WSL(Ubuntu)将Ubuntu和Win10无缝连接起来，让开发人员可以不使用虚拟机，就轻松地在同一个系统中使用win10和Ubuntu，你可以用它代替Cywin32和babun.
最近 “pypy为什么能让python比c还快” 刷屏了，原文讲的内容偏理论，干货比较少。我们可以再深入一点点，了解pypy的真相。
Python 的运行速度确实没有 C 或者 Java 快，但是有一些项目正在努力让 Python 变得更快。
Enjarify 是一个将Dalvik字节码转化为等价的Java字节码，然后可以用一系列的Java分析工具去分析Android应用。之前我们一直使用Dex2jar来完成这个工作，不过Dex2jar已经算是一个非常老的工具咯。Dex2jar在绝大部分情况下都挺不错的，但是如果碰到了些模糊的特性或者特殊案例就会出错或者默默地吐出一些错误的结果。相比之下，Enjarify在设计的时候就考虑到了尽可能多的情况，特别是对于那些Dex2jar不起作用的情况下。另外，Enjarify能够有效地处理Unicode编码的类名、常量，隐式类型转换、正常处理流程中的移除处理啊等等。
PyPy 团队 21 日通过官方博客正式发布了两个全新版本：PyPy2.7 v5.7 和 PyPy3.5 v5.7，即支持 Python v2.7 语法和 Python v3.5 语法的 PyPy 全新版本解释器。 据博客介绍，此次更新的亮点有两个： ● PyPy3.5 首次引入了对 Python 3 的语法支持； ● PyPy2.7 提升了对 C 扩展包的兼容性，可以直接运行 Numpy、Cython 和 Pandas 等。 大部分做 Python 开发的人或多或少可能都知道 PyPy：一种基于 Py
首先我们要了解 django 字段类型 SlugField，SlugField 是一个新闻术语（通常叫做短标题）。一个 slug 只能包含字母、数字、下划线或者是连字符，通常用来作为短标签。通常它们是用来放在地址栏的 URL 里的。像 CharField 一样，你可以指定 max_length（也请参阅该部分中的有关数据库可移植性的说明和 max_length）。如果没有指定 max_length, Django 将会默认长度为 50。
这个我用pypy 2.7确认了下，确实没那么差， 如果用numpy或其他版本python的话，性能更快。但pypy还不完善，pypy3在beta, 所以一般情况，我是说一般情况下，这点比较让人不爽。
在生产环境中，经常遇到将数据库中的数据写入ClickHouse集群中。本文介绍2种将MySQL数据库中的数据导入到ClickHouse集群的方案。
Python自带了一些命令行工具，可以用来快速处理工作。我把这些命令行工具称之为 冷兵器 ，没有趁手工具时候可以顶替使用。这些工具都是python标准模块，具有 main 函数，直接使用 python -m 命令执行，多数可以使用 -h/--help查看帮助。
pytest是一个成熟的全功能的Python测试工具，可以帮助你写出更好的程序。适合从简单的单元到复杂的功能测试
话说为什么大家会集中讨论GIL？在这里题主的标准线是一个按bit处理的单线程DFS啊……几乎没有GIL发挥的余地好么……
衡量Unit Test(单元测试)是否充分, 覆盖率是一个必要指标, 是检验单元测试的重要依据, 这里针对python unittest 的单元测试覆盖率coverage进行分享.
不论什么语言，我们都需要注意性能优化问题，提高执行效率。选择了脚本语言就要忍受其速度，这句话在某种程度上说明了Python作为脚本语言的不足之 处，那就是执行效率和性能不够亮。尽管Python从未如C和Java一般快速，但是不少Python项目都处于开发语言领先位置。 Python 很简单易用，但大多数人使用Python都知道在处理密集型cpu工作时，它的数量级依然低于C、Java和JavaScript。但不少第三方不愿赘述 Python的优点，而是决定自内而外提高其性能。如果你想让Python在同一硬件
目前搜狗商城接口测试框架用的是unittest+HTMLTestRunner，case数有1097条，目前运行一次自动化测试，时长约为30分钟，期望控制在10分钟或者更短的时间内。近期打算重新优化框架，着重解决运行效率低的问题。最近调研了一下另一种主流测试框架Pytest，Pytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架，本文主要对比了Unittest和Pytest这两种较为流行的Python测试框架。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html
在python程序运行时，python首先会编译生成“字节码”，之后将字节码发送到所谓的“虚拟机”上执行。
Cython是一种用于将Python代码转换为C或C++代码的编译器。它是Python和C/C++之间的一种桥梁，可以提供更高的执行效率和更好的性能。Cython既是一种编程语言，也是一种编译器，它可以将Python代码转换为C或C++代码，并在编译时将其转换为机器码，以提高代码的执行速度。
https://juejin.im/post/5cc0986a6fb9a032453bb105”
写这篇文章的目的是想记录下NodeJs(后面简称node)与python的使用对比，希望看完之后大家对node跟python有个基本的认识。
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。
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。
链接：https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer
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
小小马上都要回学校考英语四级了，学校要求考英语四级的时候，需要做核算检测，这不，小小从小窝出发去做核算检测了。到北京佑安医院做核酸检测。
编程语⾔主要从以下几个⻆度为进行分类，编译型和解释型、静态语言和动态语⾔、强类型定义语言和弱类型定义语言。
Python 是门多才多艺的语言，既可以写后端，也可以做数据分析，既可以智能化运维，也可以搞渗透，既可以写爬虫，又可以做机器学习深度学习。然而，Python 的缺点也很明显，它的速度有点慢。
本文关键字：在tinycolinux上编译pypy和hippyvm,pypy上的php,hippyvm on rpython, hippyvm vs phalanger
本文关键字：DSL框架和自动化生成工具,pypy as dsl framework and jit framework
其实前面讲算法的文章，也有提到过。比如适用于双向队列的 deque，以及在合适的条件下运用 bisect 和 heapq 来提升算法的性能。
为啥把单元测试框架介绍放到这里讲，其实主要是想讲pytest框架的应用。这也是应网友的心声。其实pytest框架我以前是用在实际项目中的，只是一直没有将实践过程和经验教训沉淀下来。如今，我想还是写几篇关于pytest框架的应用。但是，在这之前，你必须先了解一下python单元测试框架的一些常识。
对于一个类似的程序，Python 要比其它语言慢 2 到 10 倍不等，这其中的原因是什么？又有没有改善的方法呢？
当谈到Python时，一般指的是CPython。但Python实际上是一门语言规范，只是定义了Python这门语言应该具备哪些语言要素，应当能完成什么样的任务。这种语言规范可以用不同的方式实现，可以用C实现，也可以用C++、Java、C#、JavaScript，甚至使用Python自己实现。这篇文章就是简要介绍并比较不同的Python实现，并且今后还会不断的扩充。
来源:Python开发者 ID:PythonCoder 当谈到Python时，一般指的是CPython。但Python实际上是一门语言规范，只是定义了Python这门语言应该具备哪些语言要素，应当能完成什么样的任务。这种语言规范可以用不同的方式实现，可以用C实现，也可以用C++、Java、C#、JavaScript，甚至使用Python自己实现。这篇文章就是简要介绍并比较不同的Python实现，并且今后还会不断的扩充。 CPython CPython是标准Python，也是其他Python编译器的参考实现
既然要学习 Python，那总得先了解了解它是干啥的、它的发展历史、它有什么特点以及最最重要的，我们能用它干啥？这样才能在我们后续学习的过程中更好的利用好它，提升我们的效率。
Sccache[1] 是由 mozilla 团队发起的类 ccache[2] 项目，支持 C/CPP, Rust, nvcc 等语言，并将缓存存储在本地或者云存储后端。在 v0.3.3 版本中，Sccache 加入了原生的 Github Action Cache Service 支持；在后续的 v0.4.0-pre.6[3] 版本中，社区对该功能进行了持续的改进，目前已经初步具备了在生产 CI 中应用的能力。
Python的第一个主流打包格式是.egg文件，现在大家庭中又有了一个叫做Wheel(*.whl)的新成员。wheel“被设计成包含PEP 376兼容安装（一种非常接近于磁盘上的格式）的所有文件”。在本文中，我们将学习如何创建一个wheel以及如何在virtualenv中安装wheel。
在这篇文章中，我将讨论一个工具，用以分析Python中CPU使用情况。CPU分析是通过分析CPU执行代码的方式来测量代码的性能，以此找到代码中的不妥之处，然后处理它们。 接下来我们将看看如何跟踪Pyt
当我们编写Python代码时，我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。
作为Python老司机来说，这样的库不要太多了，从地图绘制到算法优化、从调试工具到代码分析，python的生态里有大量的库资源可以给Pythoner使用
上一节我们简单了解了python程序运行的过程，并且大家也都了解到开发环境中有一个python解释器（PVM）的存在，那在python中，这样的解释器主要都有哪些，那些又是比较好用的呢？
eventlet是一个用来处理和网络相关的python库函数，而且可以通过协程来实现并发，在eventlet里，把“协程”叫做 greenthread(绿色线程)。所谓并发，就是开启了多个greenthread，并且对这些greenthread进行管理，以实现非阻塞式的 I/O。比如说用eventlet可以很方便的写一个性能很好的web服务器，或者是一个效率很高的网页爬虫，这都归功于eventlet的“绿色线程”，以及对“绿色线程”的管理机制。更让人不可思议的是，eventlet为了实现“绿色线程”，竟然对python的和网络相关的几个标准库函数进行了改写，并且可以以补丁（patch）的方式导入到程序中，因为python的库函数只支持普通的线程，而不支持协程，eventlet称之为“绿化”。
1 简介 用例失败重跑可以使用插件pytest-rerunfailures来实现； pytest-rerunfailures有环境要求： Python 3.5-3.8, or PyPy3 pytest 5.0或更高版本 查看下自己的版本，如下： Python 3.7.0 (v3.7.0:1bf9cc5093, Jun 27 2018, 04:59:51) [MSC v.1914 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "
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
Python语言近年来人气爆棚。它广泛应用于网络开发运营，数据科学，网络开发，以及网络安全问题中。
来源：https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-python-optim/
代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。
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