みなさんこんにちは！ これは、Pythonの世界からのニュースに関するHabrahabrダイジェストの第3号です。 今日の号では、機械学習、一般的なフレームワーク、言語の内部構造などに関連する興味深い資料を見つけることができます。 関連資料、および次のダイジェストに追加されるコメントや提案を送信します。
これでポイントになりました！
リリース
CPythonはgithubに移動しました
CPythonはMercurialからGitHubに移行しました。これにより、CPythonの開発への参加プロセスがよりアクセスしやすくなります（個人的にはこれを見逃しました）
TensorFlow 1.0.0-rc0
最も人気のある機械学習ライブラリの1つに対する待望のリリース候補。
IPython 5.2
アナコンダ4.3
記事
2つの機能があります。
数学、量子アルゴリズム、Python。 devponyの非常にクールで活気のある記事。
Pythonのクリーンアーキテクチャ：段階的なデモ。 パート5
CJayによる Pythonのクリーンアーキテクチャに関する一連の記事の続き 。
Python：コレクション、パート4/4：式ジェネレーター、リストジェネレーター、セット、およびディクショナリーのすべて
DaneSoulによる Python Collection Seriesの最終記事。
機械学習のルール：MLエンジニアリングのベストプラクティス
Pythonでの機械学習の優れた実践に関する記事/短い本。
Pythonで毎秒100万リクエスト
新しい超高速マイクロフレームワークに関する記事。多くの議論と混合レビューを引き起こしました。
Python用のPython風の型システム：ダックタイピング
PythonのDuck Typingについて少し。
Python 3.6とパフォーマンス。 ラブストーリー
ミンスクの最後のPyConのIgor DavydenkoによるPython 3.6のパフォーマンスに関するスライド。
Python関数の脳移植
Python関数とその__code__属性に関する簡単なメモ。
K-Meansとその他のクラスタリングアルゴリズム：Pythonの簡単な紹介
Pythonを使用したクラスタリングアルゴリズムの簡単な紹介。
ずっと下のメタクラスです：Pythonのメタプログラミング機能を理解して使用する
Pythonでのメタクラスの使用に関する素晴らしい記事。
DjangoでREST APIを構築する-テスト駆動型アプローチ：パート1
テストによる開発アプローチを使用したDjangoでのREST APIの作成に関する優れた実践記事。
ボスのようなPythonで関数型プログラミングを使用する：ジェネレーター、イテレーター、デコレーター
Pythonでの関数型プログラミングに関するすばらしい記事。
興味深いプロジェクト
ファブリシオ
DockerおよびFabricを使用した展開を自動化するツール。
ジャプロント
ノイズ、非常に高速なマイクロフレームワークを作成しました。
Pyzdb
Pythonに似た構文を持つ軽量データベース。
ツイート分析
ツイートとツイッターのプロファイルを分析するためのツール。
rm保護
rm Linuxコマンドの安全な代替手段。
ハマンダー
GitHub組織を管理するためのNetflix Slackボット
映像
CPythonの内部：Pythonインタープリターのソースコードの10時間のコードウォーク
CPythonの内部に関する一連のビデオ。
ファイナンスのためのPythonプログラミング
Pythonを使用した金融システムの開発に関する一連のビデオ。
ご清聴ありがとうございました！ ダイジェストで公開するための提案を送信してください！