warehouse.python.org - обновленный PyPi

Спустя много лет после запуска PyPi Python Software Foundation решили обновить сайт PyPi (на нем хранятся Python модули). Цели изменения - упростить жизнь разработчикам и пользователям, улучшить дизайн (упростить читаемость сайта). Новый сайт пока еще в состоянии разработки, но уже известно, что дизайном разработчики не ограничатся - будет написана инструкция для пользователей.

abraxas - генератор и хранилище паролей

Организуем порядок в Email'ах с помощью нейронных сетей

Анализ 50к шрифтов используя deep neural networks

Реализуем свой спам-фильтр

Статья описывает создание спам фильтра в 100 строк на Python

Natural Language Processing с PySpark

Готовый выйти за рамки Word Count? Джон Хог совершит вместе с вами прогулку и расскажет на практическом примере обработки данных работу с PySpark и ML.  Научитесь использовать библиотеки Python из Spark, такие как NLTK

Про построение и использование функции "среднее с учетом веса"

Статья вводная, описывает ситуации, когда необходимо считать среднюю с учетом веса. Рассказно как использовать ее в Pandas

PEP 0513 -- стандартизация сборки python-пакетов для linux дистрибутивов

Этот PEP предполагает добавление тега и стандарта для сборки пакетов для Linux. Смысл в том, что разные дистрибутивы, да и даже разные машины с одним дистрибутивом могут быть несовестимы полностью.

Введение в Django

В курсе изучается фреймворк Django, его основные возможности и некоторые прикладные задачи его использования в современной веб разработке.

selfspy - утилита для сборки логов со всего компьютера

Утилита может выступать в роли демона, который собирает активность на всем компьютере. Есть возможность отправлять логи по email

Flaskr: Введение в Flask, Test Driven Development (TDD), и jQuery

socialauth - фреймворк для авторизации в соц.сетях. (поддерживает Twitter, Facebook)

Использует JSON веб токены вместо сессий.

Сейчас есть поддержка Twitter, Facebook

Pandora - набор утилит/снипетов для ускорения разработки

Pyjion – JIT для Python на основе CoreCLR (от Microsoft)

TensorFlow и логистическая регрессия

После непродолжительной, но весьма кровавой войны мне все-таки удалось откомпилировать и собрать TensorFlow для GPU с CUDA capability=3.0. Теперь можно погрузиться в него основательно, потому что машинное обучение с GPU — это быстро, легко и приятно, а без GPU — порой лишь огромная потеря времени. Попробуем запрограммировать самую простейшую логистическую регрессию. 

whatportis - утилита, определяем на каком порту висит сервер

$ whatportis redis
+-------+------+----------+---------------------------------------+
| Name  | Port | Protocol | Description                           |
+-------+------+----------+---------------------------------------+
| redis | 6379 |   tcp    | An advanced key-value cache and store |
+-------+------+----------+---------------------------------------+

django-multiurl - назначаем один URL на разные Django view

urlpatterns = [
    multiurl(
        url('/app/(\w+)/$', app.views.people),
        url('/app/(\w+)/$', app.views.place),
        catch = (Http404, ContinueResolving)
    )
]

Реализуем отправку email в Django приложении

pytest_browserstack - Py.test плагин для BrowserStack

BrowserStack - система тестирования web-приложений 

Как импортировать модуль в Python

Любой модуль Python - это вещь в себе, и ни один другой модуль не сможет использовать объявленную в нем сущность, пока не выполнит операцию импорта.