Python技术周刊：第 21 期

欢迎来到《Python技术周刊》这是第21期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。

文章和教程

1、什么时候在Python中使用列表推导[1] 使用Python列表理解功能，可以轻松创建列表，同时对其成员执行复杂的过滤，映射和条件逻辑。在本教程中，你将学习何时在Python中使用列表推导以及如何有效创建列表推导。

2、我的Python开发环境，2020版[2] Django的共同创建者解释了他的Python环境：“使用pyenv，pipx组合在一起。

3、使用Blackfire.io评估和提高Python代码性能[3] Blackfire支持2.7.x和3.x中的任何Python版本。查找，I/O，CPU，内存，HTTP请求和SQL查询的瓶颈。

4、使用Keras和深度学习发现自然灾害[4] 在本教程中，您将学习如何使用Keras，Computer Vision和Deep Learning以高达95％的准确度自动检测自然灾害（地震，洪水，野火，飓风/飓风）。

5、Python成为GitHub第二受欢迎的语言[5] GitHub发布了最新的《八度宇宙状态》报告，该报告提供了有关开发行业的有趣见解。

6、如何使用Pandas在Python中读取Stata文件[6] 了解如何在Python中读取Stata（.dta）文件以及如何将Stata文件写入CSV和Excel文件。

7、使用Flask和Vue.js开发单页应用程序[7] 如何使用Vue和Flask设置基本CRUD应用程序的分步指南。

有趣的项目、工具和库

1、SeleniumBase[8] 用于Web自动化，端到端测试和网站浏览的多合一框架。SeleniumBase使用pytest运行Python脚本，而使用Selenium WebDriver控制Web浏览器。

2、flupy[9] flupy实现了流式的接口，可将多个方法调用链接为一个python表达式。所有松散的方法都返回生成器，并以深度优先的顺序进行延迟评估。这允许松散的表达式在极其有限的内存中转换任意大小的数据。

3、rele[10] 易于使用的Google PubSub。

4、pythran[11] Pythran是Python语言子集的提前编译器，专注于科学计算。它需要一个带有一些接口说明的Python模块，并将其转换为具有相同接口的本机Python模块，但是（希望）速度更快。

5、pytest-quarantine[12] pytest插件，用于管理预期的测试失败的结果。

6、pywebview[13] pywebview是围绕webview组件的轻型跨平台包装程序，它允许在其自己的本机GUI窗口中显示HTML内容。它为您提供了桌面应用程序中的Web技术功能，隐藏了GUI基于浏览器的事实。您可以将pywebview与轻量级的Web框架（例如Flask或Bottle）一起使用，也可以单独使用python和DOM之间的双向桥梁。

7、PTVS[14] 适用于Visual Studio的Python工具。

文摘

1、孩子所受的教育不应该只是知识和竞争教育，还应该包括素质与合作教育。情商高有利于一个人在社会中生存和与人共事。

2、时间是个贪婪的赌徒，从不作弊，逢赌必赢！

3、我们每个人都能够做出的贡献是：我们能够将自己对世界的点滴理解，注入人类普遍的经验之池中。

4、出于功利的目的，我们一般急于形成一个新习惯或改掉一个旧习惯，然而这样一来很可能会欲速则不达。

5、做笔记的目的不是记录下别人的想法或观点，而是要借鉴别人的思想和做法，改进我们自己的知识体系，寻找解决问题更有效的策略。

6、太阳照到大地上，给每个人的光是一样的，但你能接受到多少，不取决于太阳，而取决于你自己。

References

[1] 什么时候在Python中使用列表推导: https://realpython.com/list-comprehension-python/ [2] 我的Python开发环境，2020版: https://jacobian.org/2019/nov/11/python-environment-2020/ [3] 使用Blackfire.io评估和提高Python代码性能: https://hello.blackfire.io/python?utm_source=pycoder_weekly&utm_medium=newsletter&utm_campaign=q4_2019 [4] 使用Keras和深度学习发现自然灾害: https://www.pyimagesearch.com/2019/11/11/detecting-natural-disasters-with-keras-and-deep-learning/ [5] Python成为GitHub第二受欢迎的语言: https://www.developer-tech.com/news/2019/nov/08/octoverse-2019-python-java-github-most-popular-language/ [6] 如何使用Pandas在Python中读取Stata文件: https://www.marsja.se/how-to-read-stata-files-in-python-with-pandas/ [7] 使用Flask和Vue.js开发单页应用程序: https://testdriven.io/blog/developing-a-single-page-app-with-flask-and-vuejs/?utm_source=realpython [8] SeleniumBase: https://github.com/seleniumbase/SeleniumBase [9] flupy: https://github.com/olirice/flupy [10] rele: https://github.com/mercadona/rele [11] pythran: https://github.com/serge-sans-paille/pythran [12] pytest-quarantine: https://github.com/EnergySage/pytest-quarantine [13] pywebview: https://github.com/r0x0r/pywebview [14] PTVS: https://github.com/Microsoft/PTVS