Асинхронные задачи с помощью Celery и Django

https://www.codementor.io/python/tutorial/asynchronous-tasks-using-celery-with-django

Поиск пришельцев на карте

http://www.machinalis.com/blog/searching-for-aliens/

Автоматический пересбор статического сайта Nikola с помощью Travis CI

https://getnikola.com/blog/automating-nikola-rebuilds-with-travis-ci.html

Создание одиночных паролей для Django

https://simpleisbetterthancomplex.com/tutorial/2016/08/24/how-to-create-one-time-link.html

golem - сервис для создания рынка вычислительных мощностей

http://github.com/imapp-pl/golem

Статическая и динамическая типизация

https://habrahabr.ru/post/308484/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Эта статья рассказывает о разнице между статически типизированными и динамически типизированными языками, рассматривает понятия "сильной" и "слабой" типизации, и сравнивает мощность систем типизации в разных языках. В последнее время наблюдается четкое движение в сторону более строгих и мощных систем типизации в программировании, поэтому важно понимать о чем идет речь когда говорят о типах и типизации.

PyCharm 2016.2.2

http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/n7y9aT9h_bU/

Как вежливо парсить web с помощью Scrapy

https://blog.scrapinghub.com/2016/08/25/how-to-crawl-the-web-politely-with-scrapy/

IBM Watson API с Django

https://www.epilis.gr/en/blog/2016/08/18/ibm-watson-apis-django/

Пишем приложение для анализа комментариев за пару минут

RNN в Tensorflow, практическое руководство и недокументированные возможности

http://www.wildml.com/2016/08/rnns-in-tensorflow-a-practical-guide-and-undocumented-features/

Устраняем дефекты на фото c текстом

https://mzucker.github.io/2016/08/15/page-dewarping.html

Удобные библиотеки для форматирования и чистки данных

https://blog.modeanalytics.com/python-data-cleaning-libraries/

Небольшой список простых и удобных библиотек, которые могут упростить задачу чистки данных от мусора

pytest - 3.0.1

https://allmychanges.com/p/python/pytest/#3.0.1

Простой мощный инструмент тестирования в Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pytest/#3.0.1. Скачать можно по ссылке: None

django-taggit - 0.21.1

https://allmychanges.com/p/python/django-taggit/#0.21.1

Приложение для поддержки тегов в Django. Приложение будет крайне полезно на сайте с новостями, которые необходимо помечать тегами, так же можно легко реализовать сортировку по тегам.. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-taggit/#0.21.1. Скачать можно по ссылке: None

django-extensions - 1.7.3

https://allmychanges.com/p/python/django-extensions/#1.7.3

Набор пользовательских расширений для Django-проектов. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-extensions/#1.7.3. Скачать можно по ссылке: None

PyDev 5.2.0

http://pydev.blogspot.com.br/2016/08/pydev-520-released-static-type.html

Математика для искусственных нейронных сетей для новичков, часть 3 — градиентный спуск продолжение

https://habrahabr.ru/post/308604/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

В предыдущей части я начал разбор алгоритма оптимизации под названием градиентный спуск. Предыдущая статья оборвалась на писании варианта алгоритма под названием пакетный градиентный спуск.
Существует и другая версия алгоритма — стохастический градиентный спуск. Стохастический = случайный.

Scrapy: собираем данные и сохраняем в базу данных

https://habrahabr.ru/post/308660/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Меня заинтересовал данный фреймворк для сбора информации с сайтов. Здесь были публикации по Scrapy, но поскольку детальной информации на русском языке мало, то я хотел бы рассказать о своем опыте. 

#python #pydigest
Лето подходит к концу, а значит пора заняться самообразованием. Например, можно погрузиться в мир Python.

Каждую неделю мы, Python дайджест, представляет сборку интеренсного контента.

В этот раз, в выпуске вы найдете:

- Введение в линейную классификацию на Python
- Python JIT наступает
- Асинхронные задачи с помощью Celery и Django
- Поиск пришельцев на карте
- Устраняем дефекты на фото c текстом
- IBM Watson API с Django
- Статическая и динамическая типизация
- chartpy - wrapper над matplotlib, plotly, bokeh
- undebt - мощный и простой инструмент для автоматического рефакторинга

и многое другое

Заходите в гости - http://pythondigest.ru/issue/140/

[Видео] Изменение Python культуры в Facebook

https://www.youtube.com/watch?v=nRtp9NgtXiA

Рассказ про facebook и asyncio