Создаем Накладную на Python и xtopdf

В статье приведен готовый код, который может создать PDF файл накладной

Книга: Python Machine Learning. Репозиторий с кодом

pyinstaller - утилита для запуска Python-кода без ручного скачивания зависимостей

pyinstaller - самостоятельно анализирует ваш код, скачивает зависимости и запускает код. Это может быть полезно для запуска на компьютере клиента, где нет Python

afl-utils - набор утилит для упрощения работы с american fuzzy lop

american fuzzy lop - это утилита fuzzy testing. А afl-utils это набор утилит, которые упрощают работу с первым.

pyquery - jquery-подобная библиотека для python

pyquery позволяет делать запросы к XML документам. Является оберткой над lxml. API весьма похож на jquery.

effect - функциональная библиотека, добавляет изоляцию побочных эффектов

effect - это библиотека для напиания чисто функционального кода, изолируя подочные эффекты для IO и состояния.

Распределенная pub-sub инфраструктура на Apache Kafka

Как я научился не волноваться и любить Boost.Python

Вводные доклад про Boost.Python

Мини-доклады на PyCon ZA 2015: четверг

• (0:00:00) Racy interrupt handling by Bruce Merry
• (0:06:00) Vulture in Python by Philip Sterne
• (0:11:09) Edx by Carl Dawson
• (0:17:39) AST linting by Bryn Divey
• (0:24:33) Numpy in Anger! by Laura Richter
• (0:29:28) How to screw up loading CSVs in Python by James Saunders
• (0:33:34) PyQuery by Nicholas Spagnoletti
• (0:37:27) Debian Python moves kicking and screaming to Git by Stefano Rivera

Мини-доклады на PyCon ZA 2015: пятница

• (0:00:00) Using Odo to load data by Tobias Brandt
• (0:05:23) Sh by Adrianna Pińska
• (0:08:44) Pygame Zero by Neil Muller
• (0:11:57) How not to hate Javascript by Adam Jorgensen
• (0:16:28) Testing code examples from your slides by Jeremy Thurgood

Дискуссия: "Python в продакшн"

• Andy Rabagliati (CSIR / CHPC)
• Bryn Divey (Oracle)
• Colin Alston (Praekelt)
• Milton Madanda (Praekelt)
• Stefano Rivera (Debian Developer)

Рассуждают на тему "Python в продакшн"

intro2stats - введение в статистику на Python

Репозиторий содержит несколько notebook, которые расскажут как начать программировать на Python для целей статистики.

Введение в классификацию изображений(Image Classification)

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)

Дорога к непрерывному развертыванию

Докладчик рассказывает как начать использовать Continuous Deployment в разработке. Как выкатить этот механизм в продакшн.

weeman - HTTP Server для фишинга на Python

Автоматизация обработки данных в науке

Доклад про автоматизацию обработки данных, как начиная с небольших скриптов дошли до крупной системы.

Split-Apply-Combine паттерн для Data Science в Python

Доклад про паттерн Split-Apply-Combine, который применятся в обработке данных

Тестирование на основе свойств с помощью Hypothesis

Hypothesis - библиотека для fuzzy-testing, которая расширяет возможности модульного тестирования. Доклад именно про это

Как сделать код совместимый с Python 2 и 3

В чем суть ОО?

Докладчик рассказывает о концепеции объектов в программировании на примере Python