关于 Python 的 30 个最佳技巧
链接: https://t.co/zGlFseuoLG
通过这30种 Python 实践来提高你的 Python 水平。
在 Linux 内核中运行 Python
链接: https://t.co/rJvjoUo4pf
本文讨论一个很酷的项目 - 在 Linux 内核中运行的完整 Python 解释器。
面向数据科学家的 Python 正则表达式教程
链接: https://www.dataquest.io/blog/regular-expressions-data-scientists/
在此 Python 正则表达式教程中,可以学到如何使用正则表达式和 pandas 库管理大型数据集。
Python 中的特征工程实用指南
链接: https://heartbeat.fritz.ai/a-practical-guide-to-feature-engineering-in-python-8326e40747c8
学习 Python 特征工程中的底层技术。
Python 101:迭代器,生成器,协程
链接: https://www.integralist.co.uk/posts/python-generators/
这篇文章讨论了生成器是什么, 以及如何将其与协程对比. 了解这两个概念(生成器和协程)之前,我们需要先了解其中的另一基础概念----迭代器。
使用 Rust 使 Vim Python 插件快10倍
链接: http://liuchengxu.org/posts/speed-up-vim-python-plugin-using-rust/
这篇文章实质上是讲述的关于使用 Y 使 X 快10倍,因此很明显 X 和 Y 必须做同样的事情,否则谈论速度毫无意义。这背后的做法非常简单,用另一种编译语言重新编写该脚本程序。所以我们实际上是通过在 Rust 中重写 Python 函数将其速度提高了10倍。
Python并行编程
链接: https://blog.esciencecenter.nl/parallel-programming-in-python-7fd62c90217d
第1部分:关闭 GIL,结合 Dask 和 Numba 完成 Python 中的并行数字运算。
如何使用 Pyramid 和 Cornice 编写 Python Web API
链接: https://opensource.com/article/20/1/python-web-api-pyramid-cornice
使用 Pyramid 和 Cornice 来构建并记录可扩展的 RESTful Web 服务。
Python 中的原子无锁计数器
链接: https://julien.danjou.info/atomic-lock-free-counters-in-python/
从移植完全异步的 Node.js 移植到多线程的 Python 中
链接: https://t.co/YytjAeBzrz
为初学者提供的 Django 的 REST 框架教程
链接: https://www.youtube.com/watch?v=B38aDwUpcFc
一个 Python 打包器: Carol
链接: https://www.b-list.org/weblog/2020/jan/05/packaging/
计数查询:在 Django 中的基本性能测试
链接: https://www.vinta.com.br/blog/2020/counting-queries-basic-performance-testing-in-django/
Slither into Python
链接: https://www.slitherintopython.com/
Slither into Python 是完全针对 Python 初学者的入门书。
auto-cpufreq
链接: https://github.com/AdnanHodzic/auto-cpufreq
针对 Linux 的自动化的 CPU 速度功率优化器。
JobFunnel
链接: https://github.com/PaulMcInnis/JobFunnel
搜集招聘网站,过滤审查招聘信息的工具。
The PassiveInvestor
链接: https://github.com/JerBouma/ThePassiveInvestor
普通人的被动投资
mPyPl
链接: http://soshnikov.com/mPyPl/
mPyPl是一个库,它通过引入函数式管道概念,简化了 Python 中的所有数据处理任务。
efficiencydet EfficientDet:可扩展且高效的目标检测服务的实现。
py-roughviz
链接: https://github.com/charlesdong1991/py-roughviz
Python 实现的 JavaScript 库 RoughViz,可用于创建交互式草图。
flask-file-upload
链接: https://github.com/joegasewicz/Flask-File-Upload
用于 Flask 中的文件上传。
keras-ocr
链接: https://github.com/faustomorales/keras-ocr
使用 CRAFT 文本检测器和 Keras CRNN 识别模型打包的库。
Cachew
链接: https://github.com/karlicoss/cachew
由类型提示提供受支持的持久性缓存/序列化。
karateclub
链接: https://github.com/benedekrozemberczki/karateclub
基于 NetworkX 的通用社区检测和网络嵌入式研究库。
本文翻译自 Python Weekly 431 期,有删改,不作为商业用途。