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5CJay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。
PyzdbPython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！