировал читателей посмотреть в сторону отечественных открытых данных. Но поскольку я не барышня из рекламы «кефирчика для пищеварения» или шампуня с лошадиной силой, совесть не позволяла советовать что-либо, не испытав на себе.

pathlib — Filesystem Paths as Objects — PyMOTW 3
https://doughellmann.com/blog/2017/10/23/pathlib-filesystem-paths-as-objects-pymotw-3/

Raspberry Pi: Лицевые ориентиры + обнаружение сонливости с помощью OpenCV и dlib
https://www.pyimagesearch.com/2017/10/23/raspberry-pi-facial-landmarks-drowsiness-detection-with-opencv-and-dlib/

Краткий курс машинного обучения или как создать нейронную сеть для решения скоринг задачи
https://habrahabr.ru/post/340792/

Вопросы, которые разобраны в статье:


• Как собрать и подготовить данные для построения модели?

• Что такое нейронная сеть и как она устроена?

• Как написать свою нейронную сеть с нуля?

• Как правильно обучить нейронную сеть на имеющихся данных?

• Как интерпретировать модель и ее результаты?

• Как корректно оценить качество модели?