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7号です。 今日の号では、ディープラーニング、オブジェクト指向プログラミング、アルゴリズムとデータ構造、Pythonコードを記述するための優れた実践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
ジャンゴ1.11
人気のあるフレームワークのLTSリリース。 小さなリリースサポート記事
フラスコ0.12.1
フレームワークへのマイナーな修正を含むリリース。
SQLAlchemy 1.1.9
検出された回帰の修正を含む小さなリリース。
トルネード4.5b1
人気のあるフレームワークの最初のベータ
PEP 545-Pythonドキュメントの翻訳
Pythonドキュメントの翻訳プロセスを説明する新しいPEPがリリースされました。
記事
オープン機械学習コース。 テーマ5.構成：バギング、ランダムフォレスト
オープン機械学習コース。 テーマ6.標識の作成と選択
Open Data Scienceの一連の機械学習チュートリアルの継続。
ありがとうvradchenko Arseny_Info
REST APIデザイナー向けの7つの悪いヒント
REST APIを実行しない方法について。
Python To Goに切り替えた5つの理由
PythonからGolangに移行するストーリー
GoogleのBigQueryを使用してPythonエコシステムをよりよく理解する
Google BigQueryの異常な使用に関するメモ
はい、Pythonは遅いです、そして私は気にしません
Pythonのパフォーマンスに関する記事と、「パフォーマンスと生産性のどちらがより重要ですか？」という質問
Pythonでのクラス作成のカスタマイズ
クラス作成の管理方法に関する注意。
Pythonのインスタンス、クラス、および静的メソッドの説明
Pythonのオブジェクト、クラス、および静的クラスメソッドに関する包括的な記事。
PythonとMonkeyのパッチ適用の楽しみ
PythonでMonkey Patchingを使用する方法とその利点について。
Python 3のクラス変数とインスタンス変数について
Pythonのクラス変数とオブジェクト変数の違いに関する記事。
分類アルゴリズムの魔法の紹介
分類アルゴリズムの概要
絵文字（数学ではなく）を使用した深層学習
Instacartの例を使用して、Eコマースでディープラーニングを使用する方法について。
パンダの変換機能を理解する
パンダの変換機能について：それが何であるか、そしてそれらを正しく使用する方法。
Pythonで欠損データを処理する方法
機械学習で欠落データを処理する方法の実世界の例を含む記事。
興味深いプロジェクト
Flask REST JSONAPI
JSONAPI 1.0仕様に基づいてREST APIを作成するフラスコのライブラリ
インタラクティブなPythonコーディングインタビューの課題
アルゴリズム、データ構造、Pythonでのシステム設計に関する質問とタスクのクールな選択。インタビューの準備をします。
Localstack
完全に機能するAtlassianオンプレミスAWSクラウドスタック
Django CRUD
Django拡張。 CRUD操作をより速く作成するのに役立ちます
ニューラルコンプリート
ニューラルネットワークの記述を支援するためにトレーニングされたニューラルネットワーク。
アピスター
高速で表現力豊かなWeb Apiフレームワーク
映像
Python 3でasyncioを使いこなす-Robert Smallshire
asyncioに関する素晴らしいビデオ
Postgresがドキュメントデータベースである理由
JetBrainsからのPostgreSQLについて
ここで以前のダイジェストの問題を探しています：
Pygest＃6。 Pythonの世界からのリリース、記事、興味深いプロジェクト[2017年3月14日-2017年3月27日]
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