Python with PY Family * Creating standalone Mac OS X applications with Python and py2app [https://www.metachris.com/2015/11/create-standalone-mac-os-x-applications-with-python-and-py2app/] * Python 프로그램을 OSX 응용프로그램으로 만드는 방법을 소개한 튜토리얼 * PyQT가 가능하다면 뭔가 재미있는걸 많이 만들 수 있을 듯 * If I were designing Python's import from scratch [http://www.

Python with PY Family * Django Under The Hood [https://opbeat.com/events/duth/] * Django 컨퍼런스 비디오 모음. * 컨퍼런스 스피커들 대부분이 django core 개발자 * Flappy Bird in 87 Lines of Python [https://www.youtube.com/watch?v=h2Uhla6nLDU] * 'Flappy Bird'를 파이썬으로 만들어보는 튜토리얼 * 할 말을 잃게 됨 JavaScript

Python with PY Family * Django 1.9 release candidate 1 released [https://www.djangoproject.com/weblog/2015/nov/16/django-19rc1-released/] * Django 1.9 버전에 관한 내용 * 변경사항은 이곳 [https://docs.djangoproject.com/en/dev/releases/1.9/]에 있음 * 1.8 책 샀는데 뭔가 빨리 배우던가 빨리 포기해야 겠다는 생각이

Python with PY Family * Essential Python Tools to help with Code Quality [http://aboumrad.info/essential-python-tools-quality.html] * 코드의 '퀄리티' 향상을 도와주는 툴 소개 * PEP8로 어떻게든 유지하고 있는데, 몇개는 조금씩 사용해 봐야겠음 * Counting Things in Python: A History [http://treyhunner.com/2015/11/counting-things-in-python/] * 파이썬의 'Counting'에

Python with PY Family * Advanced Jupyter Notebook Tricks — Part I [http://blog.dominodatalab.com/lesser-known-ways-of-using-notebooks/] * Python으로 데이터 관련 업무를 하다보면 PyCharm보다 편하다고 느껴지는 Notebook! * 엄청나게 유용한 Tip! Tip! Tip! 특히 "Batch, scheduling, and reports" 부분은 감동적임! * Teardown: Refactoring Search from Django App to Microservice [https://www.safaribooksonline.com/

Python with PY Family * VIM and Python - a Match Made in Heaven [https://realpython.com/blog/python/vim-and-python-a-match-made-in-heaven/] * VIM으로 Python을 손쉽게 뭔가 하려는 사람들을 위한 튜토리얼 * Emacs는 우리의 마음속에 있는거니까 따로 말하지 [http://emacswiki.org/emacs/PythonProgrammingInEmacs] 않겠음 * Python 101: Lambda Basics [http://www.blog.pythonlibrary.org/2015/10/

Python with PY Family * Python’s objects and classes — a visual guide [http://blog.lerner.co.il/pythons-objects-and-classes-a-visual-guide/] * '모든 것이 객체'라는 것을 그림으로 잘 설명하고 있음 * Don’t use pickle — use Camel [http://eev.ee/blog/2015/10/15/dont-use-pickle-use-camel] * 파이썬의 Pickle의 주의점에 대해서 '매우'

Python with PY Family * Directed graph traversal, orderings and applications to data-flow analysis [http://eli.thegreenplace.net/2015/directed-graph-traversal-orderings-and-applications-to-data-flow-analysis/] * 유향 그래프 순회를 통한 데이터 흐름을 분석하는 튜토리얼 * 그러나, '본격 신나고 즐거운 자료구조' 시간 되겠음 * Twitter bot using Google Spreadsheets in Python [https://opensourcehacker.com/2015/10/14/twitter-bot-using-google-spreadsheets-in-python/

Python with PY Family * An Intro to argparse [http://www.blog.pythonlibrary.org/2015/10/08/a-intro-to-argparse/] * CLI에서 몇가지 실행 옵션이 필요한 경우 파이썬 3의 표준 라이브러리에 추가된 argparse 모듈을 사용하는 매우 간단한 튜토리얼 * 한국어로 된 튜토리얼 중 추천할 만한 문서는 이곳 [http://hwanho.net/blog/2014/08/22/argparse-module/

Python with PY Family * Building Data Products with Python: Using Machine Learning to Provide Recommendations [https://www.codementor.io/python/tutorial/build-data-products-django-machine-learning-clustering-user-preferences] * 기초적인 튜토리얼 * 'Step by Step'으로 충분히 재미있게 진행할 수 있음 Etc * Stats for hackers [https://speakerdeck.com/jakevdp/statistics-for-hackers] * 통계적인 측면에서 볼 내용들이 더 많음

Python with PY Family * Building Generic Data Queries using Python AST [http://tech-blog.serenytics.com/building-generic-data-queries-using-python-ast.html] * pandas와 sql을 AST를 사용해서 한번에 해결하는 방법을 설명하고 있음 * 감히 범접할 능력이 안됨 흐규... * OpenCV Track Object Movement [http://www.pyimagesearch.com/2015/09/21/opencv-track-object-movement] * OpenCV를 사용한 '객체 움직임 추적'

Python with PY Family * Python 3.5.0 was released on September 13th, 2015. [https://www.python.org/downloads/release/python-350] * 이번 주 '빅' 뉴스, python > 3.4로 대동단결 * Let's Build A Simple Interpreter. Part 4. [http://ruslanspivak.com/lsbasi-part4/] * 굉장히 설명히 잘 되어있음. * 용북보다

Python with PY Family * 10 Reasons to love SQLAlchemy [http://pajhome.org.uk/blog/10_reasons_to_love_sqlalchemy.html] * 써야 할 10가지 이유를 알아야 쓰지 말아야 할 100가지 이유를 물리칠 수 있음 * How to Use a Machine Learning Checklist to Get Accurate Predictions, Reliably (even if you are a

Python with PY Family * An example machine learning notebook [http://nbviewer.ipython.org/github/rhiever/Data-Analysis-and-Machine-Learning-Projects/blob/master/example-data-science-notebook/Example%20Machine%20Learning%20Notebook.ipynb?utm_source=Python+Weekly+Newsletter&utm_campaign=f94ce93c9c-Python_Weekly_Issue_207_September_3_2015&utm_medium=email&utm_term=0_9e26887fc5-f94ce93c9c-312709733] * 머신 러닝

Python with PY Family * How to Track NBA Player Movements in Python [http://savvastjortjoglou.com/nba-play-by-play-movements.html?utm_source=Python+Weekly+Newsletter&utm_campaign=88a4432a93-Python_Weekly_Issue_206_August_27_2015&utm_medium=email&utm_term=0_9e26887fc5-88a4432a93-312709733] * 슬램덩크의 '한나' 선배가 되어보자! * Pytest vs Unittest

Python with PY Family * Pycon 2015 [http://www.pycon.kr/2015/] * '파이썬, 다같이, 성공적' * 이런 좋은 행사는 무조건 참석하는 겁니다. 오홋!! * Creating Powerpoint Presentations with Python [http://pbpython.com/creating-powerpoint.html] * 파이썬으로 파워포인트 만들기 == '덕력 증강' * How I Hacked Amazon’s $5 WiFi Button to track