pythonista-weekly : Pyw 430 ~蠎周刊 ~汇集全球蠎事儿 ;-)

欢迎阅读"pythonista周刊"第430期. Let us start!

原文: https://mailchi.mp/pythonweekly/python-weekly-issue-430
翻译:Dustyposa

来自赞助商(PS:原文的赞助商):
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文章,教程与话题

Python厌恶者总是说他们不想使用Python的理由之一就是太慢了. 是的,对于特定的程序(无论使用何种编程语言),快或者慢都是非常依赖编写它的开发者自身编写优秀和快速代码和的技能和能力. 所以,让我们证明某些人的错误观点并让他们看看我们可以如何提升我们的Python程序的性能,让它变得飞快!

性能提升第一弹!

Numba makes Python 1000x faster! (20min)

在此视频中,我介绍了你需要了解的有关Numba的绝对最低要求,Numba是针对Python和Numpy子集的即时编译器. 前半段的视频是一些基本介绍和强调了一些人们使用Numba时经常犯的错误. 视频的剩余部分呈现了一个真实世界的模拟问题,在单和多线程的情况下使用Numba速度提升都达1000倍以上,最后以一个能够学习更多关于Numba知识的"阅读清单"结束.

第二弹!

如何一起使用 gevent(uWSGI 和 Gunicorn版本) 和 Flask

创建一个异步的Flask应用并在反向代理Nginx之后用uWSGI 或者 Gunicorn运行它.

Flask 异步之旅.

ASGI介绍: 异步Python Web生态系统的出现

现在在Python web开发生态系统中有一些激动人心的事情在发生---这项工作的主要驱动力之一是异步标准网关接口ASGI. 这篇文章面向的对Python网络开发的最新趋势感兴趣的人. 将会用导航带着你了解什么是ASGI,对现代的Python web开发意味着什么?

一浪高过一浪.

为严重倾斜的类别分布培养直觉

不平衡分类问题涉及到预测一个类标签,其中类标签在训练数据集中的分布是不相等的. 不平衡分类问题中类分布的差异会影响数据准备和建模算法的选择. 因此,对于不同的类分布的含义,实践者开发一种直觉是至关重要的. 在本教程中,您将了解如何为不平衡和高度倾斜的类分布开发实践直觉.

经验的传授?

用 Jupyter 开发机器人

这篇文章展示了在Jupyter生态系统使用Voilá在Jupyter Notebooks和独立的网络应用中构建高级的可视化,以及如何部署这些app到robotics cloud中.

Jupyter 抢占开发?

Not easy.

使用 NASA 图片和 Python 制作一个月亮动画

这里是我们可以如何仅仅使用几行Python代码创作一个月亮视频.

代表月亮...

使用Python & Tableau实现内部销售仪表板自动化|第2部分:收集实时库存数据 (36min)

在这一部分,我们使用pandas数据读取器来位我们的内部交易仪表板收集实时的库存数据. 这里有很多有用的东西,比如使用pandas来计算移动平均线和读取html.

pandas 进阶之路

不过实战记忆效率高,不亏!

Python字典101: 详细的可视化介绍

异常详细!

我没有感觉到异步压力

我也希望没有压力.

用tf-idf和Python进行单词搜索

Label smoothing with Keras, TensorFlow, and Deep Learning

Meditations on the Zen of Python

如何在Python中使用Pandas的get_dummies 去创建虚拟变量

有趣的项目,工具和库

Typer Typer,可以构建出色的CLIs. 易于编码. 基于Python类型提示.

正在寻找合适的,瞅一瞅.

AI_Sudoku

基于GUI的智能数独解题器,试着从一张图片中提取数独题并解决它.

数独怎么解?肉眼一看就能解.

klaxon

来自Python的Mac OS通知.

django-simple-task

用于Django 3的简单的后台任务.

新鲜的后台任务来了!

ffmpeg-python

用于FFmpeg的Python绑定函数---具有复杂的过滤支持.

无限调用

Traffic-Signal-Violation-Detection-System

使用YOLO3 & Tkinter及基于视频片段的计算机视觉的交通信号违章检测系统. (包括GUI)

pylightxl

一个轻量级,零依赖,轻量级功能的excel读/写的Python库.

XSS-Finder

重量级高级跨站点脚本扫描仪.

Robatim

Robatim是一个基于常见的练习曲模式的伪随机音乐生成器.

练习曲的春天?

活动和网络研讨会日程

Austin Python Meetup January 2020 - Austin, TX

Jupyter notebooks非常适合用来探索,尤其是分析和可视化. 然而,当用于开发一个库或者自包含代码的时候,我们可以发现我们自己会复制和粘贴到我们喜欢的文本编辑器或者IDE. 在本次演讲中,Leanne Fitzpatrick将介绍nbdev,这是fast.ai开发的解决此问题优雅的解决方案.

CI/CD for Python on AWS - Glen Allen, VA

我们将会演示: