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欢迎阅读《pythonista周刊》第508期。Let us start!

原文: https://mailchi.mp/pythonweekly/python-weekly-issue-508
翻译：Dustyposa

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新闻

Łukasz Langa is the inaugural CPython Developer-in-Residence! Łukasz 将全职工作一年，协助 CPython 维护者和指导委员会的工作。负责的领域将包括分析研究，以了解项目的志愿者时间和资金，调查项目的优先事项及其未来的任务，并开始为这些优先事项工作。

文章、教程与话题

Solving The Rocket Equation: 排放燃料的最佳方式在这个视频中，我用 python 解决指定火箭船运动的ODE。特别是，我寻求排出燃料的最佳方法，以使火箭尽可能快速和有效地行驶。

Python 幕后 #11: Python import 系统如何工作的 Python 的导入系统不仅仅是看起来很复杂--它确实很复杂。因此，即使文档非常好，它也不能给你正在发生的事情的全貌。获得这种图景的唯一方法是研究当 Python 执行 import 语句时背后发生了什么。而这正是我们在这篇文章中要展示的。

让我们用 Python 写一个玩具模拟器在本教程中，我们将在 Python 中创建一个模拟器，可以运行诸如打印斐波那契数列或三角形数字的程序。

HomeKit Connected Fence Door Monitoring System 了解如何创建一个太阳能供电、与 HomeKit 连接的户外栅栏门监控设备。一旦设置好，门的状态（即开/关）就可以被监控，并用于 HomeKit 生态系统中的自动化。

一点一点的重构这篇文章告诉你为什么重构很重要，并告诉你如何以小步骤进行重构，这样就不会变得太过困难。

Apple Music Stream Data Analysis 了解如何分析苹果音乐的个人音乐流媒体数据。

你需要知道的关于 Django User Model 的知识这篇文章的目的是讨论默认的 Django 用户模型实现的注意事项，同时也给你一些解决这些问题的建议。

What’s New In Python 3.11 这篇文章解释了 Python 3.11 中与 3.10 相比的新特性。

Learn you a Kedro 在简要介绍了什么是 Kedro 以及为什么它有可能成为每个数据科学家工具链的标准部分之后，作者描述了一些技术上的Kedro概念，并通过一个教程说明了如何使用它们。

Filters in Django – filter(A, B) vs filter(A).filter(B) 更好地理解 Django ORM 的工作原理，特别是它是如何处理连接的。

Python and TensorFlow 强化学习指南在这篇文章中，我们介绍了强化学习的完整指南和其中一种类型的 Q-Learning（在深度学习的帮助下成为深度 Q-Learning）。我们了解了这种学习背后的灵感，并通过 Python、 TensorFlow 和 TensorFlow Agents 来实现它。

PySpark Tutorial 学习 PySpark，一个在 Python 中用于 Apache Spark 的接口。 PySpark 常被用于大规模数据处理和机器学习。

为什么不直接用async Python来做这个API呢？

Friendlier tracebacks in REPLs (including Jupyter)

如何命名Django迁移（以及为什么它很重要)

Python中的闭包｜用动画来解释