pymongo - 3.6.0
https://allmychanges.com/p/python/pymongo/#3.6.0

Python интерфейс для MongoDB. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pymongo/#3.6.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pymongo/

cmd — Line-oriented Command Processors — PyMOTW 3
https://doughellmann.com/blog/2017/11/20/cmd-line-oriented-command-processors-pymotw-3/

Используем Machine Learning для предсказания погоды: часть 2
http://stackabuse.com/using-machine-learning-to-predict-the-weather-part-2/

Машинное обучение своими руками (часть 2). Сервис для классификации обращений в тех. поддержку
https://habrahabr.ru/post/342796/

В октябре команда облачного сервиса Okdesk (https://www.okdesk.ru/) приняла участие в пензенском хакатоне, в рамках которого мы разработали "коробочного" Telegram-бота для Okdesk. Бот позволит клиентам сервисных компаний отправлять заявки на обслуживание, переписываться по заявками и ставить оценки выполнению заявок не выходя из любимого мессенджера.

Как следить за жизнью Django приложения с помощью sentry
https://micropyramid.com/blog/how-to-monitor-django-application-live-events-with-sentry/

О том как настроить sentry + django

Шум Перлина
https://habrahabr.ru/post/342906/

Я использовал шум Перлина для создания эффекта тумана и главного экрана в Under Construction (https://eev.ee/release/2016/05/25/under-construction-our-pico-8-game/). Я твитнул о моих усилиях по оптимизации алгоритма (https://twitter.com/eevee/status/731633681735917568), и несколько людей ответили, что они не понимают, как работает шум Перлина и что это на самом деле такое.
Признаюсь, что я (немного) понимаю шум Перлина прежде всего потому, что я реализовывал его ранее, и несколько дней ушло на погружение в неуклюжие объяснения полдюжины разработчиков, более заинтересованных в показе собственных демок, нежели в реальном объяснении. Несколько полезных ресурсов, которые я нашел, часто содержали ошибки и не давали мне интуитивного чувства понимания, как и почему оно все-таки работает.

Torskel — упрощаем рутину в Tornado
https://habrahabr.ru/post/342968/

Мне часто приходится делать небольшие сервера на tornado. В каких-то проектах нужна поддержка работы с redis, в каких-то нет. В других надо рендерить ReactJS. И во всех нужно логирование. Для начала я поднял локальный pypi репозитарий, собрал свои наработки в питоний пакет и радовался жизни. Достаточно было установить пакет, импортировать из него классы, отнаследоваться и радостно пилить код дальше.

cbox - превращаем python функцию в unix команду
http://github.com/shmuelamar/cbox

Как сделать свой блокчейн. Часть 1 — Создание, Хранение, Синхронизация, Отображение, Майнинг и Доказательная работа
https://habrahabr.ru/post/342974/

Доброго всем! Мы тут потихоньку начали исследовать новое совсем для нас направление для обучения — блокчейны и нашли то, что оказалось интересным в рамках нашего курса по Python (https://otus.pw/Fdw4/), в том числе. Чем, собственно, и хотим поделиться с вами. 

RNN: учим нейронную сеть писать как Лев Толстой
https://habrahabr.ru/post/342738/

При изучении технологий Deep Learning я столкнулся с нехваткой относительно простых примеров, на которых можно относительно легко потренироваться и двигаться дальше.


В данном примере мы построим рекуррентную нейронную сеть, которая получив на вход текст романа Толстого «Анна Каренина», будет генерировать свой текст, чем-то напоминающий оригинал, предсказывая, какой должен быть следующий символ.


Структуру изложения я старался делать такой, чтобы можно было повторить все шаги новичку, даже не понимая в деталях, что именно происходит внутри этой сети. Профессионалы Deep Learning скорее всего не найдут тут ничего интересного, а тех, кто только изучает эти технологии, прошу под кат.

requestium - соединяем Requests и Selenium для автоматизации
http://github.com/tryolabs/requestium

Talk Python to Me: #139 путь в карьеру data science
https://talkpython.fm/episodes/show/139/paths-into-a-data-science-career

Аудио-подкаст

PyCharm 2017.3 RC
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/hAG4F14tYp0/

Делаем мемы автоматически с распознанием лица
https://www.makeartwithpython.com/blog/deal-with-it-generator-face-recognition/

DEAL WITH IT мем

REST API за 5 минут
https://medium.com/python-rest-api-toolkit/build-a-python-rest-api-in-5-minutes-c183c00d3465

Profiling CPython at Instagram
https://engineering.instagram.com/profiling-cpython-at-instagram-89d4cbeeb898

Анализ 1000+ греческих вин
https://tselai.com/greek-wines-analysis.html

Анализируем разные характеристики кучи вин

state_machine -  State Machine for humans.
https://github.com/jtushman/state_machine

ActivityWatch - автоматический time-tracker
https://github.com/ActivityWatch/activitywatch

olympus - REST API для AI
https://github.com/galiboo/olympus