欢迎阅读《pythonista周刊》第456期。Let us start!
原文: https://mailchi.mp/pythonweekly/python-weekly-issue-456
翻译:Dustyposa
来自赞助商(PS:原文的赞助商):
Why People Love the Powerful Python Newsletter Want to go "beyond the basics?" This daily newsletter is NOT for beginners. "Thanks for the awesome newsletter! I look forward to your emails." "Python needs tougher treatment than what's out there. Keep going, don’t ever stop." Subscribe free now.
Python 高阶新闻走一遭?
新鲜事
JupyterCon goes online
JupyterCon
在线会议将于10月5日至17日举行,取代今年的线下会议。
Plone’s Migration to Python 3
简要介绍将 Plone
引入 Python 3
世界的历史和意义。
文章、教程与话题
Streamlit (Web Application in Python)
一系列不错的视频,您可以在其中学习如何使用 Streamlit
快速构建不同类型的Web应用程序。
Fiber: 简化AI的分布式计算
Fiber
是用于现代计算机集群的基于 Python
的分布式计算库。 用户可以利用此系统来对整个计算机集群进行编程,而不仅仅是对单个台式机或便携式计算机进行编程。 它最初是为诸如 POET
之类的大规模并行科学计算项目提供动力的,而 Uber
已将其用于为类似项目提供动力。
Bootstrapping Django App with Cognito
廉价且灵活的 SSO
服务使应用程序开发更快。 查看有关如何轻松使用 Congnito
实现自举 Django
应用的提示。
FastAPI for Flask Users
FastAPI
的全面指南,与 Flask
进行了并行代码比较。
使用Ngrok和Pyngrok从你的手机或世界上的任何地方访问本地主机
有时,从另一个设备或位置快速访问运行在本地主机上的 Flask
应用程序以进行测试是很有用的。本视频向您展示了如何使用 pyngrok
包为您的应用程序提供一个临时的公共 URL
,该 URL
可以从您的手机或世界上任何地方使用!
如何对深度学习进行单元测试
探索在 tensorflow
代码中使用 tf.test()
进行单元测试,mocking and patching objects
,代码覆盖率和机器学习应用中不同的测试用例。
Write Cleaner, Safer Python Code See for yourself the benefits of SonarQube's static analysis specifically for Python Developers in this 30 minute webinar on July 16th. Register now! SPONSOR
用Dask做数据处理
在处理时间或内存使用方面,典型的 Python
工具并不能真正适应我们的数据,这是很容易达到的。Dask
库将分布式计算的强大功能与 Python
开发的灵活性结合起来,用于数据科学,并与常见的 Python
数据工具无缝集成。让我们来构建一个简单的数据管道来处理文本数据。
用Redis、Python和Bulma构建一个抽奖应用。
让我们用 Redis、Python和Bulma
来构建一个抽奖应用吧! Redis
可以作为一个智能数据存储和缓存。本讲座将探讨 Python
和 Redis
之间的交互,以及 Redis
中的数据建模。我们将看看使用 Redis
注册参与者、在设定的时间段后关闭抽奖、缓存 API
响应和随机抽取获奖者的代码。
如何在Python 3中欺骗神经网络
在本教程中,你将尝试 "愚弄 "或欺骗动物分类器。当你完成本教程时,你将使用 OpenCV
(一个计算机视觉库)和 PyTorch
(一个深度学习库)。在本教程结束时,你将拥有一个欺骗神经网络的工具,并了解如何抵御欺骗。
用Python解决迷宫问题。深度优先搜索、广度优先搜索和A*。
我们将开发代码在 Python
中生成简单的迷宫,并在其中找到路径,从起始节点导航到目标节点。在此过程中,我们将学习基本的搜索算法深度优先搜索、广度优先搜索和A*。为了支持这些算法,我们还将学习栈、队列和优先队列的数据结构。
使用IBM Watson、HERE和Python进行视觉识别--第一部分
在这篇文章中,你将学习创建一个基于机器学习和基于人工智能模型的图像识别应用程序,在食物图片的帮助下找到餐馆。你将使用 IBM Watson
进行视觉识别,并使用 HERE
位置服务进行地图和位置分析。
Sidetable Gives You the Pandas Methods You Didn't Know You Needed
快速制作 DataFrame
来获取缺失值,频率计数,小计等。
使用Python自动化生活 了解如何自动执行日常任务,例如新闻,金融交易,文件传输和亚马逊价格。
你的代码在哪里? 在 Docker 镜像中调试ImportErrors
你的代码在电脑上运行得很好,但当你尝试用 Docker
打包时,你一直收到 ImportErrors
。Python
找不到你的代码。发生这种情况有多种原因,有些是 Python
特有的,有些是 Docker
特有的。因此,让我们通过一个逐步的过程来找出问题所在,以及如何修复它。
Adding two factor authentication to Django admin
Python 101 – 用 Python 运行 subprocess
使用Django、Celery和AWS SQS的异步任务队列
Python模式匹配:Guard和or模式可能无法按照你期望的方式进行交互t
Options for public facing IDs in Django
有趣的项目、工具和库
Enferno A Python framework based on Flask microframework, with batteries included, and best practices in mind.
pygooglenews A python wrapper of the Google News RSS feed.
TextAttack
TextAttack
是一个 Python
框架,用于 NLP
中的对抗式攻击、数据增强和模型训练。
TIA
你的高级 Twitter
跟踪工具。
siren 正式实现“具有周期性激活功能的隐式神经表示”。
spot-sdk
使用 Boston Dynamics Spot SDK
为 Spot
开发应用程序和有效负载。
Pylance Visual Studio Code中对Python的快速,功能丰富的语言支持。
WhatsApp-Scheduler Schedule WhatsApp messages using a Telegram Bot.
ushare
ushare
是一个简单的脚本,通过终端和浏览器在本地网络的设备之间共享文件。
music-server
一个自我托管的 flask
驱动的音乐服务器,可以缓存 youtube
音频,并将它们组织到播放列表中。
fairlearn
一个 Python
包,用于评估和提高机器学习模型的 faireness
。
rainbow Makes B&W monitor colour.
remoteTelegramShell
通过 Telegram
控制你的电脑。
Virtual-Hover-Pen
一个使用网络摄像头和 OpenCV
库的虚拟笔。
新的版本
Python 3.7.8 and 3.6.11 now available - last 3.7.x bugfix release
Django bugfix releases issued: 3.0.8 and 2.2.14
Python 3.8.4rc1 is now ready for testing
那些活动
Virtual: San Francisco Python Meetup July 2020 将会有以下的话题:
- 如何使用
Python
在Slack
中自动化工作流程 - 数据科学的
Docker
Virtual: A beginner’s guide to web scraping in Python
本介绍性演讲将简要讨论 webscraping
领域中的一些替代工具,然后涵盖一些复杂性不断提高的示例(例如,要抓取的页面)-所有这些都伴随着有关生成结果的相关 Scrapy
代码的讨论,以及一些最小的示例。 用于提取的信息的数据整理。
Virtual: Python for Quick, Useful Multimedia Manipulation
Tanim Islam
将向我们展示他如何使用python创建用于处理图像,视频和音频文件的工具。
Virtual: Intro to Terminal Commands
在这次演讲中,你将学习 shell
的基础知识,也就是如何在你的 Mac
或 Linux
计算机上使用终端。研讨会将集中于导航文件系统、修改文件和执行一些简单的批处理操作。对于那些使用远程服务器和 git
等需要使用终端的工具开始编写代码的人来说,这是非常有用的。
Virtual: PyData Dublin Meetup July 2020 将会有以下的话题:
- 这是最佳特征选择算法
BorutaShap
吗? - 结构化数据的分类嵌入用法
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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