Web Scraping – парсим комиксы с сайта Comixology scrapy parsing

Прогнозирование спроса с BigQuery и TensorFlow machine learning TensorFlow

По этой ссылке вы найдете небольшую модель машинного обучения для предсказания спроса на такси в Нью-Йорк

Изучение систем голосования с помощью Hypothesis tests hypothesis

В статье описывается применение библиотеки Hypothesis для тестирования небольшой системы.

Используем Sentry для отслеживания Django событий Django sentry

Отладка Django Management Commands в PyCharm PyCharm debug

RQ: очередь задач на базе Redis task queue Redis celery queue

В статье рассказывается о библиотеке RQ, lightweight альтернативе Celery на базе Redis.

Используем Slack API совместно с Flask API Flask Slack

Python 101: введение в бенчмарки для Python CProfile benchmark

Коллекция змей: несколько версий Python на вашей Ubuntu

Из этой небольшой заметки вы узнаете, как можно удобно и быстро поставить на Ubuntu несколько версий интерпретатора Python для последующего их использования.

Развертывание Django + Python 3 + PostgreSQL на AWS Elastic Beanstalk postgresql Django deploy

Стандартная схема логгирования в Python

Стандартная библиотека Питона содержит модуль logging, который де-факто является лучшим средством для ведения логов на Python. 

OpenCV с Tkinter opencv Tkinter

bisect — Maintain Lists in Sorted Order — PyMOTW 3

Использование Python в Serverless Framework IoT AWS Amazon

Serverless - это фреймворк для создания IoT, mobile и веб приложений на сервисах от Amazon

Делаем бота для Facebook Messenger Bot

Увидим ли мы “[module] бесплатный для Python 3.4+ и только платная поддержка для Python 2.7”?>

Автор статьи затрагивает тему поддержки модулей для двух версий Python, а именно, тот самый глобальный переход на Python 3000. Автор задается вопросом "А что если поддерживать актуальные версии бесплатно, а старые за деньги"

Сжимая части больших данных с сохранением персистентности в joblib

При работес большим количеством данных (которые не помещаются в память) приходится бить данные на части и складывать их на диск. Эта статья рассказывает о том, как все части больших данных можно сжимать и при этом сохранять персистентность.

Условные Python зависимости

Автор статьи рассказывает как можно встраивать в wheels пакеты условные зависимости на основе пепов 426 и 508

Встраиваем PyPy в C программу PyPy

Делаем автокодер в Keras Deep Learning Keras

Статья рассматриваем применение Keras для решения задачи распознавания цифр