欢迎阅读《pythonista周刊》第453期。Let us start!
原文: https://mailchi.mp/pythonweekly/python-weekly-issue-453
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
Go
编程语言在编写高吞吐量服务时大放异彩,Python
在用于数据科学时大放异彩。在这一系列的博文中,我们将探讨如何使用每种语言来更好地完成它的部分,并探索 Go
与 Python
之间的各种交流方法。在这篇文章中,我们将学习 Go
和 Python
程序之间如何使用 gRPC
进行通信。
Python YouTube API 教程: 计算播放列表的持续时间
在本教程中,我们将学习如何计算 YouTube
播放列表的时长。播放列表的时长可能是人们在观看之前首先要考虑的事情之一,但是 YouTube
目前还没有这方面的信息。所以我们将使用 API
来为我们计算这个。
让你的代码更出色,Python 风格
学习一些技巧来编写更好的 Python
代码。
将机器学习应用于生产
本篇文章介绍了一个端到端概念验证(POC
)机器学习产品 Venti
的创建过程,Venti
是一个类似于 Medium
的网站,可以生成 VC thinkpieces
。
真实世界的 Python神经网络教程(图像分类与CNN) (1h1min)
在这段视频中,我们通过训练卷积神经网络来对石头、布和剪刀的图像进行分类的过程。我们使用 Tensorflow
和 Keras
库进行训练。
线性回归的终极指南 在这篇文章中,我们将讨论机器学习中使用的线性回归模型。本篇文章的建模将意味着使用机器学习技术--从数据中学习--一组特征和我们希望预测的东西之间的关系。
RSVP for the ONLY Python Web Conference (Virtual) | June 17-19, 2020 Experts discuss hard web production problems. 40+ talks on Django, Plone, CI/CD, Containers, Serverless, REST APIs, microservices, etc. Join JetBrains and Six Feet Up to discuss what the future holds. SPONSOR
Pedantic Configuration Management with Pydantic
用 Pydantic
缓解 Python
应用的配置杂乱。
如何使用Python来监控和测量网站性能
借助本面向初学者的指南,你可以构建自己的自定义 Python
脚本来自动测量网站的关键速度和性能指标。
NLP数据集。你的深度学习模型有多好?
随着 NLP
模型的快速发展,我们已经超越了测量它们在人类语言任务方面的能力。我们现在比以往任何时候都更需要更好的 NLP
数据集,以评估这些模型有多好,并能够根据自己的业务领域对其进行调整。
用Python从电影中生成调色板 (12min)
在本教程中,我们将创建一个 Python
程序,可以从我们最喜欢的电影的标志性场景中自动生成 Pinterest
风格的调色板图像。
使用Graphene用Django设置GraphQL查询。
在本教程中,你将看到如何将其与 Django
一起使用,以使用 graphene
和 graphene_django
为所有数据设置模式和单个端点。
如何打造树莓派机身相机?
使用 Raspberry Pi Zero W
创建一个体感摄像头,可以捕捉到抗议活动中的重要时刻或生活中的重要时刻。
基于类的Django图表中的视图
将 Django
内置的基于类的视图可视化。每张图都从 dispatch
方法开始,它根据是 POST
还是 GET
请求来路由视图逻辑,并通过视图一直到到达响应或重定向。
让我们来做一个Teeny Tiny编译器,第1部分。 一系列文章的第一部分,一步一步地构建一个工作的编译器。
- Part 2 - 我们完成了第一部分的
lexer
,所以现在我们将专注于parser
。
利用图卷积网络对伦敦自行车骑行进行预测
从概念到验证的端到端 PyTorch
深度学习。
为什么你应该在Python中使用更多的 Enums?
对 Python
枚举的简要介绍。
用 Transformers 建立自己的机器翻译服务
使用 Transformers
库中最新的 Helenski NLP
模型,创建标准化的机器翻译服务。
用Python中的Asyncio破解Redis协议作为HTTP API的替代品
Python + FontForge + Org:我根据笔迹制作了字体!
用Python探索定时攻击 (6min)
有趣的项目、工具和库
calmcode
Code. Simply. Clearly. Calmly.
简短的视频课程,从头开始。让你的职业生活更愉快的工具和想法。
ungoogled-chromium
一种删除谷歌 web
服务依赖关系的轻量级方法
Tino
用于 Python
的微服务器-服务器框架。
instant_api
即时创建一个 HTTP API
,具有自动类型转换、JSON RPC
和 Swagger UI
。只需添加方法
ppci
适用于 ARM,X86,MSP430,xtensa
的编译器,以及更多使用纯 Python
实现的编译器。
atbswp
从字面上看,用 Python
将无聊的事情自动化,允许用户记录他的鼠标和键盘动作,并在他想要的次数上相同地重现它们。
Ciphey
Ciphey
是一款自动解密工具。输入加密文本,获取解密后的文本。
Texthero 从零到熟练的文本预处理,表示和可视化。
Dashboard
一个整理各种数据的 tkinter GUI
Metaframe
CLI
数据文档工具和目录,使用 fzf
和 amundsen-databuilder
构建。
genetic-drawing 一个用于绘图的遗传算法玩具项目。
hardcodes
hardcodes
是一个用于搜索开发者在程序中硬编码的字符串的工具。它使用了一个模块化的标记器,可以处理注释、任何数量的反斜杠和几乎所有你扔给它的语法。
icl 一句话的交互式记忆辅助工具。
pyinfra
pyinfra
在大规模的基础架构中实现了超快的自动化。它可以用于临时命令执行、服务部署、配置管理等。
PulseTracker
PulseTracker
是一个简单的 Python
库,用于使用视频监测心率。
Unsilence Console Interface and Library to remove silent parts of a media file.
新的版本
Python 3.9.0b3
Python 3.9.0b3
现在可以测试了。还可以了解 Beta 2
的情况
那些活动
Virtual: PyData Berlin June 2020 Meetup 将会有以下的话题:
- 皮肤癌识别的计算机视觉方法
- 时间序列分析和预测简介
Virtual: Causal Modeling in Machine Learning
在本次讲座中,主讲人 Robert Ness
介绍了机器学习语言中的因果推理,并说明了如何使用深度概率模型建立因果模型并进行因果推理。其中包括代码示例。
Virtual: PyData SoCal 将会有一个演讲,“计算距离保留矩阵草图算法以实现大型矩形数据集的可视化”。
PyHou Meetup June 2020 - Houston, TXhttps://www.meetup.com/startupedmonton/events/dtflxjybcjblb/)
Posa:
❤️ Happy Pythonic ;-(Posa私人无责任播报)
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如果你发现哪里翻译有误的话,请务与我联系!感谢!
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