谷歌 Python 工程师、Python 指导委员会成员 Thomas Wouters 昨天在社交媒体上发布了一条消息,称谷歌解散了 Python 团队。
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) 微软方面发布了一篇名为 “A Team at Microsoft is Helping Make Python Faster” 的博客,详细介绍了该公司的 Faster CPython 团队。 文章开头指出,近几年来 Python 的地位不断提高,包括 TIOBE 和 IEEE 都把该语言排在了榜单首位。然而,Python 的多功能性往往伴随着对其性能的批评。一些对性能敏感的软件通常是采用其他语言编写的,譬如 C 语言。近年来,大家也一直都在努力提高
五月份谷歌年度I/O开发者大会之前,据受影响的员工在社交媒体上分享的报道,这家科技巨头已经裁员了一些关键团队,如Flutter、Dart、Python等。谷歌向TechCrunch确认了裁员消息,但没有具体说明是哪些团队、角色或有多少人被裁。
Pyston团队宣布加入Anaconda 近日,Pyston团队宣布加入Anaconda,继续对他们的优化Python解释器进行开源开发。Kevin Modzelewski和?Marius Wacht
五一前夕,一则消息震惊了科技圈:Python 团队的所有职位将被取消。后来,更多消息的披露,谷歌并非完全撤出 Python 队伍,而是将原先位于美国的团队解散,转而在德国慕尼黑重新组建新团队。
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 文 | 罗奇奇,出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) 在退休又复出加入微软的 Faster CPython 团队后, Python 之父 Guido van Rossum 在 2021 年 Python 语言峰会上放下狠话,称团队将在 Python 3.11 版本中实现至少提速 1 倍的进展。 而在今年的 Python 语言峰会上,Guido 和团队搭档 Mark Shannon 汇报了最新的进展:对比 3.10
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
好久没用NCL了,今天上去官网看了一下,发现他们在去年11月份又update了一封给用户的信,愉快地宣布PyNIO和PyNGL统统烂尾啦~~
2021 年 10 月 4 号,Python 官方正式发布了 Python3.10.0(https://www.python.org/downloads/release/python-3100/)。当时在忙着大数据相关的工作就没有写文章聊聊这个版本。就以这篇文章来简单聊聊。
不过,就在一片大好的形势下,刚刚却曝出来一个出人意料的消息:谷歌的Python团队解散了?!
客户经常会问的一个问题是:如何有效地提升开发团队的水平?你如何让一组从未编写过Python的工程师使其成为高效的Python开发人员?你如何让从未构建过分布式系统的团队可以构建可靠,容错的微服务?让从未有云中构建经验的团队负责构建云软件?
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) Python 3.11 是一个大版本,且带来了约 25% 的性能提升。但近日 Python 核心开发者 Pablo 在邮件中宣布,由于一些重要的性能 Bug 和崩溃问题,预计在 10 月底发布的 Python 3.11 稳定版本可能要推迟到 12 月。 Python 3.11 Beta 4 已经比计划发布的时间晚了三周,因为下面这些 “一堆未处理的、影响发布的问题”。最难受的
在写《学习Python,怎能不懂点PEP呢?》的时候,我已经发现国内的Python翻译环境不容乐观。这个结论可能不对,毕竟这几年Python大热,或许有不少优秀的翻译项目,只是我还不知道而已。
先是 Meta 开源代码专用大模型 Code Llama,且免费商用。效果也非常好,Code Llama 在 HumanEval 和 MBPP 代码数据集上的一次生成通过率(pass@1)轻松超越 GPT-3.5,其中「Unnatural」版本的 pass@1 逼近了原始 GPT-4(OpenAI 在今年 3 月 GPT-4 技术报告中的数据)。
新语言Mojo,来自LLVM之父和Swift之父Chris Lattner,性能可达到目前版本Python的68000倍。
📷 作者 | TecTalk 译者 | Sambodhi 别把希望寄托在 Python 4.0 上。 Python 之父 Guido van Rossum 最近在接受微软 Reactor 的采访时被
随着 Python 之父 Guido van Rossum 逐步卸任 BDFL,Python (本文特指CPython)的未来之路牵动了万千开发者的心。目前,Python 社区共提出了 7 种治理方案,其最终胜出者,将决定 Python 未来的发展方向和方式。此话题事关重大,任何 Python 开发者最好都有所了解。Python 的核心开发者之一、PEP-8015 的作者 Victor Stinner 对这 7 个治理提案做了全面的对比,我将其翻译如下:
关于原因,X 上有网友做了爆料:“为了 GenAI,谷歌解雇了整个 Python 团队”。
机器之心报道 参与:黄小天、路雪、李泽南 最近,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 Python 2.7 的支持,全面转向 Python 3。由于目前存在很多基于 Numpy 的深度学习依赖库,该决定意味着所有在此之上的工具都将失去对于 Python 2.7 的支持。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具,经开发者整理发现,pandas 与 Jupyter notebook 也在即将放弃支持的名单之中。 Numpy 的声明 Python
2014 年,Python 实现 Pyston 诞生。Pyston 的开发目标是开发高性能 Python 实现,使 Python 跻身 C++ 等传统系统级语言主导的领域。
PyTorch社区最近有一种声音:下个版本应该抛弃Python改用Julia语言。
Julia成为2018年发展最快的编程语言之一,因为它结合了几种主要语言的优势而备受推崇。
软件行业现在基本上是协同工作,不再是以前个人单打独斗的年代了。在一个团队中,每个人可能负责一个或者多个模块。如果团队没有统一的编程规范,会增加代码理解难度,从而增加维护成本。所以遵循良好的编码风格,可以有效的提高代码的可读性,降低出错几率和维护难度。另外,使用(尽量)统一的编码风格,还可以降低沟通成本。
角色:产品所有者(决定做什么,能对需求拍板的人)、团队负责人(解决各种问题,专注如何更好的工作,屏蔽外部对开发团队的影响)、开发团队(项目执行人员,具体指开发人员和测试人员)。 准备工作:商业案例和资金、合同、憧憬、初始产品需求、初始发布计划、入股、组建团队。 敏捷团队通常人数为8-10人。 工作量估算:将开发任务量化,包括原型、Logo设计、UI设计、前端开发等,尽量把每个工作分解到最小任务量,最小任务量标准为工作时间不能超过两天,然后估算总体项目时间。把每个任务都贴在白板上面,白板上分三部分:to do(待完成)、in progress(进行中)和done(已完成)。
最近,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 Python 2.7 的支持,全面转向 Python 3。由于目前存在很多基于 Numpy 的深度学习依赖库,该决定意味着所有在此之上的工具都将失去对于 Python 2.7 的支持。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具,经开发者整理发现,pandas 与 Jupyter notebook 也在即将放弃支持的名单之中。
2017 年末,PSF(Python Software Foundation,Python 软件基金会)和 JetBrains 一起进行了一次全球范围内的关于 Python 使用情况的问卷调查,共有来自 153 个国家的 9506 名开发者参与了这次调查,官方也发布了一份调查报告分析。
来源:Python程序员 ID:pythonbuluo Python3的使用量在过去几年有了明显增加,但它仍有很长的路要走。使用Python的大公司倾向于在其基础架构上运行Python2.7代码,Facebook也不例外。在PyCon2018大会上,Facebook的工程师贾森‧弗里德讲述了该公司在过去四年左右的时间里,Python3从几乎无人问津到成为该公司主流Python版本的全过程。他在帮助公司实现这一目标中发挥了重要作用,他的演讲(视频地址:https://www.youtube.com/watch
在Python编程中,使用一个强大且方便的集成开发环境(IDE)可以显著提高开发效率。PyCharm作为一款功能丰富且广泛使用的Python IDE,被广大开发者所喜爱。本文将为您介绍如何安装PyCharm并进行基本配置。
Python在各大排行榜上一直都是名列前茅。目前,它在Tiobe指数中排名第二,仅次于C。随着该编程语言的广泛使用,基于Python的自动化测试框架也应运而生,且不断发展与丰富。
在软件和系统架构领域,尤其是作为运维开发工程师,掌握如何在Python项目中创建和管理虚拟环境是一项重要的技能。本文将详细介绍如何在Python 3中创建和使用虚拟环境,这对于隔离项目依赖、维护清洁的开发环境以及促进团队合作至关重要。
5 月 13 日,由 ThoughtWorks 主办的 2017 技术雷法峰会在北京召开。 正如官方宣传提到的:“ThoughtWorks 技术雷达” 并非一个客观的行业分析或者报告,也无意成为一份权威的官方文档。由各行各业诸多顶尖技术专家组成的 ThoughtWorks 全球技术委员会(TAB)每年定期讨论全球热门技术的发展现状,并以雷达形式对各类技术的成熟度进行评估并给出建议,为从程序员到 CIO/CTO 的利益相关者提供参考。而这也是大会名称之所以叫 “雷达” 的意义所在。 13 日上午,Though
技术雷达是什么 技术雷达是由 ThoughtWorks 技术战略委员会(TAB)经由多番正式讨论给出的最新技术趋势报告,它以独特的雷达形式对各类最新技术的成熟度进行评估并给出建议,为从程序员到CIO/
本周,Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包,专门针对 GPU 加速的深度神经网络(DNN)编程。它有望辅助、或在一定程度上替代,现有的 Python 数学、统计库(比如
Python 核心团队计划在 2020 年停止支持 Python 2。NumPy 自 2010 年以来同时并行支持 Python 2 和 Python 3,但是由于资源有限,支持 Python 2 变成了一个日渐加重的负担;因此,我们计划最终停止支持 Python 2。现在我们进入了社区支持的 Python 2 的最后几年,NumPy 想要说明我们的计划,并以帮助我们的下游生态制定计划,尽可能顺利地实现过渡为目标。
作者:陈会华 腾讯CSIG数据产品经理 导语| 从优秀数据分析师的访谈中,找到进入数据分析领域的捷径。 寄语 数据分析师Data analytist(或者数据科学家Data scientist),是公司不可或缺的组成人员,一家缺失数据分析师的公司,至少说明这家公司缺少数据驱动的意识,在未来竞争中,一定处于被动。 一直以来,我致力于推进数据化运营,而数据化运营需要解决几个核心问题: 1. 如何培养员工基于数据决策的意识和能力? 2. 如何构建一个高效的数据驱动的公司组织(如数据中心、产品团队的分析组等)和文
Algorand 基金会已推出 AlgoKit 2.0,支持 Python 开发。
Gcore 公共 API 团队的故事令您了解开发者使用更新的软件栈能获得哪些明显或意想不到的好处。
望着桌上的日历,我发现只剩下几张纸。自己蓦然意识到 2017 年已经即将离去,2018 年即将到来。已经到了年底,我们需要总结和回顾今年的历程。让我们盘点 2017 年涉及 Python 重要事件。
在软件开发和运维领域,自动化部署是一个至关重要的环节。它能够极大地提高部署效率,减少人为错误,同时增强整个部署过程的可控性和一致性。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,为自动化部署提供了丰富的工具和库。本文将介绍如何使用Python进行自动化部署,并提供代码实例来说明。
本周,Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包,专门针对 GPU 加速的深度神经网络(DNN)编程。它有望辅助、或在一定程度上替代,现有的 Python 数学、统计库(比如 NumPy)。它实现了机器学习框架 Torch 在 Python 语言环境的执行。开发团队表示,除 Facebook之外,它还已经被推特、卡内基梅隆大学和 Salesforce 等机构采用。 使用 Pytorch 的机构 Torch 是一个十分老牌、对多维矩阵数据进行操作的张量(tensor )库,在
今天,给大家简短带来一个量化面试中的小技巧。整理自WindQuant,后期公众号会推出一篇更详细的文章。
在IT领域,除了技术的日新月异,一种特殊的社交现象也在悄然流行,那就是“鄙视链”。这场瞬间的情感大戏,让人仿佛置身于一场刺激的游戏,每个人都觉得自己是鄙视链的最顶端。在这篇博客中,我们将深入挖掘IT圈内C、C++、Java、Python等编程语言之间的鄙视链现象,看看背后的原因和情感纠葛。
随着人机交互频次的日益增长,编程正成为这个时代“第三重要的基础学科”,从 C、C++到 Python、Julia,不同的编程语言因其本身的特性和功能而有着庞大的开发社区。
有很多文章比较了Python和R在数据科学方面的相对优点。但是这并不在这篇文章的讨论范围。这篇文章是关于数据分析师和机器学习工程师的分歧,以及他们对编程语言的不同需求。
DoorDash 是美国版的饿了么或美团外卖。基于 Python 2 和 Django 的单体应用无法持续,DoorDash 于是拆分单体应用,在对比 Kotlin、Java、Go、Rust、Python 3 后,他们确定用 Kotlin 写后端服务。
在电脑面前发了一会呆,发现不知道写些啥了,思来想去,那么便写写在平时在数据处理过程常用的三门编程语言吧。这三门编程语言分别是 Python、Scala 和 Java。
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