新年を見越して、ダイジェストに関する作業を要約し、Python言語でニュースを収集するプロセスで特定された傾向を表示します。

年間を通じて、最大限のニュース収集を心に留め、自動化されました。 毎日19のソースが毎日自動的に監視され、平均10〜15の関連ニュースが収集されます。その後、最高のニュースが選択され、ダイジェストのアナウンスが準備されます。
ダイジェストリーダーは多大な貢献をしており、追加されたニュースがなくても1つの問題が解決するわけではありません。
Pythonプログラミング言語と近くの技術に関するニュースの毎週のダイジェストがハブで公開されなくなってから6か月以上が経過しましたVKontakteでこのトピックに関する一般大衆に絶えず公開され、興味深い記事を翻訳して公開しました。

詳細や数字に興味のある方は、猫の下で大歓迎です。

すべてのニュースに遅れないようにする方法。

ダイジェストが作成された主な目的は、Pythonプログラミング言語とブランチまたはモジュールの両方で、ニュースと情報のアグリゲーターを作成することです。 ダイジェストが存在する間、約5,235の資料が収集され、1776のニュース項目が翻訳および公開されました。

有用な情報は次のように配布されました。



同時に、「Different Sources」は、ほとんどの場合、ツイッターであり、ゲストが特別な形式で私たちに送ったものです。 ソーシャルネットワーク（VKontakte、Google +）はノイズを作成しますが、有用なニュースのソースとしては実質的に役に立ちません。
その結果、Pythonコミュニティの沸騰に遅れを取りたくない場合は、主要なtwiiterアカウントを購読し、1週間で上位のr / Pythonを読み、2つの主要なメーリングリストを購読し、もちろんハブを無視しないようにする必要があります ジャング奏者とその仲間にとって、ジャンゴラインアグリゲーターは、特定のトピックに関するGoogleのリクエストの傾向に基づいて興味深い場合があります。

興味深いニュースとトレンドの年

ニュースの検索、記事の閲覧、公開討論への参加に費やされていた間（そして、これはすでに1年以上）、ニューススターを強調せず、いくつかの傾向を捉えることは不可能でした。 以下は、現在の状況の小さな分析と、年間を通して賞賛した興味深い記事の選択です。

主な傾向は、科学計算とデータ分析の方向でのpythonの強力な開発です。 ここで最後の場所が素晴らしいIPythonプロジェクトで占められているわけではありません。強力なコンピューティングライブラリpandas、 numpy 、 SciKitsのサポートにより、インタラクティブに研究を行い、結果と研究/計算方法を便利に共有できます 。 JetBrainsもこれに気付きました-PyCharm 4では、IPythonのサポートとデバッグが改善されました。 これについては、年間を通じてダイジェストリリースで紹介されている優れた記事をいくつか紹介します。

• plotlyサービスに基づくIPython Notebookでのインタラクティブな3Dチャートの構築
• IPython NotebookをApache Sparkと組み合わせて使用するPySparkモジュールを介して作業すると、SparkおよびHadoopテクノロジーによるスケーラビリティの新たな制限が開かれます
• 泡写真での泡の検索科学モジュールの全セットを使用し、泡の検索タスクに加えて、泡の動きの方向を使用します。
• 画像畳み込みの例を使用したIPython GUI（Jupyter）IPythonの画像畳み込みアルゴリズムのパラメーターを調整するための単純なhtmlスライダーの使用

早く！ 上！ より強く！

別の傾向は、一般的な計算とアルゴリズムのパフォーマンスに対する懸念です。 ここにいくつかの興味深いアプローチがあります。 すでに多くの数値アルゴリズムを実装している上記のモジュールに加えて、たとえば、コードをマシンに変換する技術を適用します。 Nuitkaプロジェクトは、 Pythonコードを同様のc ++コードに変換してコンパイルすることでネイティブコードにアセンブルできると主張しており、ここで顕著に現れています。 Cythonプロジェクトでの少し異なるアプローチ-そのアイデアは、Python言語のサブセットをコードにコンパイルすることです。これは、後でプラグインとして使用するのに便利です。 別のアプローチは、特別なPyPyインタープリターでの実行中のjitコンパイルです。 Software Transactional Memoryモデルを使用したpypy-stmのバージョンは、2.7のプロジェクトで実際に使用できるようになりました。これらのテクノロジーと実際のタスクでのアプリケーションに関する多くの記事は、非常に興味深いものであり、ハブで翻訳されています：

• 高負荷のコードの一部の実行をCPythonからPyPyに転送するこれは、新しいインタープリターへのパスを持つマルチプロセッシングモジュールを使用して実行されます。 かなり興味深い機能。
• より高速なコードを作成し 、言語のさまざまな構文構成要素の非常に興味深いパフォーマンステストのセットを作成します。
• Jythonを選択するタイミング既存のJavaライブラリーと統合するときにJythonを使用する利点の簡単な概要と実用的な例
• Pythonでの最適化とその影響さまざまな方法で記述したコードは、実行時にインタープリターによって最適化されます。 時にはこれが副作用を引き起こす可能性があり、その一部は記事やビデオ資料で説明されています。
• なぜpythonが遅いのか：フードの下を見てくださいpythonのボトルネックとその原因の概要
• 高性能Cythonコードの作成
• Cでのpythonの高性能拡張機能 2つの記事で、著者は複雑な計算を低レベル言語で記述された拡張機能に移動することで、それらを高速化する方法を理解しています。 第二部です
• Pythonの数学的最適化問題確率的最適化手法を使用して、多くの参加者の問題を解決する方法を見つけます。 基本的に、最適化とは、さまざまなソリューションをテストし、それらを比較して品質を評価することにより、問題に対する最適なソリューションを見つけることです。 通常、最適化は、ソリューションの数が多すぎて、すべてを解決することができない場合に使用されます。

2.xと3.x

2011年以降、ブランチ2.xと3.xの戦いが進行中です。 一方では、ほとんどすべてのライブラリが既に3.xのサポートを受け入れており、他方では、開発者はまだ将来のブランチに切り替えることを急いでいません。 これは、2019年までの2.xブランチのサポートの拡張、および3番目のブランチからの機能のバックポートによっても促進されます。

• なぜPython 2ではなくPython 3なのか？ みんなを苦しめる質問。 この質問に対する答えは、この記事にあります。
• フラスコの作者であるjinja2 clickは、Pythonの問題と彼が開発すべき方向についての意見を共有しています。
• PyConRu-円卓会議：Python 2からPython 3にアップグレードする必要がありますか
• Python 4.0をPython 3.0のようにすべきでない理由 Red Hat Developer Blogの記事

Pythonの奥深くへ

プログラミング言語は、それに関する詳細な技術記事の作成を停止し、トレーニングコースを作成するとすぐに消滅し始めます。 両方とも1年で豊富であり、いくつかのプロジェクトは革命を主張しました。

• CheckIO非常に独創的でエキサイティングなpythonインタラクティブゲーム学習コース
• Learnpython.org Pythonインタラクティブコースブラウザーで直接コードを実行する機能を備えたステップバイステップのPythonトレーニング
• 特別講座VMKモスクワ州立大学「プログラミング言語Python」講座の著者（George Kuryachy）にとって、Pythonはかつて真の発見でした。 Guidoは「他の言語では不便なので、もっとシンプルにする必要がある」という原則に従って計画したようです。 このバージョンのコースの主な重点は、まさにこの単純さです。
• Mega-Tutorial Flask最後に、FlaskマイクロフレームワークでのWeb開発に関する有益なシリーズが翻訳されました
• 老犬に新しいトリックを教えたり、str.formatとabandoned％を愛することを学んだ方法 Reddit-Pythonチャンネル
• プログラミングのアンチパターン Pythonでコードを記述する方法に関する少数の例
• チートシート：互換性のあるPython 2-3コードの記述Python 2.6+とPython 3.3+で同等に機能するようにコードを記述する方法に関する非常に役立つ記事
• 以前に知りたいPython 10のイディオム Pythonプログラミング言語の面白くて明白ではないテクニックについての話
• PythonのGILについてもう1回今回は数値計算の最適化について
• コードを美しく慣用的なPythonに変換するコードを美しく見せるためのヒント。
• パッケージ管理の改善開発者の生活を大幅に簡素化できるいくつかのツール（卵黄、pip-review、peep ...）の概要

ウェブは私たちのすべてですか？

モバイルプラットフォームを含むWeb開発への重点のシフトは、世界的な傾向となっています。 これは、PythonDigestで発表された記事の構成にも明らかです。 それらのほとんどは、ウェブまたはその近くにあります。 ランダムな記事をいくつかご紹介します。

• Django 1.7待望のdjango 1.7のリリース
• フラスコが好きではない理由よくあるマイクロフレームワークがあります：フラスコ。 多くの人が気に入っています：簡単で習得しやすいです。 しかし、著者に-絶対にそうではありません。
• 実生活での大規模なFlaskアプリケーションの作成
• DjangoとJinjaのテンプレートエンジンの比較テストでは、ほぼすべての面で、デフォルトのDjangoテンプレートエンジンに対するJinja2テンプレートエンジンの印象的な優位性が示されています。 なぜほとんど、あなたは尋ねますか？ また、技術的な指標に加えて、既存のアプリケーション（admin、cms、reversion ...）との互換性と拡張の利便性という概念もあるためです。
• 以前はすべての人に支払われていた初心者から上級者向けのDjangoチュートリアルまでの完全なDjangoチュートリアルが無料で利用可能になりました。 このコースは特に初心者に役立ちます。
• Modern Tornado：30行のコードでの画像の分散ホスティングTornadoでの単純なWebサーバーの実装に関する記事

そして結論として-願い

これは私が伝えたいこととはほど遠いですが、新しい年はすでに鼻にかかっています-在庫を取り、願い事をする時です。 だから、私たちは一年中良い男の子と女の子だったので、ロシア語を話すパイソンコミュニティの別々のピースを一緒に来て、より多くのコミュニケーションをとるように祖父フロストにお願いします。 python2ファンがpython3ファンと妥協するように。 kivyをモバイルアプリケーションのナンバーワンプラットフォームにします。 pythondigestがさらに多くの友人を作り、新参者とグルが団結してディスカッションでコミュニティを発展させ、新しいプロジェクトを作成し、Pythonの新しい知識の統合プラットフォームおよびアグリゲーターであり続けるようにします。 さて、万が一の場合に備えて-突然、少なくとも今回は解決します。

明けましておめでとうございます！

記事の共著者とイラストをありがとうowlman75