django-taggit - 0.18.1

Приложение для поддержки тегов в Django. Приложение будет крайне полезно на сайте с новостями, которые необходимо помечать тегами, так же можно легко реализовать сортировку по тегам.. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-taggit/#0.18.1. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-taggit/

Быстрое введение в модуль concurrent.futures

Cython эксперимент. Часть #0

cffi - 1.6

Интерфейс для вызова C-кода. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/cffi/#1.6. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/cffi/

django-enums - EnumField для Django модели

from django.db import models
from django_enums import enum

class MyEnum(enum.Enum):

    __order__ = 'FOO BAR FOOBAR' # for python 2

    FOO = ('f', 'Foo')
    BAR = ('b', 'Bar')
    FOOBAR = ('fb', 'FooBar')


class MyModel(models.Model):

    enum_field = enum.EnumField(
        MyEnum, # required
        default=MyEnum.FOO, # optional
        )

Когда люди спят: определяем Facebook активность с помощью Google Chrome, Javascript и Python facebook analysis api

mrjob - Python MapReduce framework

Отчёт с Moscow Python Meetup 18 марта

18 марта в московском офисе Mail.Ru Group прошла очередная встреча «питонистов» — Moscow Python Meetup. В рамках традиционного однодневного формата было три выступления, с видеозаписями и презентациями которых вы теперь можете ознакомиться. 

Измерение размеров объектов на изображении с помощью OpenCV opencv image processing tutorial

hashlib — Cryptographic Hashing — PyMOTW 3

tsukkomi - простой модуль для проверки typing типов в Runtime

Используются аннотации и модуль typing. Т.е. только для 3.3+

ServerStatsBot - Telegram bot для сбора и мониторинга статуса сервера

do-latency - проверяем latency разных регионов Digital Ocean

pytrader - торговый бот для криптовалют

EuroPython 2016: более 150 докладов ждут тебя

Путь джедая: comprehensions в Python

По ссылке вы найдете тутриал про comprehensions в Python, все это на примерах с отсылками к Звездным Войнам

Web Scrapping с помощью python beautiful soup scrapy scraping lxml xpath parsing

Недавно заглянув на КиноПоиск, я обнаружила, что за долгие годы успела оставить более 1000 оценок и подумала, что было бы интересно поисследовать эти данные подробнее: менялись ли мои вкусы в кино с течением времени? есть ли годовая/недельная сезонность в активности? коррелируют ли мои оценки с рейтингом КиноПоиска, IMDb или кинокритиков? 
Но прежде чем анализировать и строить красивые графики, нужно получить данные. К сожалению, многие сервисы (и КиноПоиск не исключение) не имеют публичного API, так что, приходится засучить рукава и парсить html-страницы. Именно о том, как скачать и распарсить web-cайт, я и хочу рассказать в этой статье.
В первую очередь статья предназначена для тех, кто всегда хотел разобраться с Web Scrapping, но не доходили руки или не знал с чего начать. 

Off-topic: к слову, Новый Кинопоиск под капотом использует запросы, которые возвращают данные об оценках в виде JSON, так что, задача могла быть решена и другим путем.

Пример кода: утилита для сравнения двух файлов example utils CLI

yoton - декоратор добавляющий кэш для функций

@yoton.cache(key_pattern="dummy_cache_key", expire_seconds=60)
def dummy_func():
    return "hello"

>> dummy_func()  # call the function
"hello" set in the cache

scrapyjs - поддержка JavaScript для Scrapy используя Splash