Python周刊465期

Python周刊
欢迎阅读《 Python周刊》第465期。

写在前面：翻译不易，欢迎阅读；水平有限，万望海涵。部分链接可能需要特殊的上网方式（😓）。欢迎关注微信公众号“Python小灶，和我一起每天学习Python新知识”

文章、教程和讲座

如何使用Django和Vue.js版
建立一个社交网络不仅是一个非常酷的项目，而且也是一个可以教你很多新的酷东西的项目。在这段视频中，我们将从安装我们需要的软件开始，创建一个新的Django项目，并逐步构建一个简单的Twitter克隆。在本视频结束时，您将拥有一个正在工作的社交网络，我们将把它部署到一个实时服务器上；

Python幕后#1:cpythonvm的工作原理
本系列文章的第一部分，我们将深入了解CPython的内部结构。这样我们就能更深层次地理解语言本身。这是本系列文章的主要目标；

同步与异步Python：有什么区别？
你听说过有人说异步Python代码比“普通”（或sync）Python代码快吗？怎么可能呢？在本文中，我将尝试解释async是什么，以及它与普通Python代码的区别。

探索Python在太空探索中的作用
了解Python，并通过基于Python的数据科学和机器学习来学习、发现和创建，以帮助生成有关地球以外世界的知识。

Python中用于自动机器学习的TPOT
在本教程中，您将在本教程中了解如何使用sciot的机器学习算法。

你跑的时候会发生什么管理.py测试？
你用管理.py测试。你知道你的测试里面发生了什么，因为你写了测试。但是测试运行程序如何执行它们，并在屏幕上显示点、E和F呢？

这个包裹是干什么的？-第四集：Pathlib
pathlib是标准库的一部分，可帮助您处理文件路径。在本视频中，我们将通过示例来探索库。我们还讨论了可用的不同的’Path’类，以及库中不同类之间的关系。最后，我们讨论了使用库的一些注意事项。

无监督关键词提取
了解自动从文档中提取具有代表性的关键字和短语的无监督算法。

如何使用TensorFlow Lite创建卡通程序
这是一个端到端的教程，介绍如何将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite（TFLite），并将其部署到Android应用程序中，以便将相机捕捉到的图像卡通化。

FastAPI简介-用Python创建API的最佳方法？
这段视频介绍了FastAPI，一个用于创建api的框架，它的风格与Python中使用的风格大不相同。

开发和销售PythonAPI-从头到尾教程
本文描述了开发pythonapi的全过程，并在更困难的领域提供了帮助。

fastcore：一个被低估的Python库
一个独特的python库，它扩展了python编程语言并提供了提高生产率的实用程序。

Python中自动机器学习的Auto-Sklearn
自动机器学习（AutoML）是指在用户很少参与的情况下，自动发现用于预测建模任务的性能良好的模型的技术。在本教程中，您将了解如何在Python中使用autosklearn for AutoML和Scikit Learn机器学习算法。

揭秘Django的魔法
在本文中，我们将通过理解生成的文件和文件夹来深入了解Django给表带来了什么，这将使我们更好地理解Django框架。

下一个词预测：一个完整的指南
学习如何开发一个类似于谷歌智能写作的下一个单词预测和自动完成系统；

在异步中异步打开和关闭文件

使用BARE定义和编码严格类型

测试更聪明，而不是更难

Python的“结构模式匹配”，第2部分

有趣的项目，工具和库

surpriver
使用机器学习和异常检测，在大盘移动前找到它们。

asyncio-buffered-pipeline
用于并行Python异步迭代器/生成器的管道的实用函数。

Twelve Data Python Client
用于流式金融市场数据的Python库。

Hivemind
在因特网上训练大型神经网络的图书馆。想象一下，在来自大学、公司和志愿者的数千台计算机上训练一个巨大的变压器。

mypaas
使用Docker、Traefik和优秀的分析工具运行您自己的PaaS

cozy
一个使用GTK+3的Linux现代有声读物播放器。

scraperx
任何规模的网站或API的抓取库。

Tafferugli
Tafferugli是Web应用程序形式的Twitter分析框架，能够过滤，收集和分析推文。

clifford
clifford是一个用于python的数值几何代数（又称clifford代数）包。

即将举行的活动和网络研讨会

虚拟：PyData纽约/迈阿密/费利：人工智能公平与健康的数据文化
将有以下讲座
如何建立健康的数据文化
AI公平

PyData华沙＃21
将会有以下讲座
二进制分类的评估指标：最终指南
人工智能的星球。案例研究：深度学习以早期发现Amazon Rainforest的野火

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