英文:Using Mypy in production at Spring (https://notes.crmarsh.com/using-mypy-in-production-at-spring)
Python是一种出色的编程语言。凭借其易读的语法和庞大的库生态系统,Python可用于构建从小型脚本到机器学习项目再到生产级网络平台的任何内容。对于编程新手来说,Python很容易成为他们的第一门语言,而对于经验丰富的老手来说,Python的强大功能足以提高他们的工作效率。
当开始一个新的 Python 项目时,大家很容易一头扎进去就开始编码。其实花一点时间选择优秀的库,将为以后的开发节省大量时间,并带来更快乐的编码体验。
注释、文档字符串和类型提示帮助你保持代码的可读性。注释是简单明了的简短解释,你直接写在源代码中,计算机会忽略它们。注释为那些没有编写代码的人提供了有用的注释、警告和提醒,或者有时甚至为将来代码的程序员提供了帮助。几乎每个程序员都问过自己,“谁写了这些不可读的东西?”却发现答案是,“我做的。”
链接:https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer
来自:开源中国 协作翻译 链接: https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer 原文:6 essential libraries for every Python developer 原文链接:https://www.infoworld.com/article/3230202/python/6-essential-libraries-for-every-python-developer
译者注:无论你是想快速入手Python还是想为Python应用程序构建本地UI,亦或者对Python代码进行优化,本文列举的6个库,都有可能会帮到你。
关键时刻,第一时间送达! 📷 本文经授权转自人工智能头条。 Python 已经成为机器学习及其他科学领域中的主流语言。它不但与多种深度学习框架兼容,而且还包含优秀的工具包和依赖库,方便我们对数据进行预处理和可视化操作。 据最新消息,到 2019 年底,Numpy 等很多科学计算工具包都将停止支持 Python 2版本,而 2018 年后 Numpy 的所有新功能版本也都将只支持 Python 3。 为了使初学者能够轻松地从 Python 2 向 Python 3 实现迁移,我收集了一些 Python 3 的
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Python 中的函数是一等对象。编程语言研究人员将“一等对象”定义为一个程序实体,可以:
01 Python 必备之 PyPy PyPy 主要用于何处? 如果你需要更快的 Python 应用程序,最简单的实现的方法就是通过 PyPy ,Python 运行时与实时(JIT)编译器。与使用普通的 Python 对等程序相比,使用 PyPy 的 Python 应用程序的运行速度平均提升7.5倍。不幸的是,PyPy 与许多 Python 的明星框架并不是很好地兼容。PyPy 5.9 在解决这个问题上取得了重大进展。 PyPy 5.9 的功能 数据科学框架 NumPy 和 Pandas 现在运行在 PyP
无论你是正在使用 Python 进行快速开发,还是在为 Python 桌面应用制作原生 UI ,或者是在优化现有的 Python 代码,以下这些 Python 项目都是应该使用的。
然而,关于他们究竟是什么(在本文中,我暂且称他们为提示)、他们会如何使你的代码受益,仍然有许多让人困惑不解的地方。
大家好,我是猫哥,好久不见!2022 年末的时候,我不可避免地阳了,借着身体不舒服就停更了,接踵而至的是元旦和春节假期,又给自己放了假,连年终总结也鸽了,一懈怠就到了 2 月中旬……
选自GitHub 作者:Alex Rogozhnikov 机器之心编译 目前,Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7,不过,这种情况很快即将结束。去年 11 月,Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注:这一科学计算库即将放弃对于 Python 2.7 的支持,全面转向 Python 3。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具,pandas 与 Jupyter notebook 等很多产品也在即将放弃支持的名单之中
这篇文章实际是The Ultimate Guide to Python Type Checking文的导读和个人理解,有不当之处,以原文为准。内容分为四个部分:
编译 | 林椿眄 编辑 | Donna Python 已经成为机器学习及其他科学领域中的主流语言。它不但与多种深度学习框架兼容,而且还包含优秀的工具包和依赖库,方便我们对数据进行预处理和可视化操作。 据最新消息,到2019 年底,Numpy 等很多科学计算工具包都将停止支持Python 2版本,而 2018 年后 Numpy 的所有新功能版本也都将只支持 Python 3。 为了使初学者能够轻松地从 Python 2 向 Python 3 实现迁移,我收集了一些 Python 3 的功能,希望对大家有所帮助
mypy 是 Python 的一个可选静态类型检查器,旨在结合动态(或“鸭子”)类型和静态类型的优点。mypy 将 Python 的表达能力和便利性与强大的类型系统和编译时类型检查相结合。mypy 类型检查标准 Python 程序;使用任何 Python VM 运行它们,基本上没有运行时开销。
前言 目前,Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7,不过,这种情况很快即将结束。 去年 11 月,Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注:这一科学计算库即将放弃对于 Python 2.7 的支持,全面转向 Python 3。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具,pandas 与 Jupyter notebook 等很多产品也在即将放弃支持的名单之中。对于数据科学开发者而言,如何将已有项目从 Python 2 转
我编写Python已有5年以上了,我的工具集通常变得越来越小,而不是越来越大。 许多工具不是必需的或无用的,而其中的一些只是简单地增加了。
如果你搜一圈 "Fabric "关键字,你会发现 90% 的资料都是过时的,因为现在 Fabric 支持 Python3,但是它又不兼容旧版 Fabric。所以,如果你按照那些教程去操作的话根本跑不通。
class ClassName(Base1,Base2):在类的定义中,括号中的为父类。__init__ : 构造函数,在生成对象时调用。双下划线开头的为私有属性或私有方法。所有方法的第一个参数都为self
原文链接:https://realpython.com/python-type-checking/
本章是第八章的续集,涵盖了更多关于 Python 渐进类型系统的内容。主要议题包括:
类元编程是在运行时创建或自定义类的艺术。在 Python 中,类是一等对象,因此可以使用函数在任何时候创建一个新类,而无需使用 class 关键字。类装饰器也是函数,但设计用于检查、更改甚至替换装饰的类为另一个类。最后,元类是类元编程的最高级工具:它们让你创建具有特殊特性的全新类别的类,例如我们已经看到的抽象基类。
最近在弄flask的东西,好久没写博客的,感觉少了点什么,感觉被别人落下好多,可能渐渐的养成了写博客的习惯吧。也是自己想学的东西太多了(说白了就是基础太差了,只是know how,不能做到konw why)。
在此之前,我认为 Python 的类型提示就是一个花瓶,看起来好看,但并没有实质的作用,因为即使类型写错了,或者传错了,程序仍然可以运行,直到我发现了 mypy 这个工具。今天就来聊一聊 mypy。
在我们的预想里,上述代码应该会输出 LeviathanAxe is ready,但实际运行则会报错:AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'items'
函数传参是最常用的方法,但是你真的掌握python里参数的传递和使用了吗?之前文章我们介绍了传参的拷贝情况,会不会引起传入参数的变化。本文详细介绍python的函数中*args, **kwargs的使用。
关于 Python 自动化的话题,在上一篇文章中,我介绍了 Invoke 库,它是 Fabric 的最重要组件之一。Fabric 也是一个被广泛应用的自动化工具库,是不得不提的自动化运维利器,所以,本文将来介绍一下它。
用Python编代码体验极佳,并随着新版本的发布越来越好!对于我而言,Python提供的大量免费函数库、高可读性的程序和新引入的类型注释让我沉迷其中无法自拔。然而,数据科学家特别容易使自己的Jupyter notebook变得庞大而杂乱,或者写出一些难以理解的python文件。此外,当一个项目依赖于同一函数库的不同版本时,常常发生版本冲突。修复以上问题消耗大量时间,还经常导致其他项目出现问题。必须找到避免这类问题的解决方式,为编写代码提供便利。
花下猫语:众所周知,Python 是一门动态类型语言,这也是造成它性能较慢的一大原因。如今 Python 也引入了一些类型检查的辅助,那么,类型检查对于提升 Python 代码健壮性,有没有帮助呢?(既然这么问了,那肯定是有的……)
Node.js Best Practices 是一个关于 Node.js 最佳实践的开源项目。该项目汇总了许多顶级内容,包括 80 多个最佳实践、样式指南和架构技巧。以下是该项目的核心优势和主要功能:
转眼间,2018 年已进入倒计时阶段,回忆起这一年中编程语言界的发展,过得风生水起的语言非 Python 莫属。而它的火热和人工智能产业的爆发不无关系,但全局来看,得益于 AI 的 Python 并非止于 AI,Python 还在系统编程、多媒体应用、数据库编程、Web、爬虫等多个场景中均有应用。不仅如此,这一年的 Python 在 TIOBE 编程语言排行榜中,两度超越了 C++,涌进排行榜的前三甲。
然而,当我们写Python代码时,我们应该像静态语言一样写它的类型。这是TypeHints。
之前有小伙伴反应,Python 官网经常打不开或者下载很慢,所以我们特地下载好了 Python 3.12 的离线安装包,包括 Windows 和 Mac 的,放在了云盘上,有需要的同学可自取。
Happiness is a way of travel. Not a destination.
昨天花时间选读了朱雷老师新出版的《Python工匠》的第十三章,简单和大家分享下,总结分享分为两篇,本篇主要介绍如何写出好看的代码,给大家分享我从书里学到的五个代码风格优化工具。
锁是数据库系统区分于文件系统的一个关键特性。数据库使用锁来支持对共享资源进行并发访问,提供数据的完整性和一致性。此外,数据库事务的隔离性也是通过锁实现的。InnoDB在此方面一直优于其他数据库引擎。InnoDB会在行级别上对表数据上锁,而MyISAM只能在表级别上锁,二者性能差异可想而知。
很多人可能参加过许多比赛,做过许多项目,但比赛或项目结束之后,曾经写过的代码、用过的模型就被丢到了一边,甚至不久就被删掉。
近日,微软在 Github 上开源了一个 Python 静态类型检查工具:pyright ,引起了社区内的多方关注。
原文:https://sourcery.ai/blog/python-best-practices/
说到 Python 的静态分析工具,就不得不说Pylint、Pyflakes 和 Mypy。他们的作用有重叠的地方,但又有各自的侧重点。在某些时候你可以只选择其中一个来用,有时候你又需要把他们结合起来使用。
Python 曾经是一种你可以在几天内学会的语言,但“曾经是”是很多年前的事了。最近,我相隔11年后重新用这门语言开发产品时,有点不知所措,它添加了太多的新功能,如果你不了解所有这些新功能,理解现代 Python 代码将是多么困难的一件事。
InnoDB 存储引擎支持多粒度锁(multiple granularity locking),也就是允许行锁和表锁共存。当允许行锁和表锁共存的时候,可能会存在下面这样一个问题: 例如我执行如下 SQL: 这段 SQL 执行完成后,给 id 为 1 的记录加了排他锁。 此时,在另外一个会话中,我如果想给这张表再来一个表级共享锁,如下: lock table user read; 此时就会有一个问题,共享锁和排他锁是互斥的,要给表上共享锁,就得去检查一下表中的每一条记录都不存在排他锁,如果表中的数据量比较大
对于很多人而言,Python提供的大量免费函数库、高可读性的程序和新引入的类型注释让很多爱不释手。
自己写代码只给自己看,其实怎么写都行。一旦有团队合作,或者要分享自己的代码,就要好好写了,专业的代码可以为自己积累技术影响力。
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