Python周刊中文版(第514期)

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文章、教程和讨论

Python 幕后故事 #12:async/await 如何在 Python 中工作
并发本质上很难,没有任何编程模型可以使它变得容易。不过,有些模型使其易于管理,这篇文章应该可以帮助您掌握一个这样的模型——Python 的 async/await。

Jupyter 项目庆祝 20 周年
Fernando Pérez反思它是如何开始的、开放科学的影响和编码多样性的价值。

搜索引擎技术课程
了解如何使用 Elasticsearch、Python、React+Redux、Docker 和 Kubernetes 创建实时技术课程查找器。

Django Formsets 教程 - 使用 Htmx 构建动态表单
了解如何使用 Django 和 Htmx 构建动态表单。

掌握 Python 中的网页抓取:扩展到分布式抓取
使用每个域的自定义解析器构建您自己的分布式爬虫。发现新页面并存储您需要的确切内容 - 全部在 300 LOC 以内。

用于 Python 开发者的 SonarLint 免费和开源 IDE 扩展

在 VS Code、PyCharm、Visual Studio 或 Eclipse 中工作? SonarLint 可帮助您查找和修复 Python 代码库中的代码质量和代码安全问题!(赞助商广告)

在 Python 中使用 argparse解析命令行参数

使用 argparse 模块在 Python 应用程序中启用选项。

分位数回归
一种在机器学习中估计不确定性的简单方法。

使用 Ray 编写您的第一个分布式 Python 应用程序
本教程的目标是探索:为什么要使用 Ray 进行并行化和分布式,如何开始使用 Ray 以及分布式计算中的权衡(计算成本、内存、I/O 等)。

构建 dag-workflows:一个 Python 工作流执行工具
在这篇文章中,我们将介绍导致构建我们自己的工作流编排工具的决策过程。我们将讨论我们的需求和目标、当前的产品格局以及我们决定构建和开源的 Python 包。

Locality Sensitive Hashing (LSH): The Practical and Illustrated Guide
Locality Sensitive Hashing 的魔法、理论和实践。

为什么我使用 attrs 而不是 pydantic

150 行 Python 的 SQL 查询构建器

使用 Python 和 PyRayT 设计相机:第一部分

有趣的项目、工具和库

SQLModel
SQL 数据库,专为简单性、兼容性和健壮性而设计。

Prettymaps
一小组 Python 函数,用于从 OpenStreetMap 数据绘制漂亮的地图。基于 osmnx、matplotlib 和 shapely 库。

slippers
在 Django 中构建可重用的组件,而无需编写一行 Python。

Electric
一个快速、超前的 Windows 包管理器。(看起来不错)

APAV
APAV (Atom Probe Analysis and Visualization) 是一个 Python 库,用于原子探针断层扫描实验的分析和可视化。

msl-apollo-entry-guidance
NASA 的 MSL 航天器使用的 Apollo Entry Guidance 算法的 Python 实现。

neural-hash-collider
针对 NeuralHash 的原像攻击。

X-modaler
X-modaler 是一个多功能的高性能代码库,用于跨模态分析。

PyHook
PyHook 是一种用 Python 编写的攻击性 API 挂钩工具,旨在捕获 API 调用中的各种凭据。

NeuS
一种新颖的神经表面重建方法,用于从 2D 图像输入中以高保真度重建对象和场景。

Fresh-Coffee-Listener
使用树莓派,我们聆听咖啡机的声音并计算咖啡消耗量。(高玩作品)

Harbormaster
Harbormaster 是一个小型实用程序,可让您轻松地在单个主机上部署多个 Docker-Compose 应用程序。

paranoidscientist
Python 中科学软件的运行时软件验证和自动化测试

即将举行的活动和网络研讨会

线上: PyData Edinburgh 2021 年 9 月
将有一个演讲,即 Google 云中的实时 NLP 与 Kafka、Apache Beam、TFX 和 Vertix AI 中的科学软件的运行时软件验证和自动化测试。

PyData 哥本哈根 2021 年 9 月
将有一个演讲,使用 Prefect 在 Python 中构建数据管道。

线上:DFW Pythoneers 2021 年 9 月
将讨论离散法向下降,它将图像处理与牛顿物理学相结合,通过模拟控制动量和速度的简化规则集,从自然混乱中创造出令人惊叹的视觉效果。

posted @ 2021-10-12 12:14  callcall  阅读(93)  评论(0编辑  收藏  举报