该读
~ 文章, Blog, 教程...
在通向 PyCon 的几个月里, 对于演讲俺折腾了三种境界: 自己排练,向朋友排练,向专业教练排练. 猜猜哪种最有效果? 刚刚向歌剧演唱家,演讲教练 Melissa Collom 演练了两次, 她对我的 表现力,说服和结构,给出了建议, 我想这些建议同样对你有用.
(是也乎:
)
通过整合 Linkedin ,我们可以获得用户验证的电子邮件 ID, 一般信息/最近的工作经历, 并分享文章. 完成整合,要以下操作: 1.创建 Linkedin 应用
2.进行用户身份验证,获得 token
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通过 token获取用户信息/工作经历...
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- security release
根据安全发布策略, Django 团队刚刚发布了 1.9.3 和 1.8.10. 主要解决了下文描述的安全问题. 建议用户尽快升级. Django 主分支也已经升级.
- 为 Python 应用加速 Docker 镜像的构建.
- docker
最近写过一篇分析櫣部署 Python 的 web 应用的体验改进. 其中建议通过 Docker 可以有效提高部署速度, 现在,详细描述如何轻松的部署 Python web 应用到 Docker 或 OpenShift 3.
- 学用 Python 来折腾数据科学
- data science
我们决定将这两领域的资源放在一起, 以免浪费时间收集了.
- 2016 Python 教育峰会
- pycon
嗯哼, 今年的 Python 教育峰会 演讲者/内容 已公布! 将在 5月29号,周日举行, 专注如何通过 Python 将编程知识传播给教师/教育工作者以及宽泛的其它人群. 教育各种领域的教育工作者来古人讨论,学习新技术和工具, 分享激情! 同时号召更多场地:学院,大学,社区工作坊,在线编程,政府....
- Python 中的模拟
- testing
Python 单元测试库包含名为
unittest.mock 的子库.
引用它,能模拟各种测试时难以配置的资源.
如果明天(周二,3月1日 23:59 CET)午夜前你抢到了票, 能享受节省 200欧的早鸟票! 否则,就只有普通票了.
- Python 101: imports 的各种
- core python
作为新手,首要知道的就是如何导入其它模块/包. 然而,注意到即使是使用 Python 多年的老手, 依然不清楚 Python import 机制的合理边界.
(是也乎:
推荐PyCon'2015, Montreal 上
David Beazley (@dabeaz) 的演讲
Modules and Packages: Live and Let Die!
最完备的 Import 技艺! )
缓存是存储数据有限制集合,
用以加速数据检索.
这里描述一种使用字典完成高速缓存的实例.
通过标准库的 functools 模块来创建,
首先构建一个类,来建设高速缓存字典,
然后扩展为必要时启动.
- Python 方法链的实例 (Python)
- code snippet
这一片段,展示了 Python 中如何构建方法链
By Vasudev Ram.
- 任务队列 - Full Stack Python
- Full Stack Python
任务队列管理,发生在普通的 HTTP 请求-响应 周期之外.
Full Stack Python 收集了相关的所有文章.
建议阅读
- 本周 PyDev : Brett Cannon
- interview
Brett Cannon (@brettsky) 从 03 年开始就是 Python 的核心开发者. 同时也一直坚持 Bloging. 也一直活跃在 PyCon 上. 你可以在 YouTube 上回顾他的一些分享 (比如: 如何兼容 Python 2/3 的代码...) 目测大家怎么都见过他的演讲, 内容都不错,那么多了解哈下的出好蛋的 Brett Cannon 吧.
- 现实世界中的错误处理
- video
包含笔者在 Python Portland 用户大会上的演讲视频. 虽然某种意义上算不得专业, 但是,嗯哼,值得一看.
(是也乎:
作者是 Flask 的核心开发者
视频: https://www.youtube.com/watch?v=8kTlzR4HhWo
幻灯: https://speakerdeck.com/miguelgrinberg/error-handling-in-the-real-world
代码: https://github.com/miguelgrinberg/merry )
- 基于类的视图: 基础
- django
Class-based views
是作者最爱的 Django 特性!
嗯哼, 只是更加喜欢结构化的,可预测的,形式...
所以,很多情况下,这一特性是不必要的...
新书
~ New Books
项目
~ 包/模块/库/片段...
- public_drown_scanner
- 327 Stars, 103 Fork
提供对 TLS 的 DROWN 攻击扫描. 基于 GPLv2 ,包含特定版本的 https://github.com/tintinweb/scapy-ssl_tls 以及 https://github.com/hiviah/pyx509
感谢发布这么好的模块的作者.
- minimal-django
- 194 Stars, 10 Fork
Django 的 Hallo World...
其实, Django 也是可以象 Flask 般使用的,
此仓库强调了一个事实,
Django 项目,可以简化为最基本的功能,
变得象微型框架!
- GitMiner
- 126 Stars, 29 Fork
专业的 Github 内容挖掘. 通过对 github 页面的搜索和自动化索引, 说到做到发现/研究代码/片段.
(是也乎:
当 github 聚集了当前世界上最有价值的开源代码后, 对代码的深入理解/搜索, 都应该内置到 github 平台, 而这是 google 难以简单的完成的...
)
- datacleaner
- 55 Stars, 7 Fork
能对数据集进行自动清理, 以便进行数据分析!
(是也乎:
果然是 CLI 工具,专门为 Pandas 清理掉不合格的脏数据. )
- pocket-cli
- 42 Stars, 2 Fork
Pocket-CLI 是命令行工具, 用来从 CLI 管理/查阅/发布 GetPocket.com 文章.
- bluecanary
- 18 Stars, 2 Fork
自动构建/管理 AWS CloudWatch Metric Alarms
- PyConvNet
- 15 Stars, 4 Fork
Convolutional Neural Network 的 Python 版本.
DAMA 无责任推荐
工作
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是也乎
- 160307 Zoom.Quiet 42 分钟完成快译
- 160307 Zoom.Quiet 用时 7 分钟完成格式化.
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