[Видео] Александр Ковалёв - Построение распределённых Django систем
https://www.youtube.com/watch?v=voFQV2oJmx4

"Занимаюсь разработкой почти 25 лет. Последние 4 года пишу backend и утилиты на Python. В докладе расскажу, из чего можно построить сеть однотипных веб-сайтов с централизованным управлением пользователями и публикуемыми материалами. Как обычно, пишем максимально абстрактный код, чтобы избежать постоянного переписывания кода и "допиливания" под каждый сайт. Я рассмотрю выбранный и отвергнутый инструментарий (Django, Redis, RabbitMQ, Celery, Docker), подход к синхронизации данных, вспомню про любимые аббревиатуры DRY и MVP и расскажу про некоторые ошибки и недоработки. Постараюсь успеть рассказать про deploy".
Слайды: https://conf.python.ru/distributed-django/

[Видео] Александр Швец - Как взбодрить грустную панду? Используем Pandas в Production
https://www.youtube.com/watch?v=EiROqfxewzc

"Последние 7 лет я активно занимаюсь разработкой в области AdTech, а это всегда работа с данными, порой очень и очень большими. Также я читаю курс в Нетологии, посвященный исследованию данных на Python. На Moscow Python Conf я хочу поделиться с вами практикой промышленного использования Pandas и чем она отличается от теории. Ведь существует мнение, что Pandas предназначен только для исследовательских задач или для того, чтобы что-нибудь быстро прикинуть на коленке, так как он медленный и неповоротливый. Однако мы на своем опыте убедились, что Pandas можно и нужно использовать в бою, если вы работаете с большим количеством данных. В докладе я расскажу про оптимизацию Pandas для быстрой обработки больших массивов данных".
Слайды: https://conf.python.ru/kak-vzbodrit-grustnuyu-pandu-ispolzuem-pandas-v-production/

[Видео] Глеб Ивашкевич (Независимый разработчик) - Распределенный Tensorflow и облака
https://www.youtube.com/watch?v=dWtagywxY8w

"Tensorflow быстро стал одним из самых популярных фреймворков для глубокого обучения. Но несмотря на свою гибкость и мощь, в нем есть немало плохо документированных, да и просто сложных элементов. Мы разберемся с некоторыми из них: работой на нескольких графических процессорах и распределенным использованием Tensorflow. Системы с несколькими GPU - распространенная данность и мы рассмотрим несколько вариантов использования таких систем из Tensorflow. Распределенные системы более экзотичны, поэтому мы попробуем понять, когда они действительно нужны и насколько сложно с ними работать. Во всем этом нам поможет Amazon Web Services. Без сравнения Tensorflow с конкурентами рассказ был бы неполным, поэтому мы немного покритикуем TF (и, возможно, сделаем несколько комплиментов MXNet) и разберемся, почему несмотря на некоторые недостатки Tensorflow остается лидером".
Слайды: https://conf.python.ru/raspredelennyj-tensorflow-i-oblaka/

[Видео] Дмитрий Жильцов - Бинарные модули для Python
https://www.youtube.com/watch?v=P7ihyyIDtME

"Я расскажу про малоосвещенную тему – бинарные модули в питоне. В данном докладе речь будет идти о следующем: 1. Когда необходимы бинарные модули и зачем они нужны. В каких случаях их лучше использовать, а в каких нет. Как спроектировать грамотную архитектуру общения кода на Python с бинарным расширением. 2. Технологии и инструменты для разработки бинарных расширений. Минусы и плюсы каждого. Доклад рассчитан на разработчиков, у которых есть потребность в разработке своих бинарных модулей, но не хватает опыта".
Слайды: https://conf.python.ru/binarnye-moduli-dlya-python/.

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (xcviii)
http://python-weekly.blogspot.com/2017/11/xcviii-stackoverflow-python-report.html

Народный мониторинг ESP8266 MQTT Micropython
https://habrahabr.ru/post/341716/

Как быстро, без особых вложений, начать выкладывать метеоданные на народный мониторинг?

Опишу одно из решений на базе ESP8266.


Алгоритм работы простой: контроллер раз в пять минут подключается к wi-fi, соединяется с брокером, замеряет температуру и шлет её брокеру. В остальное время находится в режиме сна.

Данная статья не рассматривает вопросы установки micropython на esp8266 и физического подключения датчика. Это всё легко гуглится.

shutil — High-level File Operations — PyMOTW 3
https://doughellmann.com/blog/2017/11/06/shutil-high-level-file-operations-pymotw-3/

Как работает blobFromImage в OpenCV
https://www.pyimagesearch.com/2017/11/06/deep-learning-opencvs-blobfromimage-works/

RISE 5.1.0
http://www.damian.oquanta.info/posts/rise-510-is-out.html

RISE позволяет превратить Jupyter Noteboot в слайды (Reveal.js)

featuretools - automated feature engineering
http://github.com/Featuretools/featuretools

MazeGenerator - генератор лабиринтов
http://github.com/jostbr/MazeGenerator

«Рок это жёстко» или я.музыка как граф
https://habrahabr.ru/post/337216/

Я очень давно пользуюсь яндекс музыкой для поиска «что послушать». Чаще всего, я просто хожу по похожим исполнителям приятных мне групп, однако, этот метод уже давно не даёт результатов. Какое-то время мои потребности закрывало я.радио с фильтром по жанру, но и его репертуар на удивление скуп. Настало время решать проблему глобально, и вот что из этого получилось =)

TensorFlow Neural Network Tutorial
http://stackabuse.com/tensorflow-neural-network-tutorial/

PyCon 2018: регистрация открыта
http://pycon.blogspot.com/2017/11/pycon-2018-registration-is-now-open.html

[Видео] Управление зависимостями в Python в 2017 году
https://www.youtube.com/watch?v=pMNPP9VTI7U

Систему управления зависимостями в Python часто критикуют из-за наличия проблем, уже решенных в других языках. К счастью, в последние годы ситуация стала улучшаться. На митапе Python-разработчиков в Челябинске Игорь Шевченко рассказал о сложностях, возникающих при использовании pip, и показал, как новые инструменты (Pipfile, Pipenv) делают установку пакетов надежнее и удобнее.
Презентация: https://igor-shevchenko.github.io/python-deps-2017/

mentalist - утилита генерации списка слов
http://github.com/sc0tfree/mentalist

[Видео] Реализация multi-tenant архитектуры хранения данных на Django
https://www.youtube.com/watch?v=U6w0MWtuYxQ

Степан Родионов рассказал о реализованной архитектуре хранения данных на одном из наших SaaS-проектов, реализованных на Django. В ходе доклада он представил пошаговое решение, которое вы сможете использовать в своих проектах, а также показал, какой структуры хранения данных нам удалось добиться, какие положительные и отрицательные эффекты это дало. Доклад будет интересен разработчикам ввиду того, что  будет показано, как кастомизировать работу Django в слое доступа к данным.
Презентация: https://speakerdeck.com/pychel/stiepan-rodionov-multi-tenant-django

[Видео] Асинхронный Python глазами начинающего
https://www.youtube.com/watch?v=6KTjxQd1zjM

Александр Жилин рассказал о том, как столкнулся с асинхронным Python 3 и о своем опыте разработки микросервисов на Tornado и asyncio.

Презентация: https://speakerdeck.com/pychel/alieksandr-zhilin-asinkhronnyi-python-ghlazami-novichka

[Видео] Julia vs. Python
https://www.youtube.com/watch?v=7Nesw_FV8Xk

Вячеслав Безбородов рассказал об особенностях использования языка Julia и языка Python для решения вычислительных задач большой размерности, с примерами кода и комментариями.
Презентация: https://speakerdeck.com/pychel/viachieslav-biezborodov-julia-vs-python

[Видео] Как я попал в команду разработчиков Django
https://www.youtube.com/watch?v=fjEp7E5jzpU

Сергей Федосеев рассказал о том, как ведётся разработка Django, как можно поучаствовать в этом процессе, а также о своём пути к тому, чтобы стать членом команды Django.

Презентация: https://docs.google.com/presentation/d/106kCANM2AcAz_lyB3gWkoq3E3Le3Yx0NUy4jUA20bz0/