Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
На этот раз реализация на python.
Достаточно объемное и подробное объяснение о том каким образом традиционно создаются декораторы, и как при этом можно избавиться от boilerplate кода, воспользовавшись одной из фич библиотеки автора на pypi
Пример обработки и графического анализа данных собранных с учетом времени. Используются целый набор популярных модулей для анализа данных - numpy, pandas, matplotlib, ggplot и другие. Много красивых графиков и хороших приемов для часто встречающихся задач.
Разжеван процеcc обработки и анализа большого количества e-mail-ов на предмет определения их тематики.
Серверная и клиентская части системы комментариев предназначенная для развертывания на собственном сервере.
Асинхронный движок для механизма сессий использующий MongoDB в Tornado
Продвинутый статический анализатор кода для Python написаный на java
В действии можно посмотреть здесь
Основан на Dajngo REST Framework и позиционируется главным образом для создания web-бекендов к мобильным приложениям.
Пример использования fuse-python для реализации собственной файловой системы. На самом деле очень интересно и ничего сложного - базовый коде не более 135 строк со всеми пробелами и passthrough методами.
Интересный проект претендующий на место pip или easy install и предлагающий в качестве конкурентного преимущества мощную модель разрешения зависимостей, которая позволяет устанавливать независимые пакеты одновременно и за счет этого выигрывают в скорости у последовательных установщиков.
Cloudant - сервис облачных вычислений
Автору понадобилось всего 80 строк на реализацию. Статья содержит существенно больше строк и ньюансов об этой разработке.