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欢迎阅读《pythonista周刊》第453期。Let us start!

原文: https://mailchi.mp/pythonweekly/python-weekly-issue-453
翻译：Dustyposa

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文章、教程与话题

Go 编程语言在编写高吞吐量服务时大放异彩，Python 在用于数据科学时大放异彩。在这一系列的博文中，我们将探讨如何使用每种语言来更好地完成它的部分，并探索 Go 与 Python 之间的各种交流方法。在这篇文章中，我们将学习 Go 和 Python 程序之间如何使用 gRPC 进行通信。

Python YouTube API 教程: 计算播放列表的持续时间在本教程中，我们将学习如何计算 YouTube 播放列表的时长。播放列表的时长可能是人们在观看之前首先要考虑的事情之一，但是 YouTube 目前还没有这方面的信息。所以我们将使用 API 来为我们计算这个。

让你的代码更出色，Python 风格学习一些技巧来编写更好的 Python 代码。

将机器学习应用于生产本篇文章介绍了一个端到端概念验证（POC）机器学习产品 Venti 的创建过程，Venti 是一个类似于 Medium 的网站，可以生成 VC thinkpieces。

真实世界的 Python神经网络教程(图像分类与CNN) （1h1min）在这段视频中，我们通过训练卷积神经网络来对石头、布和剪刀的图像进行分类的过程。我们使用 Tensorflow 和 Keras 库进行训练。

线性回归的终极指南在这篇文章中，我们将讨论机器学习中使用的线性回归模型。本篇文章的建模将意味着使用机器学习技术--从数据中学习--一组特征和我们希望预测的东西之间的关系。

RSVP for the ONLY Python Web Conference (Virtual) | June 17-19, 2020 Experts discuss hard web production problems. 40+ talks on Django, Plone, CI/CD, Containers, Serverless, REST APIs, microservices, etc. Join JetBrains and Six Feet Up to discuss what the future holds. SPONSOR

Pedantic Configuration Management with Pydantic 用 Pydantic 缓解 Python 应用的配置杂乱。

如何使用Python来监控和测量网站性能借助本面向初学者的指南，你可以构建自己的自定义 Python 脚本来自动测量网站的关键速度和性能指标。

NLP数据集。你的深度学习模型有多好? 随着 NLP 模型的快速发展，我们已经超越了测量它们在人类语言任务方面的能力。我们现在比以往任何时候都更需要更好的 NLP 数据集，以评估这些模型有多好，并能够根据自己的业务领域对其进行调整。

用Python从电影中生成调色板（12min）在本教程中，我们将创建一个 Python 程序，可以从我们最喜欢的电影的标志性场景中自动生成 Pinterest 风格的调色板图像。

使用Graphene用Django设置GraphQL查询。在本教程中，你将看到如何将其与 Django 一起使用，以使用 graphene 和 graphene_django 为所有数据设置模式和单个端点。

如何打造树莓派机身相机？使用 Raspberry Pi Zero W 创建一个体感摄像头，可以捕捉到抗议活动中的重要时刻或生活中的重要时刻。

基于类的Django图表中的视图将 Django 内置的基于类的视图可视化。每张图都从 dispatch 方法开始，它根据是 POST 还是 GET 请求来路由视图逻辑，并通过视图一直到到达响应或重定向。

让我们来做一个Teeny Tiny编译器，第1部分。一系列文章的第一部分，一步一步地构建一个工作的编译器。