Python Дайджест. Выпуск 134

Команда dev2dev.ru совместно с Python сообщестом PyNSK организует конференцию 1-2 октября 2016 года в Красноярске.

Совсем недавно на Хабре было 2 статьи о том, как автоматизировать процесс скачивания новых серий с торрентов. Авторы обеих статей поделились своими приложениями. Вот уже год мы тоже разрабатываем подобное приложение и мне кажется, пришло время рассказать хабрасообществу о нашем маленьком, но прекрасном проекте Monitorrent, который, возможно, сделает вашу жизнь настолько проще и удобнее, насколько сделал нашу.

Не так давно ко мне обратились с просьбой о создании сайта. Интересный крупный проект с множеством "хочу вот это". Среди пожеланий были два главных, определивших web framework для написания, это интернационализация и панель администратора. Как уже понятно из заголовка статьи, таким framework'ом стала Django.

На старте, и почти всё время разработки, у нас не было одной вещи — сервера. Было доменное имя, бодрым темпом разрабатывался сайт, к проекту присоединился дизайнер, но сервер нам так выделить не могли. Все показы сайта проходили на моём ноутбуке, не давая возможности заказчику сесть вечером с кружкой кофе, расслабиться и насладиться тем, что мы уже для него сделали. А также, отсутствие возможности показать нашу работу людям лишало нас получения обратной связи.

Хочу поделиться своей небольшой разработкой: типографом, который можно использовать локально.

Я расскажу о библиотеке для Питона с лаконичным названием f. Это небольшой пакет с функциями и классами для решения задач в функциональном стиле.

— Что, еще одна функциональная либа для Питона? Автор, ты в курсе, что есть fn.py и вообще этих функциональных поделок миллион?

— Да, в курсе.

Статья о том, как парсинг может помочь в упрощении доступа к данным

Краткое описание нововведений очередной версии приложения для работы со Steam из Python.

Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим графдвижения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!

Туториал показывает, чем отличается работа с большим файлом (10 миллионов строк) через обычный os, with open и через генераторы.

Плейлист с докладов PySonSG

Утилита позволяет удобно вести лог изменений вашего проекта в аккуратном формате, дает возможность как автоматизировать эту рутинную работы так и полный контроль над изменениями.

Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/IPython/#3.2. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython

Библиотека и утилита для генерации .pex (Python EXecutable) файлов. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pex/#1.1.11. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pex/

Статический анализатор Python-кода. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pylint/#1.6.2. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pylint/

Масштабируемый, не блокирующий web-сервер. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/tornado/#4.4.0. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/tornado/