ImageColorTheme - выделяем цветовую палитру из изображения

vim-python - плагин для vim - запускаем Python из Vim

Нам нужны не столь мощные языки программирования

Сегодня многие системы и языки программирования позиционируются как «мощные». Нельзя сказать, что это плохо. Почти каждый из нас считает это положительным свойством. Но в этом посте я хочу донести такую точку зрения, что во многих случаях нам нужныменее мощные языки программирования и системы. Но прежде чем продолжить, уточню: здесь будет мало оригинальных, моих собственных размышлений. Я буду излагать ход мыслей, возникший по прочтении книги Дугласа Хофштадтера «Гёдель, Эшер, Бах», которая помогла мне собрать воедино разрозненные идеи и мысли, бродившие в голове. Также большое влияние на нижеизложенный материал оказали пост Филипа Вадлера и видеозапись с конференции Scala. Ключевая мысль такова:

Каждое увеличение выразительности возлагает дополнительную нагрузку на всех, кто хочет понять сообщение.

И я хочу лишь проиллюстрировать эту точку зрения с помощью примеров, которые будут ближе и понятнее сообществу программистов на Python.

AppImageKit - покуем desktop приложение в виде AppImages

AppImages позволяет запустить приложение на самых различных Linux'ах -  RHEL, CentOS, Ubuntu, Fedora, Debian и подобных

NetRNG - распределенная сеть для генерации случайных значений

NetRNG - проект призванный объединить самые различные устройства в сеть для генерации случайных чисел. 

Flask-Blogging - CMS markdown блога на Flask

scan-build - python обертка для статического анализатора кода для Clang

peace - REST client

archive-rotator - утилита для ротации файлов

Asyncio Tarantool Queue, вставай в очередь

В одной из своих статей я рассказывал об асинхронной работе с Tarantool на Python. В данной статье продолжу эту тему, но внимание хочу уделить обработке информации через очереди на Tarantool. Мои коллеги опубликовали несколько статей о пользе очередей (Инфраструктура обработки очередей в социальной сети Мой Мир и Push-уведомления в REST API на примере системы Таргет Mail.Ru). Хочу дополнить информацию об очередях на примере решений наших задач, а также рассказать о работе с Tarantool Queue на Python и asyncio. Почему мы выбираем именно Tarantool, а не Redis или RabbitMQ?

Нейросеть в 11 строчек на Python: часть 1

Лично я лучше всего обучаюсь при помощи небольшого работающего кода, с которым могу поиграться. В этом пособии мы научимся алгоритму обратного распространения ошибок на примере небольшой нейронной сети, реализованной на Python.
 

Дайте код!

X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ])
y = np.array([[0,1,1,0]]).T
syn0 = 2*np.random.random((3,4)) - 1
syn1 = 2*np.random.random((4,1)) - 1
for j in xrange(60000):
    l1 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(X,syn0))))
    l2 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(l1,syn1))))
    l2_delta = (y - l2)*(l2*(1-l2))
    l1_delta = l2_delta.dot(syn1.T) * (l1 * (1-l1))
    syn1 += l1.T.dot(l2_delta)
    syn0 += X.T.dot(l1_delta)

Хроники лаборатории: как мы молотый кофе считали софтом для анализа клеточных структур

Продолжаю кофейную тематику, которую я начал еще на geektimes: Здравствуйте, я Meklon и я кофеин-зависимый. Сегодня мы будем творить непотребства с софтом для биоинженерных задач — CellProfiler. Нормальные люди им считают клетки, плазмиды, экспрессию белка и прочие нужные вещи. Мы долбанутые, поэтому будем проводить гранулометрический анализ помола по микрофотографии, бить кофе статическим электричеством и думать, как прицепить к этому безобразию фен. Ну и конечно нам потребуется скотч для получения графена картины распределения частиц.

В целом, компьютерный анализ изображения — штука гибкая и может применяться в совершенно странных задачах. Заодно проверим, можно ли заменить турку колбой с магнитной мешалкой. В конце концов, главный принцип выживания в лаборатории — «Нет кофе — нет работы») Под катом очень много фотографий, но я постарался их ужать до приличных размеров.

Синтаксис Python: применение генераторов

Генераторы Python уже давно используются для решения всевозможных проблем связанных с итерациями и потоками данных. В этом уроке мы рассмотрим некоторые экзотические виды использования генераторов, таких как написание контекста менеджеры, функций обратного вызова (callbacks), устранение рекурсии, workers и много другого. Внимание - видео очень длинное, но ЖЖУТКО интересное

rootkernel - CERN's ROOT/C++ ядро для Jupyter

hacker-scripts - скрипты из истории http://bash.im/quote/436725

XlsXcessive - создаем .xlsx файлы

Raspberry Pi 2 + цветок == интересная задача

Статья описывает как воспользоваться датчиком влажности и получить с него данные через Интернет. 

neobunch - словарь с доступом через точку (как в JS)

>>> b = NeoBunch()
>>> b.hello = 'world'
>>> b.hello
'world'
>>> b['hello'] += "!"
>>> b.hello
'world!'
>>> b.foo = NeoBunch(lol=True)
>>> b.foo.lol
True
>>> b.foo is b['foo']
True

dinopy - утилиты для файлов формата FASTA и FASTQ

ButterflyNet – framework для работы с сетью на asyncio

Фреймворк был разработан чтобы упростить работу с сокетами (ибо они не так просты), Twisted сложная для обучения, да и в нем много мусора, а asyncio хорошо подходит для сетевых взаимодействий.