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

Scrapy советы для профи: Апрель 2016 scrapy scraping ASP.NET

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

Social Media Data Mining на Raspberry Pi raspberry pi

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

colornet - Neural Network для раскрашивания черно-белых изображений neural network image

resampy - Efficient signal resampling

natsort - естественная сортировка

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

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

Pyston Python JIT (слайды и видео) Pyston Dropbox JIT

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

Построение автономного дрона с Python hardware drone opencv

data_hacks - CLI для анализа данных CLI analysis data analysis

$ cat /tmp/data | histogram.py --percentage --max=1000 --min=0
# NumSamples = 60; Min = 0.00; Max = 1000.00
# 1 value outside of min/max
# Mean = 332.666667; Variance = 471056.055556; SD = 686.335236; Median 191.000000
# each ∎ represents a count of 1
    0.0000 -   100.0000 [    28]: ∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎∎ (46.67%)
  100.0000 -   200.0000 [     2]: ∎∎ (3.33%)
  200.0000 -   300.0000 [     2]: ∎∎ (3.33%)
  300.0000 -   400.0000 [     8]: ∎∎∎∎∎∎∎∎ (13.33%)
  400.0000 -   500.0000 [     8]: ∎∎∎∎∎∎∎∎ (13.33%)
  500.0000 -   600.0000 [     7]: ∎∎∎∎∎∎∎ (11.67%)
  600.0000 -   700.0000 [     3]: ∎∎∎ (5.00%)
  700.0000 -   800.0000 [     0]:  (0.00%)
  800.0000 -   900.0000 [     1]: ∎ (1.67%)
  900.0000 -  1000.0000 [     0]:  (0.00%)

mrjob - MapReduce задачи на Hadoop или Amazon Web Services AWS MapReduce Hadoop

ipyleaflet - Jupyter widget для отображения Leaflet карты 3d IPython Jupyter Widgets graphics

jsonrpyc - минимальная реализация JSON-RPC 2.0 в одном файле JSON JSON-RPC

6 мало извесных библиотек для Data Analysis analysis data analysis

Насколько быстро можно интерпретировать код Python?

Введение в интерпретатор Python, часть 4: он динамичный

Небольшая статья рассказывает почему Python динамический язык

daemonocle - библиотека для создания Unix демонов daemon Unix supervisord

import sys
import time

import daemonocle

# This is your daemon. It sleeps, and then sleeps again.
def main():
    while True:
        time.sleep(10)

if __name__ == '__main__':
    daemon = daemonocle.Daemon(
        worker=main,
        pidfile='/var/run/daemonocle_example.pid',
    )
    daemon.do_action(sys.argv[1])

SnapSudoku - извлекаем и решаем судоку с изображения opencv

pytest-cython - plugin для тестирования Cython расширения tests cython pytest

airflow - система для мониторинга, распределения и исполнения задач