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欢迎阅读"pythonista周刊"第434期. Let us start!

原文: https://mailchi.mp/pythonweekly/python-weekly-issue-434
翻译:Dustyposa

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文章,教程与话题

在2018年,Linkedln开始了几个季度的努力来完全过渡到Python 3代码库. 经过大概两个季度的计划和两个季度的执行,我们在新产品及就产品中逐步的放弃了Python2的使用. 过渡由我们的Python基金会团队领导,多个团队和部门扮演着不可或缺的角色,以确保过渡的相对平稳性. 总的来说,这项工作需要迁移大约550个代码库(库,应用程序和服务).

迁移之后让人更幸福!

71个用于日常问题的Python代码段

通常你谷歌的一切东西都能在这个列表中发现. 向日益增多的日常问题Python代码片段列表问声好吧.

好好好,我来了!

利用OCR和深度学习实现收据数字化自动化

收据数字化解决了从收据中自动提取信息的问题. 这篇文章覆盖了收据数字化的理论,并使用了OpenCV and Tesseract实现了端到端的中间件. 并介绍了一些重要的使用深度学习实现收据数字化的论文.

Django's 选择字段不会限制你的数据

这篇文章是一篇PSA,关于Django中一些不直观的Field.choices工作方式.

如何从模版中创建一个Django项目

当默认的Django项目不再够用时,Django项目的模版依然是最合适的解决方案. 在这篇教程中学习如何做你自己的项目模版.

2连Django

Python 3.9 兼容性改变

随着Python 2的EoL与Python 3.9的开发保持一致,对Python 3.9所做的一些更改破坏了大量的包,因为许多弃用警告变成了错误.

早改晚改,迟早要改.

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Jupyter Notebooks in the IDE Visual Studio Code vs PyCharm.

你站哪边?

Python中的顺序任务,多进程以及IO绑定的多线程任务

Python让并发变得更简单了. 只需要花很少的时间就能给我的博客引擎增加多进程. 在第一次体验之后,我就经常使用了. 每个人都喜欢称过早的优化为万恶之源,但是从一开始就设计并发执行的程序节省了我数百小时的大数据抓取及项目处理的时间. 有一点Knuth的怀疑?这篇文章比较了顺序执行,多进程以及多线程用于Python中IO绑定的任务,附带简单的代码示例.

如何开始使用Python中的Requests库

在许多web apps中,使用API连接到各种第三方服务是很正常的. 你也可以使用API向你的app添加功能. 在这篇文章中,我们将学习允许你在Python发送HTTP请求的Python Requests库.

除开原理,用法的话,官方文档也不错.

是什么让"XGBoost"如此 Extreme?

你曾问过"XGBoost"是如何工作的?"XGBoost"与梯度下降有什么不同?或者甚至Python中一个简单的示例. 如果有过,那么你就来对了地方. "Xgboost"是用于表格数据的最强大的机器学习工具之一. 它在学习非线性决策边界方面的效率和性能使其成为行业和学术界的必备品. 所以是什么让这个算法如此特殊呢?