第 431 期 Python 週刊

文章,教程和講座

關於 Python 的 30 個最佳技巧

鏈接: https://t.co/zGlFseuoLG

通過這30種 Python 實踐來提高你的 Python 水平。

在 Linux 內核中運行 Python

鏈接: https://t.co/rJvjoUo4pf

本文討論一個很酷的項目 - 在 Linux 內核中運行的完整 Python 解釋器。

面向數據科學家的 Python 正則表達式教程

鏈接: https://www.dataquest.io/blog/regular-expressions-data-scientists/

在此 Python 正則表達式教程中,可以學到如何使用正則表達式和 pandas 庫管理大型數據集。

Python 中的特徵工程實用指南

鏈接: https://heartbeat.fritz.ai/a-practical-guide-to-feature-engineering-in-python-8326e40747c8

學習 Python 特徵工程中的底層技術。

Python 101:迭代器,生成器,協程

鏈接: https://www.integralist.co.uk/posts/python-generators/

這篇文章討論了生成器是什麼, 以及如何將其與協程對比. 瞭解這兩個概念(生成器和協程)之前,我們需要先了解其中的另一基礎概念----迭代器。

使用 Rust 使 Vim Python 插件快10倍

鏈接: http://liuchengxu.org/posts/speed-up-vim-python-plugin-using-rust/

這篇文章實質上是講述的關於使用 Y 使 X 快10倍,因此很明顯 X 和 Y 必須做同樣的事情,否則談論速度毫無意義。這背後的做法非常簡單,用另一種編譯語言重新編寫該腳本程序。所以我們實際上是通過在 Rust 中重寫 Python 函數將其速度提高了10倍。

Python並行編程

鏈接: https://blog.esciencecenter.nl/parallel-programming-in-python-7fd62c90217d

第1部分:關閉 GIL,結合 Dask 和 Numba 完成 Python 中的並行數字運算。

如何使用 Pyramid 和 Cornice 編寫 Python Web API

鏈接: https://opensource.com/article/20/1/python-web-api-pyramid-cornice

使用 Pyramid 和 Cornice 來構建並記錄可擴展的 RESTful Web 服務。

Python 中的原子無鎖計數器

鏈接: https://julien.danjou.info/atomic-lock-free-counters-in-python/

從移植完全異步的 Node.js 移植到多線程的 Python 中

鏈接: https://t.co/YytjAeBzrz

爲初學者提供的 Django 的 REST 框架教程

鏈接: https://www.youtube.com/watch?v=B38aDwUpcFc

一個 Python 打包器: Carol

鏈接: https://www.b-list.org/weblog/2020/jan/05/packaging/

計數查詢:在 Django 中的基本性能測試

鏈接: https://www.vinta.com.br/blog/2020/counting-queries-basic-performance-testing-in-django/

書籍

Slither into Python

鏈接: https://www.slitherintopython.com/

Slither into Python 是完全針對 Python 初學者的入門書。

有趣的項目,工具和庫

auto-cpufreq

鏈接: https://github.com/AdnanHodzic/auto-cpufreq

針對 Linux 的自動化的 CPU 速度功率優化器。

JobFunnel

鏈接: https://github.com/PaulMcInnis/JobFunnel

蒐集招聘網站,過濾審查招聘信息的工具。

The PassiveInvestor

鏈接: https://github.com/JerBouma/ThePassiveInvestor

普通人的被動投資

mPyPl

鏈接: http://soshnikov.com/mPyPl/

mPyPl是一個庫,它通過引入函數式管道概念,簡化了 Python 中的所有數據處理任務。

efficiencydet EfficientDet:可擴展且高效的目標檢測服務的實現。

py-roughviz

鏈接: https://github.com/charlesdong1991/py-roughviz

Python 實現的 JavaScript 庫 RoughViz,可用於創建交互式草圖。

flask-file-upload

鏈接: https://github.com/joegasewicz/Flask-File-Upload

用於 Flask 中的文件上傳。

keras-ocr

鏈接: https://github.com/faustomorales/keras-ocr

使用 CRAFT 文本檢測器和 Keras CRNN 識別模型打包的庫。

Cachew

鏈接: https://github.com/karlicoss/cachew

由類型提示提供受支持的持久性緩存/序列化。

karateclub

鏈接: https://github.com/benedekrozemberczki/karateclub

基於 NetworkX 的通用社區檢測和網絡嵌入式研究庫。

文章翻譯自 Python Weekly 431, 有刪改, 不作爲商業用途
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