IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог

     18.01.2016       Выпуск 108 (11.01.2016 - 17.01.2016)       Статьи

История перезда Python на Github

Брет Кеннон расказал о том что стояло за решением разработчиков CPython перевести его разработку на Github

     17.01.2016       Выпуск 108 (11.01.2016 - 17.01.2016)       Статьи

NLP: "Как делать вещи со словами и счетчиками" на Python

Статья описывает основы NLP(Natural Language Processing). Например, Bag of words

     16.01.2016       Выпуск 108 (11.01.2016 - 17.01.2016)       Статьи

Изолированная мемоизация (@memoize)

Для тяжеловесных функций, которые возвращают одинаковые значения на одинаковые аргументы стоит применять кеширование.

Однако, в простом случае кеш мемоизации глобален. В данной статье рассмотрен способ изоляции кешей.

     16.01.2016       Выпуск 108 (11.01.2016 - 17.01.2016)       Статьи

Сравнение средств контроля доступа в Django

В статье сравниваются родная Джанговская система (уровень доступа к моделям), системы контроля доступа к отдельным объектам: Django guardian, Django role permissions, и Rules - контроль доступа, основанный не на хранимых в БД записях, а на функциях.

     15.01.2016       Выпуск 108 (11.01.2016 - 17.01.2016)       Статьи
     15.01.2016       Выпуск 108 (11.01.2016 - 17.01.2016)       Статьи

Приступая к работе с научными данными в Python

Статья описывает основы использования популярных инструментов для научных вычислений

     15.01.2016       Выпуск 108 (11.01.2016 - 17.01.2016)       Статьи
     15.01.2016       Выпуск 108 (11.01.2016 - 17.01.2016)       Релизы

cffi - 1.5.0

Интерфейс для вызова C-кода. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/cffi/#1.5.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/cffi/

     15.01.2016       Выпуск 108 (11.01.2016 - 17.01.2016)       Статьи
     15.01.2016       Выпуск 108 (11.01.2016 - 17.01.2016)       Статьи

Распознавание и локализация исчезающих китов с помощью сверхглубоких нейронных сетей

В статье автор описывает свое решение этой проблемы. Решение этой Kaggle задачи заняло 2ое-место.