IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram

     23.02.2017       Выпуск 166 (20.02.2017 - 26.02.2017)       Статьи

Django: делаем фильтры по времени Django

В статье рассматривается, как делать QuerySet'ы с фильтрами по времени.

     23.02.2017       Выпуск 166 (20.02.2017 - 26.02.2017)       Статьи

Добавляем на слайд текст и фигуры с помощью Google Slides API

В статье рассмотрены возможности Google Slider API для создания презентаций

     23.02.2017       Выпуск 166 (20.02.2017 - 26.02.2017)       Статьи
     22.02.2017       Выпуск 166 (20.02.2017 - 26.02.2017)       Статьи

Как написать и опубликовать Telegram бота? Telegram

Напишем простого бота и задеплоим его

     22.02.2017       Выпуск 166 (20.02.2017 - 26.02.2017)       Статьи
     22.02.2017       Выпуск 166 (20.02.2017 - 26.02.2017)       Статьи

Настройка Sublime Text для написания чистого Python-кода SublimeText

Короткая статья, которая поможет настроить Sublime Text для более-удобного написания Python кода

     22.02.2017       Выпуск 166 (20.02.2017 - 26.02.2017)       Статьи

Заполняем Word шаблон с помощью Python

Интересная статья для автоматизации создания документов

     22.02.2017       Выпуск 166 (20.02.2017 - 26.02.2017)       Статьи

Python 3.5: распаковываем списки, словари

Статья про синтаксис из 3.5 - ** (две звездочки)

     22.02.2017       Выпуск 166 (20.02.2017 - 26.02.2017)       Статьи

Аннотации типов в Python

Очередная статья про использование аннотаций типов и зачем это надо

     21.02.2017       Выпуск 166 (20.02.2017 - 26.02.2017)       Статьи
     20.02.2017       Выпуск 166 (20.02.2017 - 26.02.2017)       Статьи

Книга «Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных»

Data Science — это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных.

Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python.

     20.02.2017       Выпуск 166 (20.02.2017 - 26.02.2017)       Статьи
     18.02.2017       Выпуск 165 (13.02.2017 - 19.02.2017)       Статьи
     17.02.2017       Выпуск 165 (13.02.2017 - 19.02.2017)       Статьи

Сделать вклад в Django легче, чем вы думаете Django

Статья описывает, как можно поучавствовать в улучшении Django. Описано очень подробно

     16.02.2017       Выпуск 165 (13.02.2017 - 19.02.2017)       Статьи