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该读

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已经是第5届! 由 PyChina.org 主办, 相关社区合办,今年将在北上广三城, 分别举行,官网已经开始征集分享议题, 请积极参与,营造自个儿的大会.

ps: 中文版的 ImportPython Newsletter 也是 PyChina 社区主持快译的: http://weekly.pychina.org/importpython/index.html

详细演示如何安装/配置一系列组件,令Django 流畅运行起来

之前就曰过, 想开发格哪学习来解决安全问题, 缺乏开放和标记数据库是个巨大的隐患.

这里就是立志解决这一问题的标记工作.

UnQLite 是种无服务的 JSON 式文档 键/值 数据库. 一年前,作者用 Python 创建了这一项目, 现在用 Cython 重写了整个儿库, 完成了速度上数量级的提高.

这是运用 Python 进行定量分析的系列blog. 本文先介绍了 IPy 的 notebook, 一个当前最流行的结构化计算工具.

uWSGI 是那种即使每个版本都在增加新功能,但是工程却没有变的臃肿/缓慢/不稳定的项目.

文中分享了一些技巧来利用 uWSGI 优化你的服务.

去年作者写文章论述了通过研究在 西雅图 自行车骑行的趋势, 以及和 天气/星期 等其它因素的关联. 现在从另外一个角度进行分析, 并构建了无监督的机械学习模型, 来进一步探索

3小时! 必看.

https://www.youtube.com/watch?v=yCg3EMf9EYI

需要 Python 3 环境来开发 Django 应用, 但是,同时又得兼顾几个运行在 2.7 环境中的老应用. 幸运的是 Pyenv 能完成良好的环境猜测和自动切换.

此教程,一步步引导如何使用 MovieLens 数据集, 用 Spark 的协同过滤器完成分析,形成推荐. 主要由两部分组成: 第一个是获取和分析电影的收视率数据,并导入为 Spark RDDs. 第二个是构建推荐,并通用化为其它应用也可以使用.

同以往 Agiliq 贡献的好文一样. 假设读者已经阅读过 Django 中间件相关文档. 这里进一步详细阐述涉及的各种关键概念.

在 Ireland 大会上有曰, 综合 Aurora 以及 CircleCI 让 Django 应用部署幸福起来. 这里有进一步的笔记.

这天,你又花了不少时间梳理开源代码/维护/发布,以确保所有实例都用上了最新代码. 这一路,其实有很多小技巧能加速这一过程的. 那么,以 编写和发布 Django 应用为例来实践一下吧.

工作

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项目

~ 包/模块/库/片段...

2分钟以内创建 Rockstar C++ 程序! 虽然和 Python 无关,但是相当有趣.

用 Flask 完成的web 服务 专注图库的浏览/分享.

Python 用 Chainer 实现的 Deep Q-Networks 来自动玩 ATARI 游戏.

pyside 在 github 的仓库

用 Python 来朗读 Telegram 文字的机械人

在你的 Django 项目中管理可预见的错误

为前端 web 技术完成的可拖放块.

PhantomJS 的基础接口

(是也乎:

爬虫必备武器,也是无头浏览器的关键组件.

)

Python 用 XCOM: Enemy Unknown 实现的基于文本的 Roguelike

对 Bitcoin 多帐号的交易检验 , 报告全文参考 andrehaynes.me/portfolio

DAMA 无责任推荐

是也乎


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