1963
Сборник наиболее интересных Python материалов. https://pythondigest.ru/ Сделать донат - https://boosty.to/pydigest Блог автора - @whydaily Рекомендуем хостинг https://firstvds.ru/?from=421453
Пишем простой счётчик уникальных слов на Python с GUI на Tkinter
https://habrahabr.ru/post/340634/
Данная статья написана для тех, кто только начал изучать Python. В ней я пошагово опишу создание простого счетчика слов из txt-файлов, применяя Tkinter. Исходный код написан под Python 2.7, в конце статьи я добавлю несколько комментариев относительно того, как перенести его под 3.6
Bounter - модуль счетчик
https://github.com/RaRe-Technologies/bounter
Позволяет эффективно считать количество элементов, уникальных элементов и тд
PyCharm 2017.2.4 RC
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/fCugBcrxQ_w/
Code review по-человечески (часть 1)
https://habrahabr.ru/post/340550/
В последнее время я читал статьи о лучших практиках code review и заметил, что эти статьи фокусируются на поиске багов, практически игнорируя другие компоненты ревью. Конструктивное и профессиональное обсуждение обнаруженных проблем? Неважно! Просто найди все баги, а дальше само сложится.
Так что у меня случилось откровение: если это работает для кода, то почему не будет работать в романтичных отношениях? Итак, встречайте новую электронную книгу, которая поможет программистам в отношениях со своими возлюбленными (обложка на иллюстрации слева).
Talk Python to Me: #134 Python in Climate Science
https://talkpython.fm/episodes/show/134/python-in-climate-science
Аудио-подкаст
SciPy 1.0.0rc2
https://github.com/scipy/scipy/releases/tag/v1.0.0rc2
librxvm - Non-backtracking NFA-based regular expression library
https://github.com/eriknyquist/librxvm
Супер быстрое сопоставление строк на Python
https://bergvca.github.io/2017/10/14/super-fast-string-matching.html
Может помочь при счете TF-IDF с N-граммами
Что опасного в pickle?
https://intoli.com/blog/dangerous-pickles/
Легкое введение в Python pickle protocol, Pickle Machine и особенности работы
Sporify: Как машинное обучение ищет новую для вас музыку
https://hackernoon.com/spotifys-discover-weekly-how-machine-learning-finds-your-new-music-19a41ab76efe
Руководство по созданию расширений для Jinja2
https://habrahabr.ru/post/340254/
Jinja2 (http://jinja.pocoo.org/) — Python-библиотека для рендеринга шаблонов, являющаяся де-факто стандартом при написании веб-приложений на Flask и довольно популярной альтернативой встроенной системе шаблонов Django. Хотя и будучи сильно привязана к языку, Jinja2 позиционирует себя как инструмент для дизайнеров и верстальщиков, упрощающий вёрстку и отделяющий её от разработки, и пытающийся по мере возможностей изолировать не-разработчиков от Python. Вёрстка, впрочем, не единственное возможное её применение; например, в своей работе я использую шаблоны Jinja2 для генерации SQL-запросов.
Введние в Machine Learning на Python Scikit-learn
https://www.codementor.io/garethdwyer/introduction-to-machine-learning-with-python-s-scikit-learn-czha398p1
Dragonfire - ассистент для Ubuntu
http://github.com/DragonComputer/Dragonfire
Умеет реагировать на обширный список команд
Вышла Odoo 11 — открытая система для автоматизации бизнеса
https://habrahabr.ru/post/340348/
В академ-городке Лувэн-ла-Нёв (Louvain-la-Neuve) недалеко от Брюсселя около недели назад прошла 3-х дневная конференция Odoo Experience 2017 (https://www.odoo.com/event/odoo-experience-2017-2017-10-02-2017-10-06-692/page/oxp17-homepage), которая собрала разработчиков и пользователей Odoo со всего мира.
Я там был, пиво пил, и про Odoo говорил. А этот пост пишу для тех, кто про Odoo ничего не слышал, или до сих пор не пробовал эту прекрасную платформу.
Odoo — это самая популярная в мире открытая платформа для бизнес-приложений, которая развивается (https://ru.wikipedia.org/wiki/Odoo) с 2005 года (TinyERP -> OpenERP -> Odoo).
Пишем Domain Specific Language (DSL) на Python
https://dbader.org/blog/writing-a-dsl-with-python
#python #pydigest
Вот так неспешно Python Дайджест добрался до 200ого выпуска. Уже 200 раз мы опубликовали список интересных Python новостей за неделю.
В 200, юбилейном, выпуске вы найдете:
- Расширяем и используем Flatpages в Django. Встраиваем CKEditor
- История взлома всех игр в Telegram
- Введние в Machine Learning на Python Scikit-learn
- Руководство по созданию расширений для Jinja2
- Каркас для Flask REST API
- Быстрая сериализация Python с помощью Ray и Apache Arrow
- Code review по-человечески (часть 1)
- Русскоязычный чат-бот Boltoon: создаем виртуального собеседника
- Домашний ассистент написанный на Python3
- ray - движок для удаленного исполнения кода
- Django 2.0 beta 1
- SciPy 1.0.0rc2
- Вышла Odoo 11 — открытая система для автоматизации бизнеса
и еще много интересного
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/200/
django-extensions - 1.9.2
https://allmychanges.com/p/python/django-extensions/#1.9.2
Набор пользовательских расширений для Django-проектов. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-extensions/#1.9.2. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-extensions/
“Без data engineer-а ценность модели аналитика стремится к нулю” — интервью с дата инженером Николаем Марковым
https://habrahabr.ru/post/340582/
Data Engineering становится все более популярным, многие компании постепенно открывают соответствующие вакансии. В связи с этим мы взяли интервью у дата инженера и преподавателя на программах “Специалист по большим данным” (https://goo.gl/oSnNJe) и “Data Engineer” (https://goo.gl/GR4aNH) Николая Маркова о том, что должны уметь data scientist-ы и data engineer-ы, чего им чаще всего не хватает и как найти свое место в анализе данных.
Python Bytes: #48 сборщик мусора и менеджер памяти
https://pythonbytes.fm/episodes/show/48/garbage-collection-and-memory-management-in-python
PyCharm 2017.3 EAP 6
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/lr1E6fNWePk/
Jupyter Notebook 5.2.0
https://blog.jupyter.org/jupyter-notebook-5-2-0-9c5b3ea672f
Пишем свой Blockchain. Часть 1 — создание, синхронизация, майнинг и тд
https://bigishdata.com/2017/10/17/write-your-own-blockchain-part-1-creating-storing-syncing-displaying-mining-and-proving-work/
Каркас для Flask REST API
camillovisini/barebone-flask-rest-api-ac263db82e40" rel="nofollow">https://medium.com/@camillovisini/barebone-flask-rest-api-ac263db82e40
Как написать каркас REST API на Flask.
Нейронные сети для рекламодателей
https://softwaremill.com/neural-networks-for-advertisers/
Пишем прототип детектора логотипов
Nuitka 0.5.28
http://nuitka.net/posts/nuitka-release-0528.html
dinant - модуль написания регулярных выражений
http://www.grulic.org.ar/~mdione/glob//posts/dinant-0.5/
Сравнение и создание морфологических анализаторов в NLTK
https://habrahabr.ru/post/340404/
Здравствуйте. Это статья о сравнении существующих и создании своих морфологических анализаторов в библиотеке NLTK.
NLTK — пакет библиотек и программ для символьной и статистической обработки естественного языка, написанных на языке программирования Python. Отлично подходит для людей, изучающих компьютерную лингвистику, машинное обучение, информационный поиск [1].
В данной статье я буду сопровождать примеры кодом на языке Python (версии 2.7).
Python 3.7.0a2
http://feedproxy.google.com/~r/PythonInsider/~3/ubEu3XCqoFM/python-370a2-now-available-for-testing.html
Вторая (из четырех) альфа новой версии Python
A game of tokens: solution - Part 2
http://blog.thedigitalcatonline.com/blog/2017/10/17/a-game-of-tokens-solution-part-2/
Решение второй части задачи A Game of Tokens
Как добавить водяной знак на фото с помощью Python
http://www.blog.pythonlibrary.org/2017/10/17/how-to-watermark-your-photos-with-python/