Glances - кросс-платформенное средство мониторинга
https://nicolargo.github.io/glances/

Raccoon - сканер уязвимостей
http://github.com/evyatarmeged/Raccoon

subprocess - подпроцессы в Python
http://feedproxy.google.com/~r/TheTaraNights/~3/7Xq-77SZHig/

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (cxxxvi)
http://python-weekly.blogspot.com/2018/07/cxxxvi-stackoverflow-python-report.html

pyxel - пишем ретро игры на Python
http://github.com/kitao/pyxel

9 платных, условно-бесплатных и бесплатных программ для трекинга кода приложений
https://habr.com/post/352680/?utm_campaign=352680

Трекинг кода must-have в среде разработки. Но вот насколько нужен этот же инструмент в продуктиве? Тот, кто лишь кропотливо собирает логи скажет «ну его нафиг, мой ELK меня не подводит» и будет по-своему прав. До поры до времени.

Talk Python to Me: #171 - анализ 1M Jupyter Notebooks
https://talkpython.fm/episodes/show/171/1m-jupyter-notebooks-analyzed

Аудио-подкаст

thredo - threads на curio
http://github.com/dabeaz/thredo

Nuitka Release 0.5.32
http://nuitka.net/posts/nuitka-release-0532.html

[Видео] David Beazley "Die Threads"
https://www.youtube.com/watch?v=U66KuyD3T0M

Как работают библиотеки виртуального окружения
https://habr.com/post/418579/?utm_campaign=418579

Вы когда-нибудь задумывались о том, как работают библиотеки виртуального окружения в Python? В этой статье я предлагаю ознакомится с главной концепцией, которую используют все библиотеки для окружений, такие как virtualenv, virtualenvwrapper, conda, pipenv.


Изначально, в Python не было встроенной возможности создавать окружения, и такая возможность была реализована в виде хака. Как оказалось, все библиотеки базируются на очень простой особенности интерпретатора питона.

Поддержи Python Дайджест

Хочешь чтобы дайджест жил вечно? Можешь поддержать финансово:

- На хостинг
- На домен
- "Спасибо" за регулярные выпуски много лет

Ссылка: https://yasobe.ru/na/pydigest

Контакт для связи - @asapronov

OpenCV Object Tracking
https://www.pyimagesearch.com/2018/07/30/opencv-object-tracking/

linqit - добавляем LINQ в Python
http://github.com/avilum/linqit

Keras 2.2.2
https://github.com/keras-team/keras/releases

Книга «Чистый Python. Тонкости программирования для профи»
https://habr.com/post/418761/?utm_campaign=418761

Изучение всех возможностей Python — сложная задача, а с этой книгой вы сможете сосредоточиться на практических навыках, которые действительно важны. Раскопайте «скрытое золото» в стандартной библиотеке Python и начните писать чистый код уже сегодня.


Если у вас есть опыт работы со старыми версиями Python, вы сможете ускорить работу с современными шаблонами и функциями, представленными на Python 3.

SICP Cousin in Python
http://www.composingprograms.com/

Django Channels – ответ современному вебу
https://habr.com/post/418445/?utm_campaign=418445

В мире Django набирает популярность дополнение Django Channels. Эта библиотека должна принести в Django асинхронное сетевое программирование, которое мы так долго ждали. Артём Малышев на Moscow Python Conf 2017 объяснил, как это делает первая версия библиотеки (сейчас автор уже запилил channels2), зачем она это делает и делает ли вообще.

faust - Python Stream Processing
http://github.com/robinhood/faust

[Перевод] Python — это медленно. Почему?
https://habr.com/post/418823/?utm_campaign=418823

В последнее время можно наблюдать рост популярности языка программирования Python. Он используется в DevOps, в анализе данных, в веб-разработке, в сфере безопасности и в других областях. Но вот скорость… Здесь этому языку похвастаться нечем. Автор материала, перевод которого мы сегодня публикуем, решил выяснить причины медлительности Python и найти средства его ускорения.