Django bugfix releases: 2.0.5 and 1.11.13
https://www.djangoproject.com/weblog/2018/may/01/bugfix-releases/

catt - отправляем видео в Chromecast
http://github.com/skorokithakis/catt

django-translated-fields – localized model fields without magic
https://406.ch/writing/django-translated-fields-localized-model-fields-without-magic/

Как заставить государство открываться, ч.1: Качаем статистику ДТП своими руками
https://habr.com/post/354782/?utm_campaign=354782

Если хорошо поискать, можно обнаружить довольно много полезной, приличного качества, государственной информации. Но к сожалению, это все еще не: ЕГЭ и образование, погода, картография, данные о преступлениях… и ДТП.
Поэтому у меня как бы две жизни: в одной помогаю чиновникам открывать данные, которые просят люди или организации, а в другой — пишу парсеры, которые превращают общедоступные базы особо «упрямых» госорганов в открытые данные и учу этому других, в надежде, что таких проектов станет много, государство смирится с неизбежным и все выложит в удобном нам виде.


Эта статья станет первым мануалом в серии «как получать машиночитаемые данные с госсайтов». Итак, сегодня — про статистику ДТП, а раз государство нам ее не дает, мы научимся забирать ее самостоятельно. По традиции, код и данные — прилагаются.

Visual Studio Code – April 2018 Release
https://blogs.msdn.microsoft.com/pythonengineering/2018/05/02/python-in-visual-studio-code-april-2018-release/

Быстрейший парсер datetime строк
https://www.peterbe.com/plog/fastest-python-datetime-parser

Python 3.7.0b4, final 3.7 beta
http://feedproxy.google.com/~r/PythonInsider/~3/vo7OgsISIdQ/python-370b4-final-37-beta-now.html

Мега-Учебник Flask, Часть XXII: Фоновые задачи
https://habr.com/post/354752/?utm_campaign=354752

Это двадцать вторая часть Мега-Учебника, в которой я расскажу вам, как создавать фоновые задания, которые работают независимо от веб-сервера.

Извлекаем данные из PDF
http://www.blog.pythonlibrary.org/2018/05/03/exporting-data-from-pdfs-with-python/

altair - Declarative statistical visualization library
http://github.com/altair-viz/altair

Backend United #1. Винегрет — видео, фотоотчёт, презентации и отзывы слушателей
https://habr.com/post/354624/?utm_campaign=354624

18 апреля у нас в офисе прошел первый митап, посвященный кросс-языковым решениям для разработки серверной части. «Винегрет», судя по нашим впечатлениям и отзывам гостей митапа, удался. Значит, будем продолжать практику объединения бэкендеров, чаще встречаться и обсуждать общие подходы и инструменты для разных языков. Ну а пока публикуем видео, слайды, отзывы и фото. Всё это — под катом.

Наука эмоций: как умные технологии учатся понимать людей
https://habr.com/post/354828/?utm_campaign=354828

Наука об эмоциях стала популярной не так давно, и в основном благодаря Полу Экману — американскому психологу, автору книги «Психология лжи» и консультанту популярного сериала «Обмани меня», который основан на материалах книги.

Как я писал графического бота и во что это превратилось
https://habr.com/post/354902/?utm_campaign=354902

В этой статье разберем опыт написания инструмента, который позволяет прилагая минимум усилий и времени автоматизировать большой спектр рутинных задач.
Понадобилось мне сделать бота для выполнения нескольких задач, требовательных к логике и скорости реакции. Лезть в API и ковырять бинарники программ не хотелось. Было решено пойти путём визуальной автоматизации. Нашел несколько ботов, но ни один из них так и не подошел под мои требования, оказавшись или слишком медленным, или скриптовая часть была сильно урезана или был недостаточный функционал для работы с визуальной составляющей. Так как у меня был успешный опыт использования визуального бота в прошлом (хоть и медленного и сильно урезанного в скриптовой части) – решил сделать свою реализацию.

Экскурсия по PyTorch
https://habr.com/post/354912/?utm_campaign=354912

Еще до конца мая у нас выйдет перевод книги Франсуа Шолле "Глубокое обучение на Python (https://www.manning.com/books/deep-learning-with-python)" (примеры с использованием библиотек Keras и Tensorflow). Не пропустите!

Talk Python to Me: #160 Lektor
https://talkpython.fm/episodes/show/160/lektor-beautiful-websites-out-of-flat-files

Кросс-языковая разработка ПО
https://habr.com/post/354942/?utm_campaign=354942

Вот бы, разрабатывая программу на одном языке, сразу получать исходники на других языках программирования… Я пишу на C# .NET, но в последнее время всё больше требуется интегрироваться с Java. Одно из решений — оформление web-сервисов для взаимодействия, но не то это, не то. Вроде и существуют конвертеры C# в Java, но эксперимент показал, что для реального проекта они (те, что удалось попробовать) не работают, хотя на «hello world» отрабатывают отлично. Переписать с нуля на Java весь проект нереально — он активно разрабатывается более 6 лет (Pullenti — обработка естественного языка), да и на C# он нужен. Пришлось мобилизоваться и в прошлом году написать этот конвертер, а в этом году и конвертер C# в Python.

Hello Qt на Python
http://blog.qt.io/blog/2018/05/04/hello-qt-for-python/

StackOverflow: интересные вопросы за неделю(cxxiv)
http://python-weekly.blogspot.com/2018/05/cxxiv-stackoverflow-python-report.html

Angular 6|5 Tutorial (RESTful)
https://www.techiediaries.com/angular-tutorial/

SmartMailHack. Решение 1-го места в задаче классификации логотипов
https://habr.com/post/354976/?utm_campaign=354976

Две недели назад закончился проходивший в офисе Mail.Ru Group хакатон для студентов SmartMailHack. На хакатоне предлагался выбор из трех задач; статья от победителей во второй задаче уже есть на хабре (https://habr.com/company/mailru/blog/354456/), я же хочу описать решение нашей команды, победившей в первой задаче. Все примеры кода будут на Python & Keras (популярный фреймворк для deep learning).