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Python 壹周刊 004

新鲜事儿

两个恶意 Python 库被发现窃取 SSH 和 GPG 密钥

通过相似字母来让假库和真库看起来一样,以误导使用者。安装库时务必小心检查。

Netflix 开源了用于数据科学项目管理的 Python 库 —— Metaflow

Metaflow 是 Netflix 机器学习基础架构的关键部件,主要用于加速数据科学工作流的构建和部署,Netflix 希望通过开源 Metaflow 简化机器学习项目从原型阶段到生产阶段的过程,进而提高数据科学家的工作效率。

Mozilla 和 Chan Zuckerberg Initiative 支持 pip

Python 软件基金会(Python Software Foundation)将获得 407,000 美元,以支持 2020 年的 pip 改进工作。这项基础性的变革性工作将使 Python 开发人员和用户专注于他们正在构建和使用的工具,而不是对依赖冲突进行故障排查。让我们期待一下吧~

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框架模式

有很多方法可以配置框架,而每种方法都有其自身的权衡。 这篇文章描述了 N 种框架配置模式,提供了简短的示例和并权衡点。非常值得一看。

端到端机器学习:从数据收集到部署

文章列出完成构建和部署机器学习应用程序的必要步骤。 从数据收集到部署,将会是一段令人兴奋且有趣的旅程。

高性能 Python

简单几行代码,你也能写出高性能的 Python 程序。

有关如何练习 Python 的一些有用技巧

文章提出了诸如选择合适的环境、编写和改进代码、分析源码、成为社区一部分等等技巧来帮助你提升 Python 技能。

适用于 Python 开发人员的开发人员工具和框架

文章列出的工具和框架可以说是 Python 开发人员必备的了。

使用 OpenCV 进行车辆检测、追踪和速度估算

你将学习如何使用 OpenCV 和深度学习来检测视频流中的车辆,对其进行跟踪,并应用速度估算来检测行驶中的车辆的 MPH/KPH。

Excel vs Python:如何进行常见的数据分析任务

Excel 和 Python 有什么区别? 在本教程中,我们将通过比较如何在两个平台上执行基本的分析任务进行比较。

使用 Elasticsearch、Logstash、Kibana(ELK)+ Filebeat 实现 Django 的集中式日志记录

在本教程中,我们将学习如何将应用程序日志从 Django 应用程序推送到 Elasticsearch 存储,并能够在 Kibana Web 工具中以可读的方式显示它。本文的主要目的是使用 Elastic 提供的另一个工具(Filebeat )在 Django 服务器和 ELK 栈(Elasticsearch、Kibana 和 Logstash)之间建立连接。 我们还将简要介绍所有前面的步骤,例如日志记录背后的原因,在 Django 中配置日志记录以及安装 ELK 栈。

使用 Python 构建 Windows 快捷方式

作者花了太多时间试图在多台 Windows 计算机上正确设置快捷方式,以至于要自动化创建链接。 本文将讨论如何使用 Python 创建自定义 Windows 快捷方式来启动 conda 环境。

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通过 gmaps 玩转谷歌地图

使用 jupyter 演示,手把手教你如何玩转谷歌地图

量子计算机编程

使用 IBM 免费的基于云的量子机器和 Qiskit,对量子计算机编程进行实用的入门介绍。

Django 3.0 都有哪些新功能

Django 刚刚发布了新的主要版本 Django 3.0。 它对你有何影响?什么是 ASGI? 让视频中的小哥哥告诉你

Python 字节码入门教程

这是一种很好的逐步深入 CPython(事实上的 Python 参考实现)内部的方法。 如果你想了解有关 Python 的更多信息,请花 10 分钟!

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一个基于 Flask 的 Pythonic 且面向对象的 Web 框架。

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Twitter 上的 emoji 是如何被使用的。

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Python 3 的 RPC & 事件框架。

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cuSignal 使用 CuPy(GPU 加速的 NumPy)和自定义的 Numba CUDA 内核来加速流行的 SciPy Signal 库。

friendly-traceback

面向 Python 初学者:用更易于理解的东西(可以翻译成多种语言)代替标准回溯。

pytasking

一个简单的 Python 3.5+多任务库。

Whatsapp-Net

根据 WhatsApp 组数据生成网络连接图。

gensim

用于主题建模、文档索引和相似性检索的 Python 库。

micropython

适用于微控制器和受限系统的精简高效的 Python 实现 。

prophet

为具有多季节性、线性或非线性增长的时间序列数据生成高质量的预测。

tqdm

适用于 Python 和 CLI 的快速、可扩展的进度栏。

keyring

提供了一种从 Python 访问系统密钥环服务的简便方法。