IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram

     26.03.2016       Выпуск 118 (21.03.2016 - 27.03.2016)       Интересные проекты, инструменты, библиотеки

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

     26.03.2016       Выпуск 118 (21.03.2016 - 27.03.2016)       Интересные проекты, инструменты, библиотеки

python-diskcache - кэш на базе файлов для Python

In [1]: import pylibmc
In [2]: client = pylibmc.Client(['127.0.0.1'], binary=True)
In [3]: client[b'key'] = b'value'
In [4]: %timeit client[b'key']

10000 loops, best of 3: 25.4 µs per loop

In [5]: import diskcache as dc
In [6]: cache = dc.Cache('tmp')
In [7]: cache[b'key'] = b'value'
In [8]: %timeit cache[b'key']

100000 loops, best of 3: 11.8 µs per loop

     26.03.2016       Выпуск 118 (21.03.2016 - 27.03.2016)       Релизы

pysqlite - 2.8.2

Python DB-API модуль для SQLite 3.. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pysqlite/#2.8.2. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pysqlite

     25.03.2016       Выпуск 118 (21.03.2016 - 27.03.2016)       Статьи
     24.03.2016       Выпуск 118 (21.03.2016 - 27.03.2016)       Видео
     24.03.2016       Выпуск 118 (21.03.2016 - 27.03.2016)       Статьи

Прогнозирование с помощью PySpark используя MLlib и ML пакеты

Процесс прогнозирования в значительной степени зависит от данных и часто использует передовые методы машинного обучения. В этой статье мы посмотрим разновидности данных, как делать некоторый предварительный анализ данных, а также как генерировать модели прогнозирования оттока абонентов - все с помощью PySpark и ее рамках машинного обучения.

     24.03.2016       Выпуск 118 (21.03.2016 - 27.03.2016)       Статьи

Pandashells: Data Science в командной строке

По ссылке вы найдете демо использования Pandashells для выполнения различной обработки данных, анализа и визуализации в командно строке

     24.03.2016       Выпуск 118 (21.03.2016 - 27.03.2016)       Статьи
     24.03.2016       Выпуск 118 (21.03.2016 - 27.03.2016)       Колонка автора

Пишем web-проекты: система "лайков" для Django на примере PythonDigest.ru

Python дайджест - это крупный русскоязычный агрегатор Python новостей с кучей ссылок. Больше 10 тысяч ссылок уже собрали. Но в таком море контента тяжело ориентироваться и постоянно в голове вопрос "Как показать пользователю только релевантную информацию?".