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欢迎阅读"pythonista周刊"第426期. Let us start!

原文: https://mailchi.mp/pythonweekly/python-weekly-issue-426
翻译:Dustyposa

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是 select 还是 epoll 呢

新闻

Mozilla and Chan Zuckerberg Initiative 赞助 pip

Python 软件基金会将在 2020 年获得 $407,000 USD来支持pip的开发工作. 这种基础性,转换型的工作将使Python开发者和用户能专注于他们在制作或者使用的工具,而不是解决依赖冲突. 具体来说,CZI and Mozilla正在资助用户体验,交流/宣传和测试的工作(包括开发完备的测试基础设施)以及核心功能的开发和审查.

官方出手,资金提升,pip 稳了吗!

两个恶意的Python库被发现正在窃取SSH和GPG密钥

Python 安全团队从PyPI(Python包索引)中移除了两个木马库,这些库北发现会从受感染者的项目中获取SSH 和 GPG密钥. 这两个库是被同一个开发者创建,并且模仿了其他的更流行的库---用了一个叫做 typosquatting的技术来注册名字相似的名字. 第一个叫做python3-dateutil,模仿了一个流行的dateutil库. 第二个名字叫jeIlyfish(第一个 L 是 I),模仿了jellyfish`库.

Python太收欢迎?

文章,教程与话题

端到端机器学习: 从数据收集到部署

在这篇文章,我们将通过一些必要的步骤去构建和部署一个机器学习应用. 这将从数据收集开始再到部署,你将看到的全貌,是令人兴奋并且有趣的.

ML 部署 get

用 Qiskit 进行量子计算机编程 (48min)

量子计算机编程实用型介绍,使用IBM的免费的云量子计算机和Qiskit.

尝鲜

最近经常出现在 python thrending 中

框架模式

配置一个框架有很多方法. 每个方法都有自己的优缺点. 这篇文章描述了一些框架配置模式,并提供了一些简单的例子和折中的方案.

太过自由也会让人比较难

用法Python 和 Facebook Prophet做预测

如何使用领域知识去调整和优化Prophet,让你的预测更可控.

Django 3.0有什么新特性 (5min)

Django刚刚发布了他们的下一个主要版本django 3.0. 这对你有什么影响?什么是ASGI?让我们讨论一下.

异步来啦!

高效的Python

看一看如何用简单的方式编写高效的Python代码,以及每个改进有多少效果.

刚优化了 pandas 索引方式代码的我留下了不学无术泪水.

OpenCV 车辆检测, 追踪和速度估算

在这篇教程中,你将学习如何使用OpenCV和深度学习在视频流中进行车辆检测,并追踪他们并且利用速度估测去检测移动车辆的MPH/KPH.

这个很刺激的样子.

使用 Python创建一个全能的 Indeed Bot (25min)

使用 Python创建一个全能的 Indeed Bot.

都越来越喜欢机器人了.

Excel vs Python: 如何执行常见数据分析任务

Excel and Python的不同之处是什么?在这篇文章中,我们将通过观察在两个平台执行基准任务来进行比较.

问我选什么?

这不是很明显吗!成年人,当然两个都要!

在Visual Studio Code使用 Python (32min)

在这一集,Tyreke White为我们展示了如何使用Visual Studio Code开始Python开发. 他讲解了你需要安装什么并且如何配置你的环境,也分享了如何对你的Python代码debug的小技巧.

VSC 还是比较省内存的.

给长时间运行的 Jupyter Notebook Cells 加上通知

如果你使用Jupyter Notebook去运行长时间运行的进程,例如:机器学习的训练,然后你可能想知道什么时候cell运行结束了. 这里有一个叫做jupyter-notify的简洁的浏览器插件你可以使用,帮助解决这个问题. 当cell执行结束时,你的浏览器会发出一个弹窗信息通知你.

痛点解决!

词袋模型的简单解释

一个快速,简单的关于词袋模型的介绍,以及你如何在Python中实现.

Python 字节码: 一个介绍教程 (12min)

这是开始深入了解Cpython内部实现原理(实际上Python参考实现)的好方法. 不要让你之前的误解或者让你知道的一些知识阻碍你. 如果你想学习更多关于Python的知识,那么这 10 分钟是值得的.

不要被已知知识束缚.

如何用Python分析笔记本电脑上的100 GB数据

了解如何使用Python中的Vaex开源数据框架探索,可视化和分析 100GB 的表格数据.

躲不过的大量数据.

使用Elasticsearch,Logstash,Kibana(ELK)+ Filebeat进行Django集中式日志记录t](https://binaroid.com/blog/django-centralised-logging-using-elasticsearch-logstash-kibana-elk-filebeat)

在这篇教程,我们将学习如何从我们的Django应用中把应用日志放到Elasticsearch存储,并且能够在Kibanaweb工具中以可读的方式展示. 本文的主要目的是使用另一种工具Elastic - Filebeat在Django服务和ELK堆栈 (Elasticsearch, Kibana, Logstash)建立一个连接. 我们也会简要的介绍之前的步骤,例如日志记录的背后的原因,在Django中配置日志以及安装ELK stack.