Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
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)
>>> 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>
Страшный проект, который, по словам авторов, позволяет начать экономить память при использовании в нейронных сетях и deep learning
#!/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")
>>> from natsort import natsorted >>> a = ['a2', 'a9', 'a1', 'a4', 'a10'] >>> natsorted(a) ['a1', 'a2', 'a4', 'a9', 'a10']