IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram


Новый материал в ленте
  pytest - 8.1.2

Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/


Python Дайджест. Выпуск 115

парсинг

(29.02.2016 - 06.03.2016)

поделиться выпуском 
pythondigest.ru: Выпуск 115

Статьи

  Как закодить и понять DeepMind's Neural Stack Machine

В этом татуриале вы сможете понять что такое DeepMind's Neural Stack machine на простых примерах и коротких кусках питон кода

  Сохраняем ключевые события из видео c OpenCV

В этой статье автор покажет, как можно в реальном времени определять важные отрезки видео и сохранять их. В качестве примера будет поиск отрезков с зеленым мячиком

  Pomp — метафреймворк для парсинга сайтов

С поддержкой asyncio и вдохновленный Scrapy.

Зачем еще один?
В первую очередь как инструмент для сбора данных, применяемый в моем хобби проекте, который не давил бы своей мощью, сложностью и наследием. И да, кто же будет сознательно начинать что-то новое на python2.x?

В итоге появилось идея сделать простой фреймворк для современной экосистемы python3.x, но такой же элегантный как Scrapy.

  inthing - realtime streams для Python или как получить результат работы скрипта онлайн

Модуль inthing позволяет отправить код на сервер, где он будет выполнятся, в замен модуль предоставляет ссылку по которой доступны данные.

Модуль и проект работает в бета режиме

  Как работать с большими JSON данными используя Python и Pandas

Автор рассматривает случаи, когда JSON данные не помещаются целиком в память

Колонка автора

  Коротко о...: Список (list)

Вот и подоспело второе обещание - видео. Это первое видео, поэтому включите в себе максимального критика и расскажите о недостатках и достоинствах.

Краткое описание: "Коротко о..." - проект PyNSK направленный на запись цикла небольших видео (до 5 минут)для новичков. В этих видео будет рассказаны основные знания про конструкции языка, модули стандартной библиотеки и инструменты необходимые при разработке программ на Python

Было записано первое видео - о списках. Из видео новички смогут узнать основные знания о списках (list). Видео очень короткое и сжатое.

Интересные проекты, инструменты, библиотеки

  weppy - web framework для людей

Синтаксис фреймворка похож на Flask, используются компоненты из web2py. С помощью фреймворка можно создавать полноценные проекты. Работает чуть-чуть быстрее Flask и Django

  datacleaner - инструмент автоматической очистки и подготовки данных

Модуль позволяет удалять пустые строки, преобразовать не численные данные в численные и другое

Релизы

  virtualenv - 15.0.0

Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/virtualenv/#15.0.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/virtualenv/

  celery - 3.1.21

Распределенная очередь задач. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/celery/#3.1.21. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/celery/

  pytest - 0.9.1

Простой мощный инструмент тестирования в Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pytest/#0.9.1. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pytest/

  kombu - 3.0.34

Фреймворк для работы с AMQP. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/kombu/#3.0.34. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/kombu/

  supervisor - 3.2.2

Система контроля и управления процессами. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/supervisor/#3.2.2. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/supervisor/