microcache - простой кэш на основе словаря

tensorfuse - обобщенный интерфейс для Theano, CGT, TensorFlow и mxnet

hyperas - Keras + Hyperopt: обертка для оптимизации гиперпараметров

executor - удобная обертка над subprocess

defopt - простой парсер аргументов

django-easymoney - простое поле MoneyField для Django

ru-center-backup - скрипт для бэкапа всех файлов зон из DNS-Master Ру-Центра в локальную директорию

trender - движок отрисовки шаблонов на чистом Python

from trender import TRender

template = '@greet world!'
compiled = TRender(template)
output = compiled.render({'greet': 'Hello'})

print(output) # => Hello world! 

DateTimeRange - реализация временных промежутков для Python

from datetimerange import DateTimeRange
time_range = DateTimeRange()
print time_range.is_set()
time_range.set_time_range("2015-03-22T10:00:00+0900", "2015-03-22T10:10:00+0900")
print time_range.is_set()

genty - запускаем тест с разными входными значениями

from genty import genty, genty_repeat, genty_dataset
from unittest import TestCase

# Here's the class under test
class MyClass(object):
    def add_one(self, x):
        return x + 1

# Here's the test code
@genty
class MyClassTests(TestCase):
    @genty_dataset(
        (0, 1),
        (100000, 100001),
    )
    def test_add_one(self, value, expected_result):
        actual_result = MyClass().add_one(value)
        self.assertEqual(expected_result, actual_result)

Laboratory - библиотека для рефакторинга критичных кусков кода

Brain Games - интеллектуальные игры

ogn-python - модуль для Open Glider Network

Open Glider Network

django-field-history - поле для отслеживания изменений модели

PyEsprima – автоматически созданный парсер Javascript 6 на Python (ужоскод!)

django-simple-forums - простой форум для Django

Mpmath – библиотека для арифметики с произвольной точностью

>>> from mpmath import mp
>>> mp.dps = 50
>>> print(mp.quad(lambda x: mp.exp(-x**2), [-mp.inf, mp.inf]) ** 2)
3.1415926535897932384626433832795028841971693993751

watson-word-watcher - тестовый модуль для работы API Speech-to-Text от IBM

kafka - клиент для Apache Kafka

cant - определяем по входным и выходным значениям функцию

[In]  cant.remember(inp=5, expected=15, args=3)

[Out] [{'arity': '1', 'callable': '__mul__', 'input': 5, 'namespace': 'self'},
       {'arity': '1', 'callable': '__rmul__', 'input': 5, 'namespace': 'self'}]