[Видео] Pyston Python JIT (слайды и видео)

http://www.slideshare.net/KevinModzelewski/pyston-talk-111015

Прошлогодние слайды и видео рассказ о Pyston (JIT для Python от Dropbox)

IPython - 4.2

https://allmychanges.com/p/python/IPython/#4.2

Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/IPython/#4.2. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/ipython

natsort - естественная сортировка

http://github.com/SethMMorton/natsort

>>> from natsort import natsorted
>>> a = ['a2', 'a9', 'a1', 'a4', 'a10']
>>> natsorted(a)
['a1', 'a2', 'a4', 'a9', 'a10']

resampy - Efficient signal resampling

http://pypi.python.org/pypi/resampy/

colornet - Neural Network для раскрашивания черно-белых изображений

http://github.com/pavelgonchar/colornet

[Видео] Social Media Data Mining на Raspberry Pi

https://www.youtube.com/playlist?list=PLcKhR_maDlnymRWmXaCLDfFGIzD1wgpTi

Плейлист видео для абсолютных новичков, которые хотели бы научиться добывать и анализировать данные социальных медия с помощью Raspberry Pi

Scrapy советы для профи: Апрель 2016

https://blog.scrapinghub.com/2016/04/20/scrapy-tips-from-the-pros-april-2016-edition/

В после рассказывается как использовать Scrapy для парсинга страниц на ASP.NET.

pex - 1.1.5

https://allmychanges.com/p/python/pex/#1.1.5

Библиотека и утилита для генерации .pex (Python EXecutable) файлов. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pex/#1.1.5. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pex

Как развертывать IPython кластер используя Mesos и Docker

http://activisiongamescience.github.io/2016/04/19/IPython-Parallel-Introduction/

Декодируем "tele-software" из ТВ программы из 1984

http://nbviewer.jupyter.org/gist/rjw57/1fde826a1d77806b7f64bdd19a058586

Статья описывает как можно докодировать данные исходя из телефонного сигнала

PyPy 5.1

http://morepypy.blogspot.com/2016/04/pypy-51-released.html

Сильный Python: кулинарная книга для хакеров, судебных аналитиков...

http://www.romack.me/lvcc/ebooks/python/violent-py.pdf

arun - asyncio микросервис

http://pypi.python.org/pypi/arun/

iiif - IIIF Image API reference implementation

http://pypi.python.org/pypi/iiif/

dataIO - набор утилит для ввода/вывода данных в разных форматах

http://pypi.python.org/pypi/dataIO/


#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from __future__ import print_function
from dataIO import js
from dataIO import pk
from dataIO import textfile

data = {"name": "John", "age": 18, "favorite number": 3.1415926535,
       "hobby": ["Music", "Sport"]}

js.safe_dump(data, "data.json", indent_format=True,
            float_precision=2, enable_verbose=True)
pk.safe_dump(data, "data.pickle", enable_verbose=True)

s = "This\nis\nPython!"
textfile.write(s, "text.txt")

mxnet-memonger - сублинейные оптимизации памяти для DP

http://github.com/dmlc/mxnet-memonger

Страшный проект, который, по словам авторов, позволяет начать экономить память при использовании в нейронных сетях и deep learning

py-flags - типобезопасные бинарные флаги

http://pypi.python.org/pypi/py-flags/

>>> from flags import Flags

>>> class TextStyle(Flags):
>>>     bold = 1            # value = 1 << 0
>>>     italic = 2          # value = 1 << 1
>>>     underline = 4       # value = 1 << 2
>>> result = TextStyle.bold | TextStyle.italic
>>>
>>> print(result)
TextStyle(bold|italic)
>>> print(repr(result))
<TextStyle(bold|italic) bits=0x0003>

Релиз Ubuntu 16.04 LTS с Python 3.5 по умолчанию

http://www.ubuntu.com/desktop/developers

В отличии от предыдущего LTS используется systemd (не забудьте про это при обновлении)

SnipLime - коллекция сниппетов, паттернов для SublimeText

https://github.com/yasintoy/SnipLime

awesome-python-books - набор книг хороших книг по Python

https://github.com/Junnplus/awesome-python-books