Python digest #12: cPython переїхав на GitHub

У випуску: огляд функціональних можливостей Python, про переїзд репозиторія cPython на GitHub, бібліотеки від читачів дайджесту та алкотестер на Python.

Новини

cPython GitHub migration — репозиторій cPython мігрує на GitHub. Ну і, звісно, сам репозиторій!

Цікаві бібліотеки

Lark — бібліотека для парсингу з підтримкою Earley/LALR.

List of Python API Wrappers.

Dependency Injector — Dependency injection мікрофреймворк від читача дайджестів Roman Mogilatov.

Python-ViMRC — VIM Configuration for Python / Cython / C Development.

Flametree — бібліотека для роботи з файлами та директоріями в одному стилі незалежно від файлової системи.

Django MJML — бібліотека для використання MJML в Django templates, що полегшить вам верстання мейлів. Від читача дайджестів Igor Melnyk.

PyTorch-Mini-Tutorials.

Статті/ресурси

TensorFlow Image Recognition on a Raspberry Pi — розпізнавання зображень в реальному часі з Python та IoT.

Extreme IO performance with parallel Apache Parquet in Python.

Memoryview — огляд можливостей memoryview.

Oh no! This package is Python 2 only — як вирішити проблему залежностей Python 2 only пакетів у вашому проекті. Fork it!

I want to save you the time of reading this article: Hidden gems: 14 Python libraries too good to overlook.

Tiny Python 3.6 Notebook — репозиторій з текстом одноіменної книги.

Is PostgreSQL good enough?

Do you maintain a Python library that you think is awesome, but nobody knows about? — Reddit топік про ваші бібліотеки та тулзи, про які ніхто не знає.

Python Template Engines overview.

The history behind the decision to move Python to GitHub — розповідь про підґрунтя для переїзду на GitHub від Bret Cannon.

Using functional programming in Python like a boss: Generators, Iterators and Decorators — функціональні можливості Python.

Alcohol tester with Zerynth — „I wanted to build an alcohol tester IoT to use during a party.” Алкотестер на базі Zerynth та Python для конкурсу „Real Life IoT”.

Lambda Functions in Python: What Are They Good For? — Інтро в лямда функції.

Chains Invent Insanity — сайт на Flask, що генерує карти Cards Against Humanity на основі Ланцюгів Маркова.

5 things to watch in Python in 2017.

Two Easy Ways to Use Scikit Learn and Dask — пост про використання Dask для паралелізації Skikit Learn на одній машині чи на кластері.

Python for Algorithmic Trading and Investing tutorial series — пост на Reddit від автора Python Programming for Finance.

SciPy Cheat Sheet: Linear Algebra in Python.

Відео

6.0001 Introduction to Computer Science and Programming in Python. Fall 2016.


P.S. Дякую Igor Melnyk та Roman Mogilatov за матеріали для дайджесту.


← Попередній випуск: Python дайджест #11

3 комментария

Подписаться на комментарииОтписаться от комментариев Комментарии могут оставлять только пользователи с подтвержденными аккаунтами.

Вважаю важливим також додати до дайджесту: blog.pyston.org/...eleased-and-future-plans
Від себе: «Нам всім п*хва»

PS: сумна, але важлива новина

Помнится, несколько дайджестов назад кто-то писал «А-а-а, зачем кто-то ещё продолжает пилить PyPy, пусть лучше pyston пилят, там будущее!». Что-то не сложилось с этим будущим.

EDIT: ой, это вы и были

Я остаюсь при своем мнении, что Pyston — лучшее продолжение CPython. Поэтому, и говорю — новость плохая.
PyPy действительно менее совместим с CPython. В блоге также найдете сравнение потребления памяти (PyPy очень прожорлив в этом плане).

EDIT: PyPy по прежнему менее совместим с CPython

Подписаться на комментарии