Релиз Ubuntu 16.04 LTS с Python 3.5 по умолчанию python3 ubuntu

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

py-flags - типобезопасные бинарные флаги binary

>>> 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>

mxnet-memonger - сублинейные оптимизации памяти для DP neural network Deep Learning memory

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

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

#!/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")

iiif - IIIF Image API reference implementation

arun - asyncio микросервис asyncio

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

PyPy 5.1

Декодируем "tele-software" из ТВ программы из 1984

Статья описывает как можно докодировать данные исходя из телефонного сигнала

Как развертывать IPython кластер используя Mesos и Docker IPython Jupyter

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%)