欢迎阅读《pythonista周刊》第480期。Let us start!
原文: https://mailchi.mp/pythonweekly/python-weekly-issue-480
翻译：Dustyposa
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文章、教程与话题
完整教程：利用机器学习进行性别预测 
学习如何使用 TensorFlow 2 训练模型，使用 FastAPI 将其公开为 API，然后使用 Flutter 为 iOS 和 Android 构建客户端应用。
Flask - A list of useful “HOW TO’s”
一个为Flask开发者提供提示和功能的精选列表：authentication, SQLAlchemy, JSON, redirects.
Cyberpwned
用 50 行 Python 代码搞定 Beating Cyberpunk 2077's 的小游戏。
NumPy Illustrated: NumPy视觉指南
补习你的 NumPy ，或者从头开始学习。
区块链与Python
一个关于用 Python 创建一个简单的区块链的系列。
String Interning in Python
每一门编程语言都以表现力为目标， Python 也不例外。在这篇文章中，我们将深入研究 Python 的内部结构，并找出 Python 是如何使用一种名为 String Interning 的技术使其解释器具有高性能的。
Recreating grep in Python
一个关于如何制作 Python CLI 工具的例子。
Building My Own Chess Engine
探索国际象棋的计算复杂性。Python 中的代码片段，所以你也可以这样做。
Production Machine Learning Monitoring: Outliers, Drift, Explainers & Statistical Performance A practical deep dive on production monitoring architectures for machine learning at scale using real-time metrics, outlier detectors, drift detectors, metrics servers and explainers.
用Python自动实现SQL注入
这篇文章向你展示了如何用 Python 自动进行 SQL 注入。
如何用Python创建一个基于AI的全自动交易系统 端到端项目：获取数据、训练模型、下单、获得通知。
用OpenCV和Python检测ArUco标记
在本教程中，你将学习如何使用 OpenCV 和 Python 检测图像和实时视频流中的 ArUco 标记。
使用PyTorch JIT优化模型
这篇文章向你展示了 JIT 是如何工作的，重点是使融合优化成为可能的部分，并从一个很高的层面进行了深入的实验，试图展示一些内部的工作原理。
Python微服务Web应用程序（与React、Django、Flask）--完整教程
使用 Python 微服务可以让你把你的应用程序分解成更小的部分，这些部分相互通信。这可以使根据流量来扩展应用程序变得更简单。此外，关注点的分离使得一次只对应用的一个部分进行工作变得更容易。
用Python和Scikit-learn进行OPTICS聚类
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ZenML
一个可扩展的、开源的 MLOps 框架，用于使用生产环境的机器学习管道。
GWSL GWSL在WSL之上和通过SSH自动运行X的过程。
Riskfolio-Lib
用 Python 做量化战略资产配置或投资组合优化的库。
BackgroundMattingV2 实时高分辨率背景垫。
Questionary
Questionary 是一个 Python 库，用于毫不费力地构建漂亮的命令行界面。
django-version-checks 系统检查你的项目环境。
argos-translate
用 Python 编写的开源离线翻译应用。使用 OpenNMT 进行翻译，使用 PyQt 进行 GUI。
django-pattern-library
Django 模板的 UI 样式库。
Posa：
❤️ Happy Pythonic ;-(Posa私人无责任播报)
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