欢迎阅读《pythonista周刊》第459期。Let us start!
原文: https://mailchi.mp/pythonweekly/python-weekly-issue-459
翻译：Dustyposa
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文章、教程与话题
A* Pathfinding Visualization Tutorial 
（1h 33min）
本篇 a 路径查找教程将向你展示如何使用 python 实现 a 搜索算法。我们将构建一个路径查找可视化工具，以可视化 a* 路径查找算法的运行过程。这个 astar 路径查找算法是一个知情搜索算法，这意味着它比你的标准算法，如广度第一搜索或深度第一搜索更有效。
TensorFlow, Keras and deep learning, without a PhD 在此代码实验室中，你将学习如何构建和训练可识别手写数字的神经网络。 在此过程中，随着你增强神经网络以达到99％的准确性，你还将发现深度学习专业人员用来有效训练模型的交易工具。
让我们用困难的方法编写一个IPython扩展
5分钟的 ％reload 函数破解如何变成各种 Python 工具和技术的小难题。
使用Cron运行Flask定期调度的工作。 （16mins）
Web应用程序的一个常见需求是在后台有一个周期性运行的任务。这个视频向你展示了一个非常强大的实现，它是基于Flask CLI和cron服务的。
Modern JavaScript for Django Developers
在现代 JavaScript 生态系统中使用 Django ，同时又不放弃它的优点。
DockerizeMe：为Python代码片段自动推断环境依赖性。
DockerizeMe 是一种推断执行 Python 代码片段所需的依赖关系的技术，没有导入错误。 DockerizeMe 首先从 Python 包索引（PyPI）中离线获取流行的 Python 包的资源和依赖性知识。然后，它使用基于图的推理程序构建 Docker 规范。我们的推理过程解决了 Gistable 数据集中近 3000 个 gist 中 892 个 gist 的导入错误，Gistable 的基线方法无法找到并安装所有的依赖关系。
Beyond the Cache with Python
使用 Redis 和 Python 来处理除了缓存以外的所有事情!
Scrape HTML Tables Without Leaving Pandas
Webscraping往往是一件很痛苦的事情。研究、寻找和安装你所需要的库是很耗时的。在 HTML 中找到你需要的内容可能需要时间。让所有的东西都能正常工作可能会很麻烦。本文将向您展示如何使用 Python pandas 库用一行代码来抓取 HTML 表格!
Python mutation测试简介 通过变异测试将不可见的错误变成可见的修复。
Containerized Python Development – Part 2
在这第2部分中，我们讨论了如何设置并将其他组件连接到容器化的 Python 服务。我们展示了一个组织项目文件和数据的好方法，以及如何使用 Docker Compose 管理整个项目配置。我们还涵盖了编写 Compose 文件的最佳实践，以加快我们的容器化开发过程。
需要开始使用的高级SQLAlchemy功能
在 Python 中使用 SQLAlchemy 和它的混合属性、嵌套查询、表元数据、dialects 等可以轻松地使用 SQL。
在Django中使用自定义数据字段的多用户类型
学习如何用 Django 为多个用户类型添加自定义数据字段，以一种可维护的方式让我们轻松使用 Django 表单或 DRF 序列器。
持续文档。托管 在GitHub页面上阅读文档(1/2)
这篇文章将描述如何在自己的 GitHub Pages 站点上托管使用 sphinx 的站点（使用 Read Docs 主题），该站点是使用 GitHub 的免费 CI / CD 工具构建的。
Unravelling attribute access in Python
Why you shouldn’t remove your package from PyPI
有趣的项目、工具和库
Libra
Libra 仅用一行代码即可自动化端到端机器学习过程。 它是为非技术用户和各种软件专业人员而构建的。
fawkes
Fawkes 是针对面部识别系统的隐私保护工具。
Unfurl
使用 Unfurl 从 URL 提取和可视化数据。
Haystack Neural Question Answering At Scale. Haystack is designed in a modular way and lets you use any models trained with FARM or Transformers.
capa
capa检测可执行文件中的能力。你对着一个PE文件或 shellcode 运行它，它就会告诉你它认为该程序能做什么。例如，它可能会提示该文件是一个后门，能够安装服务，或依靠 HTTP 进行通信。
Elyra
Elyra 以 AI 为中心，扩展了 JupyterLab Notebooks。
Outrun
使用另一台 Linux 机器的处理能力执行本地命令。
chia-blockchain Chia blockchain python implementation (full node, farmer, harvester, timelord, and wallet)
GeoTorch A library for constrained optimization and manifold optimization for deep learning in PyTorch.
SentimentAnalysis
情感分析神经网络由 Stanford Sentiment Treebank 上的 BERT，ALBERT 或 DistilBERT 进行微调而训练。
k8spin-operator Kubernetes multi-tenant operator. Enables multi-tenant capabilities in your Kubernetes Cluster.
cilantropy
Cilantropy 是一个 Python 包管理器界面，它为 Python 爱好者提供了一个 "易于使用 "的视觉和命令行界面。
最近更新
Django 3.1 release candidate 1
Python 3.8.5 released as a security hotfix. 3.9.0b5, the last beta before 3.9.0, also available
那些活动
Virtual: Pandas for Data Analysis
从空白的 Jupyter 笔记本开始，我们将使用 Pandas 库来探索几个数据集，包括。过滤数据、创建新变量、选择变量、排序数据、合并、聚合和使用 matplotlib 和 pandas 可视化的基本可视化。
Virtual: PyData Cambridge July 2020 将会有以下话题:
- 高斯过程建模
- 如果你把你的数据集放在
Blender中会怎样？
Virtual: PyDataMCR Meetup July 2020 将会有以下的话题:
- 随机梯度下降中的随机性能否提供隐私？
- 即使是美丽的地图也会有误导性。关于空间数据可视化的决定如何影响地图的可读性。
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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