欢迎阅读《pythonista周刊》第463期。Let us start!
原文: https://mailchi.mp/pythonweekly/python-weekly-issue-463
翻译：Dustyposa
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文章、教程与话题
Optimal Peanut Butter and Banana Sandwiches 学习如何建立一个端到端的计算机视觉程序，做一个最好的花生酱和香蕉三明治。
Django数据库性能技巧 
(59min)
大多数 Web 应用程序的性能问题都归结为一件事：数据库。在这个演讲中，Andrew Brookins 将帮助你从 Django 应用中榨取每一点的数据库性能。
永远不要在下载文件夹中运行 "python"
Python 可以执行代码。确保它只执行您希望它执行的代码。
管理一切事物
本文将探讨应用程序的维护者如何通过 Django 内置的管理工具来管理他们的数据。我们将看到如何构建管理页面和定制管理工具来帮助团队浏览他们的应用程序。
用Python从公共API中获取新闻和文章 让我们来探索《New York Times》、《Guardian》、《HackerNews》和其他API，为你的下一个项目收集一些新闻数据吧!
如何将一个普通的gzip压缩包变成一个数据库
本文演示了如何将特别制作但普通的 gzip 归档文件用作类似数据库的存储。它还介绍了一个 Python 包，并解释了它的工作原理。
用TensorFlow 2.0进行时间序列预报 在本教程中，你将学习如何使用各种深度学习算法，如深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），建立自己强大的时间序列预测模型。
Python Automation 101 （11min）
在本视频中，您将学习如何使用 Python 自动执行不同的操作！ 从像机器人这样的基于浏览器的 Instagram 开始，我们将逐步发展成为 Fortnite 机器人，该机器人可以在闲置模式下以 24/7 玩游戏。
使用NumPy和Rust进行优化
这是一篇关于用 NumPy 写的 Python 优化算法的快速文章，并在 Rust 中实现同样的代码。
常见的Python打包错误
概述了在创建和构建 Python 软件包时常见的错误以及如何避免这些错误。
如何将人类所有的知识装进一个盒子里
我们如何利用 Cython 的功能来帮助简化知识打包和共享的方式，即使没有互联网也是如此。
Constant Time LFU
LFU 缓存驱逐方案最流行的实现，使用 min-heap，实现这三个操作的运行时间复杂度为 O(log n)，这使得 LFU 成为次优。在这篇文章中，我们将详细介绍一种巧妙的算法，它实现了 LFU，使所有的操作都以 O(1) 的运行时间复杂度发生。
Postgres advisory locks for python developers.
在没有 Mocking 的情况下在Django中测试Elasticsearch
有趣的项目、工具和库
minGPT
一个最小的 PyTorch 重新实现的 OpenAI GPT（Generative Pretrained Transformer） 训练。
fastMRI
用 AI 加速 MR 成像。Facebook AI Research（FAIR） 和纽约大学朗格尼健康中心的合作研究项目。目的是研究如何利用人工智能使 MRI 扫描速度提高10倍。
CODAR
CODAR 是使用 PyTorch 构建的框架，用于分析帖子（文本/媒体）并预测帖子是否参与了网络欺凌和攻击。
computervision-recipes 计算机视觉的最佳实践，代码示例和文档。
mys
Mys 编程语言--试图创建一种类似于 Python 的静态类型化语言，可以快速生成二进制文件。
present 一个基于终端的演示工具，具有色彩和特效。
volksdep
volksdep 是一个开源工具箱，用于使用 TensorRT 部署和加速 PyTorch、Onnx 和 Tensorflow 模型。
Parth 启发式漏洞参数扫描仪。
django-openapi
在 Python2 + Django 中实现的一个最小的 FastAPI，无需 pydantic。
pe_tree
Python 模块，用于使用 pefile 和 PyQt5 在树状视图中查看便携式可执行文件（PE）。也可以与IDA Pro一起使用，以转储内存中的 PE 文件和重建导入。
Minotaur A pythonic, asynchronous, inotify interface.
Databay
一个 Python 接口，用于预定的数据传输。它方便了在预定的时间间隔内将（任何）数据从 A 传输到 B。
handcalcs
用于将 Python 计算转换为渲染的 latex 的 Python 库。
Luminaire
Luminaire 是一个 python 包，为监测时间序列数据提供 ML 驱动的解决方案。
新活动
Virtual: An overview of Named Entity Recognition in SpaCy 在处理文本数据时，一个常见的任务是识别命名主体，如公司和产品。这就是所谓的命名实体识别（NER）。本讲座将概述基于模型的NER，并重点介绍在非英语文本语料库上使用spaCy NLP库的应用。我们将讨论如何为这项任务构建数据，以及评估结果时的注意事项。
Virtual: PyData Triangle September 2020 Meetup 将会有以下话题:
- Ⅹ pounds of poo in Ⅴ loud acts
- Improving notebook collaboration and security with JupyterLab extensions
Virtual: Machine Learning Infrastructure from 30,000 ft
Posa：
❤️ Happy Pythonic ;-(Posa私人无责任播报)
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