IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог


Новый материал в ленте
  Sphinx - 8.2.0

Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/


Python Дайджест. Выпуск 76

(04.05.2015 - 11.05.2015)

поделиться выпуском 
pythondigest.ru: Выпуск 76

Статьи

  Проверяем анаграммы

Обзор решений задачи о проверки анаграмм на СheckIO

  Python и RSA

Довольно большая статья о применении модуля cryptography

  Работа с файлами в формате Excel

Небольшой примерчик использования openpyxl

  Задача о мартышке и кокосах

Разбор логической задачи, решение ее в лоб и рефакторинг

  Тест на отдачу JSON Flask против Django

Забавно, что django без middleware побеждает

  Руководство по созданию проекта Django 1.8 и Python 3

Довольно большое и подробное руководство на примере сложного приложения

  Визуализация путешествия по Европе

Как пример эффективного применения самых разных иструментов, включая Python и matplotlib

  Разбираемся в механизме исполнения кода изнутри

Большая, достойная статья, которая начинается с реализации отладочного опкода для интерпретатора на языке C

  Обработка потоков данных на Spark и Kafka

Знакомство с семейством модулей pyspark на основе решения практической задачи

  Python 3 в науке - начинается большая миграция!

По исследованию автора можно сделать вывод, что перед python3 все-же брезжит свет

  Объекты-ссылки в Python - руководство для идиотов

Автор наткнулся на проблему необходимости явного копирования словарей и напоминает о ней.

  Какую IDE выбрать

Небольшие описания и авторское сравнение проектов PyCharm, WingIDE, Sublime Text 3, Eclipse\PyDev и VIM. Особенного внимания заслуживают комментарии.

  Автоматическая генерация requirements.txt на основе импортов

Небольшая реклама модуля pipreqs подходящего для редких случаев когда virtualenv не используется или используется не для одного этого проекта

  Потенциальные проблемы в коде

Еще один хороший обзор приемов, которые не следуют применять в трезвом уме и здравой памяти

  Отрисовка IPython notebooks прямо на GitHub

Интерактивные тетради IPython и Jupyter теперь визуализируются прямо на Github.
Jupyter — молодой проект, основанный на платформо-независимой части IPython, который предоставляет удобный инструмент для научных и статистических расчетов в виде «интерактивных тетрадей» (notebooks). Ранее интерактивные тетради можно было создавать и просматривать с помощью nbviewer (nbviewer.jupyter.org), теперь они рендерятся прямо в репозитории. Движок рендеринга поддерживает Python, Julia и R, работает в публичных и приватных репозиториях и интегрируется с nbviewer.

  В чем привлекательность языков с динамической типизацией?

Развернутый ответ на этот вопрос в качестве полемики к наблюдающейся тенденции ввода статической типизации

  Разгадываем картинку из твиттера компании Intel

Имеется страшилка, обладающая невероятным количеством подчеркиваний, лямбд и чрезвычайно редкой функцией __import__. Автор разбирается в то что это за зверь и что он делает?

  PyGrabbit - извлекаем правильные картинки с сайтов

Библиотека автоматизирующая поиск главной картинки на web-странице

  Pipelining - удачная модель обработки данных

Рассказ об этапах и задачах эффективной, масштабируемой и поддерживаемой модели обработки данных

  Как классифицировать Hacker News с помощью MonkeyLearn

Небольшая статейка о создании одного классификатора и исходный код на github

  Опрос от разработчиков Django

Чтобы понять в какую сторону лучше развивать фреймворк - разработчики предлагают пользователям пройти небольшой опрос

  Эффективная векторизация в PyPy

Описание того что это, для чего нужно и как работает