Лучшие практики написания совместимого с Python 2 и 3 кода

better-exceptions - добавляем читаемости исключениям в Python, автоматически

Python 3.6.1

Django 1.11 RC 1

flask-rest-jsonapi - плагин для построения REST API (JSONAPI 1.0) для Flask Flask

Class-Based Views vs Function-Based Views Django

Как получить координаты маршрута между двумя городами в Python

Представим, что нам нужно получить координаты маршрута между Винницей и Одессой. Для этого воспользуемся Google Directions API и модулем googlemaps.

hexopress - платформа блогов

Платформа позволяет писать посты в блог в Google Docs, а затем автоматически генерировать статический блог прям из Google Drive документов

Как использовать generic relations для одного поля в разных моделях Django

В Django есть интересная функциональность - Generic Relation и Generic Foreign Key. В статье автор покажет, как использовать эти конструкции, чтобы добавить одинаковое поле в совершенно разные модели, а потом делать выборки по этому полю.

Переработка авто-подстановки для Django Django

Автор рассказывает, как можно реализовать авто-подстановку элементов из БД для Django.
 

Python функции как объекты первого рода

Автор показывает, что функции это тоже объекты и их можно модифицировать, передавать в функции, дергать внутренние методы и тд

Вызов функций Go из других языков

В статье мы рассмотрим компилирование пакетов Go в библиотеки Си. В этом режиме сборки компилятор генерирует стандартный бинарный файл объекта (shared object) (.so), передавая функции Go в качестве API в стиле Си. Мы поговорим о том, как создавать библиотеки Go, которые можно вызывать из C, Python, Ruby, Node и Java.

Использование ArcGIS API for Python в Jupiter Notebook

Я работаю в департаменте Больших Данных, где занимаюсь разработкой высоконагруженных геоинформационных систем и сервисов на базе движков для распределенных вычислений. О высоких материях мы еще поговорим, а сегодня плавно начнем погружение в ГИС.

Новые релизы PyPy2 и PyPy3 (Python 3.5) PyPy

Были выложены новые версии PyPy2 5.7 и PyPy3 5.7 (с поддержкой Python 3.5 и f строками)

Обзор uniset2-testsuite — небольшого велосипеда для функционального тестирования. Часть 2

В первой части был обзор возможностей. А в этой части рассмотрим, какие уже реализованы интерфейсы тестирования и как добавить свой…

Django Admin: дорогие COUNT(*) запросы Django

Проектирование абстрактной архитектуры приложения на Python

Александр Ковалёв (Positive Technologies) @ MoscowPython 43

"На материале одного из открытых проектов нашей компании расскажу, как абстрагироваться от конкретных параметров задачи и окружения, чтобы создать универсальный инструмент. Покажу конкретные примеры и поделюсь мыслями".

Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/43/proektirovanie-abstraktnoj-konfiguriruemoj-arhitek/

Docker swarm mode — как с этим жить

Ринат Хабибиев (Zvooq.com) @ MoscowPython 43

"Версия 1.12 подарила адептам Docker возможность разрабатывать автоматически масштабируемые и отказоустойчивые сервисы. Давайте разберём, как это работает, и научимся при помощи Fabricio быстро разворачивать сервисы Docker на произвольной инфраструктуре".

Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/43/docker-swarm-mode-kak-s-etim-zhit/

Нагрузочное тестирование сервиса на Python инструментами Яндекса

Дмитрий Кузнецов (Яндекс) @ MoscowPython 43

"Я расскажу о возможностях Tank и Overload — общедоступных инструментов нагрузочного тестирования от Яндекса. Также поговорим о базовых методиках нагрузочного тестирования на примере известных фреймворков".

Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/43/nagruzochnoe-testirovanie-servisa-na-python-instru/

Открытый курс машинного обучения. Тема 4. Линейные модели классификации и регрессии

Сегодня мы детально обсудим очень важный класс моделей машинного обучения – линейных.
Ключевое отличие нашей подачи материала от аналогичного в курсах эконометрики и статистики – это акцент на практическом применении линейных моделей в реальных задачах (хотя и математики тоже будет немало).