python-chess - генерируем шахматную доску с действиями

На Python есть много полезных инструментов. python-chees позволяет визуализировать шахматную доску, а также двигать фигуры, проверять "мат" или "шах"

Django - это скучно, или почему технические стартапы (должны) использовать Django

Синтаксический анализ текстов с помощью SyntaxNet

Для одной из задач мне понадобился синтаксический анализатор русскоязычных текстов. Что это такое. Например, у нас есть предложение «Мама мыла раму». Нам нужно получить связи слов в этом предложении в виде дерева.
Из этого дерева понятно, что связаны слова «мама» и «мыла», а также «мыла» и «раму», а слова «мама» и «раму» напрямую не связаны.

Pygame 1.9.2

Форматирование текста с помощью Google Slides API

Python 3.6: быстрый обзор

Python 3.6. выйдет 23 декабря, пора разобраться, что нас ожидает

taskwiki - управляем проектом с помощью Taskwarrior в vim.

Как сделать мультисервисы на Twisted twisted

fnmatch — Unix-style Glob Pattern Matching — PyMOTW 3

Введение в MongoDB и Python

Миллион строк в секунду из Postgres с помощью Python

asyncpg — новая Python open-source библиотека для работы с PostgreSQL. Она была написана с использованием asyncio и Python 3.5. asyncpg — самый быстрый драйвер для работы с PostgreSQL среди похожих реализаций на Python, NodeJS и Go.

Сравнение стратегий игры 2048

2048 — игра появившаяся в 2014ом году и быстро ставшая популярной убивалкой времени. Простые правила игры только подталкивают игроков к созданию клонов, ботов и выигрышных стратегий. В том числе и на Хабре. (Клон, бот, стратегия) В этой статье рассказывается про удобный инструмент оценки стратегий игры и примеры его работы на нескольких ботах.

grafanalib - библиотека для построения Grafana dashboard

Декларативная конфигурация пакетов Питона

О новых возможностях, предлагаемых setuptools, для декларативного конфигурирования пакетов ваших приложений на Питоне.

Рад сообщить, что, начиная с версии 30.4.0 setuptools поддерживает конфигурирование пакетов приложений в файлах конфигурации, например, setup.cfg.

Как работает Hypothesis

Coverage: Who Tests What

Сравнение производительности GPU-расчетов на Python и C

Python обладает рядом привлекательных преимуществ к которым относится простота реализации программных решений, наглядность и лаконичность кода, наличие большого числа библиотек и многочисленного активного комьюнити. В то же время, известная всем медлительность питона часто ограничивает его применимость для “тяжелых” вычислений. Для ряда задач можно добиться существенного ускорения расчетов путем использования технологии CUDA для параллельных вычислений на GPU. Цель этого небольшого исследования — анализ возможностей эффективного использования python для расчетов на GPU и сравнение производительности различных python-решений с реализацией на C.

Pytify - CLI для Spotify

Запускаем периодические задачи "правильно"

Александр Боргардт

Расскажет всё о периодических задачах. Объяснит, зачем вам нужно знать, где и когда они запускаются. По полочкам разложит специфику запуска периодических задач на кластере и покажет разные способы их запуска.

Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/40/zapuskaem-periodicheskie-zadachi-pravilno/

Python + web2py и сайт платежей

Дмитрий Ермолаев

Объяснит, как устроен платёжный сервис 7Pay.in (сайт, на котором можно купить биткоины и оплатить биткоинами разные услуги).

Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/40/python-web2py-i-sajt-platezhej/