Профилируем Python используя nylas

Статья описывает как сократить нагрузку на CPU проведя анализ с помощью nylas

tornado - 4.3.0

Масштабируемый, не блокирующий web-сервер. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/tornado/#4.3.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/tornado/

numpy - 1.10.1

Модуль для работы с многомерными массивами. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/numpy/#1.10.1. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/numpy/

Django 1.8.6 - исправление ошибок

neural-storyteller - генерируем описание картинок

Этот модуль позволяет на снове нейроных сетей генерировать к изображению его описание

django-mysql - 1.0.0

Django приложение для работы с MySQL и MariaDB. Поддержка Python: 2.7, 3.4; Django: 1.7, 1.8, master; MySQL: 5.5, 5.6 / MariaDB: 5.5, 10.0, 10.1; mysqlclient: 1.3.6 (Python 3 compatible version of MySQL-python). Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-mysql/#1.0.0. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-mysql/

django-wiki - 10.5

Компонент для организации Wiki в Django приложении. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-wiki/#10.5. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-wiki/

Работаем с Wikipedia API с помощью Python

sklearn-deap - эволюционный алгоритм вместо gridsearch в scikit-learn

sentimentAPI - сервер анализа тональности на основе scikit-learn

sentimentAPI предоставляет уже размеченную АНГЛОЯЗЫЧНУЮ базу для анализа тональности (позитив/негатив) и JSON API для работы с ней.

fullerite - демон для сбора статистики

fullerite позволяет собирать различные метрики с разных источников, а затем позволяет сохранить их в разные источники

figgypy - парсер конфигураций на Python

Релиз pyston 0.4

Реализация интерпретатора Python с помощью LLVM  и JIT.

SlimURL - библиотека для простой работы с URL адресами

TweetLake - CLI для Twitter Streaming API

Fuel - библиотека комбинаторов для машинного обучения

Бенчмаркинг производительность и масштабирования алгоритмов Python-кластеризации

Анализ движений в реальном времени с помощью машинного обучения

Знаете ли Вы, сколько ваш компьютер выполнять операций за секунду?

VIM и Python - Брак, заключенный на небесах

Эта статья покажет вам, как настроить vim для разработки на Python.