Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Утилита позволяет провести анализ вашего кода и составить наборы requirements.txt для Python 2 и Python 3
Проект позволяет генерировать smoke тесты для django проектов на основе указанной конфигурации.
Реализация статьи "Human-level control through deep reinforcement learning"
Репозиторий содержит код для обучения Нейронной сети без учителя.
Python интерфейс для PostgreSQL. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/psycopg2/#2.7. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/psycopg2/
В статье приведен готовый код, который может создать PDF файл накладной
pyinstaller - самостоятельно анализирует ваш код, скачивает зависимости и запускает код. Это может быть полезно для запуска на компьютере клиента, где нет Python
american fuzzy lop - это утилита fuzzy testing. А afl-utils это набор утилит, которые упрощают работу с первым.
pyquery позволяет делать запросы к XML документам. Является оберткой над lxml. API весьма похож на jquery.
effect - это библиотека для напиания чисто функционального кода, изолируя подочные эффекты для IO и состояния.
Вводные доклад про Boost.Python
Рассуждают на тему "Python в продакшн"
Репозиторий содержит несколько notebook, которые расскажут как начать программировать на Python для целей статистики.
Этот урок покажет как можно провести классификацию изображений на основе текстурных методов: (Grey Level Co-occurrence Matrix(GLCM), Local Binary Pattern(LBP) и Local Directional Pattern(LDP)) Classification используя Support Vector Machine (SVM) и Naive Bayes(NB)