hypothesis-python - продвинутая система тестирования на основе свойств tests hypothesis

По ссылке вы найдете мощную систему тестирования, которая позволяет тестировать свойства вашего кода, а не конкретные захардкоженые use-case

detux - The Multiplatform Linux Sandbox

pghoard - PostgreSQL automatic backup/restore service daemon postgresql

django-river - app'а для программирования wokrflow

Модуль позволяет кодить workflow в удобном программном интерфейсе.

cyanide - стресс и интеграционного тестирование для Celery проектов celery

flake8-commas - плагин Flake8 для проверки завершающих запятых flake8 lint

django-jabber - посылаем Jabber оповещения из Django Django Jaber notification

from django_jabber import send_message

recipients = ['user1', 'user2', ] # without @domain.com part
send_message(u'Hello there', recipients)

# You can also pass this job to your Celery instance
send_message.delay(u'Async message', recipients)

devon - NLP библиотека для Узбекского языка

coverme - асинхронный интерфейс для peewee ORM asyncio

pythonnet - соединяем Python и .NET .NET

jubakit - Jubatus Toolkit (распределенное машинное обучение) machine learning

keras-rtst - "Real-Time Style Transfer" на Keras Keras

amp-player - Асинхронный CLI для прослушивания музыки с YouTube CLI music youtube

Lifelines – Survival анализ (медицинская область) data analysis

Pybind11 – бесшовное взаимодействие между C++11 и Python

SnipLime - коллекция сниппетов, паттернов для SublimeText IDE SublimeText pattern snippet

py-flags - типобезопасные бинарные флаги binary

>>> from flags import Flags

>>> class TextStyle(Flags):
>>>     bold = 1            # value = 1 << 0
>>>     italic = 2          # value = 1 << 1
>>>     underline = 4       # value = 1 << 2

>>> result = TextStyle.bold | TextStyle.italic
>>>
>>> print(result)
TextStyle(bold|italic)
>>> print(repr(result))
<TextStyle(bold|italic) bits=0x0003>

mxnet-memonger - сублинейные оптимизации памяти для DP Deep Learning neural network memory

Страшный проект, который, по словам авторов, позволяет начать экономить память при использовании в нейронных сетях и deep learning

dataIO - набор утилит для ввода/вывода данных в разных форматах

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from __future__ import print_function
from dataIO import js
from dataIO import pk
from dataIO import textfile

data = {"name": "John", "age": 18, "favorite number": 3.1415926535,
        "hobby": ["Music", "Sport"]}

js.safe_dump(data, "data.json", indent_format=True, 
             float_precision=2, enable_verbose=True)
pk.safe_dump(data, "data.pickle", enable_verbose=True)

s = "This\nis\nPython!"
textfile.write(s, "text.txt")

iiif - IIIF Image API reference implementation