Pattern matching с помощью Z алгоритма

Асинхронный Python 3.5 и Mongodb

Это достаточно вольный перевод статьи об основных новшествах асинхронного драйвера для mongodb используемого в tornado. Основной мотив, который послужил для написания этого перевода — новшества, появившиеся в этой версии, такие как поддержкаasyncio, async, await и Python 3.5. Сама статья не сколько перечисление новшеств, сколько лаконичные примеры асинхронной работы с MongoDB. 

pythran - конвертер Python в С++

Ускорение Python кода можно делать разными способами.

Для начала нужно определить какие куски кода наиболее тормозят. Для этого потребуется собрать статистику с помощью PyCharm или APM инструментов (например через Sentry). Вероятнее, "тормоза" будут связаны с базой данных или с не оптимальным алгоритмом. Если с кодом и алгоритм оптимален, то можно посмотреть на инструменты

• Cython - и небольшую часть кода перевести на него
• pythran - и конвертировать код в C++

Мы предоставляем консультации по оптимизации Python кода - обращайтесь в https://t.me/axsapronov. Подскажем как провести анализ кода, подскажем как оптимизировать

certbuilder - создаем и управляем X.509 сертификатами

flake8-pep257 - поддержка PEP257 для flake8

Использование библиотеки Matplotlib. Как рисовать линии и геометрические фигуры на графике

Matplotlib позволяет рисовать на графиках различные геометрические фигуры, стрелки, а также линии, заданные различными способами. В этой статье будут рассмотрены основные моменты, характерные для рисования различных геометрических фигур. В качестве примера будет рассматриваться скрипт, который рисует следующую картинку:

toasyncio - Tornado+asyncio - вместе мы сила

Библиотека позволяет смешивать вызовы coroutine от tornado и asyncio в едином стиле. Также добавляет обработчики для тестирования в стиле Tornado. Только если вы пишите асинхронный WEB на python 3.4 или выше.

Orator – ORM на базе паттерна ActiveRecord

django-el - Django+Elasticsearch

flask-apispec - создаем REST API на Flask

MarkIt - CLI для хранения закладок

tredify - визуализируем 2д и 3д данные из JSON

[
    {
        "DIRECTION": "y"
    },
    {
        "xs": [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19],
        "ys": [
            0.13637986,
            0.81848763,
            0.94809069,
            0.81352269,
            0.94943976,
            0.33354841,
            0.14769246,
            0.66518745,
            0.6922248,
            0.47103811,
            0.03248075,
            0.30346144,
            0.00491906,
            0.1544151,
            0.4929639,
            0.33019535,
            0.76123614,
            0.97240316,
            0.89122254,
            0.0263647
        ],
        "zs": 30
    }
]

multiNetX - управляем и визуализируем многослойные сети

Python Playground: Geeky Projects for the Curious Programmer

Python Playground представляет собой сборник задач, проектов, которые будут вдохновлять вас использовать Python, чтобы создавать музыку, имитацию реальных явлений, а также взаимодействовать с аппаратным вроде Arduino и Raspberry Pi. Вы узнаете, как использовать общеизвестные библиотеки, такие как NumPy, Matplotlib и Pygame

Тестируем Django используя RAM (оперативную память)

Статья описывает возможность использовать RAM в качестве хранилища для базы данных PostgreSQL. Что в свою очередь повышает скорость тестирования

Масштабируемое машинное обучение на Spark и Python

Лучшие из лучших практик для Python

Сигнализируем о проходе МКС с помощью Redis-Queue и Twilio Copilot

Статья описывает пример использования Twillo для оповещения о событиях. В качестве события выбран проход МКС над пользователем.

Играем в Pacman c помощью жестов: Python+OpenCV

Статья описывает как реализовать обработку жестов на Python. В качестве примера была выбрана игра Pacman. Автор с помощью жестов поиграл в нее

Парсим человеко-понятные даты с помощью Dateparser