requests - 2.9.1

https://allmychanges.com/p/python/requests/#2.9.1

Простая библиотека для создания HTTP запросов. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/requests/#2.9.1. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/requests/

mrfh - реализация logger.RotatingFileHandler для мультипроцессинга

http://pypi.python.org/pypi/mrfh/

from mrfh import MultiprocessRotatingFileHandler

logger = logging.getLogger('my_logger')
handler = MultiprocessRotatingFileHandler('my_log.log', maxBytes=2000, backupCount=10)
logger.addHandler(handler)

logger.debug('Some debug message!')

cffi  - 1.4.2

https://allmychanges.com/p/python/cffi/#1.4.2

Интерфейс для вызова C-кода. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/cffi/#1.4.2. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/cffi/

Lektor – система управления статического контента

http://lucumr.pocoo.org/2015/12/21/introducing-lektor/

Новая поделка от Armin Ronacher

pyautocad - AutoCAD автоматизация на Python

http://pypi.python.org/pypi/pyautocad/

from pyautocad import Autocad, APoint


acad = Autocad()
acad.prompt("Hello, Autocad from Python\n")
print acad.doc.Name

p1 = APoint(0, 0)
p2 = APoint(50, 25)
for i in range(5):
   text = acad.model.AddText('Hi %s!' % i, p1, 2.5)
   acad.model.AddLine(p1, p2)
   acad.model.AddCircle(p1, 10)
   p1.y += 10

dp = APoint(10, 0)
for text in acad.iter_objects('Text'):
   print('text: %s at: %s' % (text.TextString, text.InsertionPoint))
   text.InsertionPoint = APoint(text.InsertionPoint) + dp

for obj in acad.iter_objects(['Circle', 'Line']):
   print(obj.ObjectName)

[Видео] Lektor - CMS от Armin Ronacher

https://www.youtube.com/watch?v=lTWTCwuPdrU

ispy - подключаемся к терминалам и процессам для получения данных

http://github.com/dellis23/ispy

Модуль позволяет подключиться к процессу (по его номеру) и мониторить выходные данные

TwitterPiBot - twitter бот для Raspberry Pi

http://github.com/jpescada/TwitterPiBot

Бот может самостоятельно отслеживать твитты с определенным хэштегом и читать их.

Asterisk + Huawei E1550 или как не стоит экономить на телефонии

http://habrahabr.ru/post/273661/

Когда я полтора года назад, будучи студентом 4 курса телекоммуникаций, пришел работать в компанию на должность сисадмина, я понял что работы у меня будет очень много, а учить всего нового придется еще больше. Учебу я отодвинул на второй план, а потом и вовсе стал появляться на парах раз в месяц, потому как работы было много, и она была уж точно интереснее того, чему пытались учить в универе. 

Компания занималась продажами, и естественно здесь оказалось много таких человечков, которых зовут менеджерами по продажам, и им нужно было очень много звонить!
 

wechatpy - WeChat SDK

http://github.com/jxtech/wechatpy

linty_fresh - автоматизируем code review с помощью lint

http://github.com/lyft/linty_fresh

Утилита позволяет в автоматическом режиме проверять коммиты с помощью lint

Мой top 5 'новых' Python модулей в 2015 году

http://blog.rtwilson.com/my-top-5-new-python-modules-of-2015/

Автор статьи приводит 5 модулей для Python, которые наиболее сильно понравились в 2015году

vprof - визуальный профайлер для Python

http://pypi.python.org/pypi/vprof/

tqdm - быстрый, расширяемый progress bar для Python

http://github.com/tqdm/tqdm

joblib - реализация pipeline в Python

http://github.com/joblib/joblib

Модуль добавляет возможность организовать pipe's в коде. При этом они будут выглядеть как обычные функции.

Модуль реализован с помощью multiprocessing

pygoqrme - обертка над API для создания QRCode

http://pypi.python.org/pypi/pygoqrme/

asdl - ASDL parser

http://pypi.python.org/pypi/asdl/

dill - модуль для сериализации всех объектов в Python

http://github.com/uqfoundation/dill

Инструмент позволяет сериализовать встроенные типы данных, списки, словари, массивы, функции, классы, модули, встроенные методы и многое другое. 

(Список правда большой)

schema - валидация данных с помощью Schema

http://github.com/keleshev/schema

>>> from schema import Schema, And, Use, Optional

>>> schema = Schema([{'name': And(str, len),
...                   'age':  And(Use(int), lambda n: 18 <= n <= 99),
...                   Optional('sex'): And(str, Use(str.lower),
...                                        lambda s: s in ('male', 'female'))}])

>>> data = [{'name': 'Sue', 'age': '28', 'sex': 'FEMALE'},
...         {'name': 'Sam', 'age': '42'},
...         {'name': 'Sacha', 'age': '20', 'sex': 'Male'}]

>>> validated = schema.validate(data)

>>> assert validated == [{'name': 'Sue', 'age': 28, 'sex': 'female'},
...                      {'name': 'Sam', 'age': 42},
...                      {'name': 'Sacha', 'age' : 20, 'sex': 'male'}]

DeepLearningVideoGames - deep learning на видео-играх

http://github.com/asrivat1/DeepLearningVideoGames

В репозитории вы найдете теорию для обучения модели на играх. Есть даже готовый рабочий код.