欢迎阅读《pythonista周刊》第439期。Let us start

原文: https://mailchi.mp/pythonweekly/python-weekly-issue-439
翻译：Dustyposa 来自赞助商（PS：原文的赞助商）:
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文章、教程与话题

TensorFlow 2.0 完整教程 - 初学者的Python Neural Networks教程 img(6hm2min) 初学者的学习如何使用TensorFlow 2.0完整的教程。本课程是为Python程序员设计的，旨在提高他们在机器学习和人工智能方面的知识和技能。

2.0完整教程，终于来了！ Coding Trees in Python img(21min) 对于数学来说，树比字符串更有用。Thorsten Altenkirch教授向我们介绍了一种用Python编写代码的函数方法。 如何用机器学习技术获得更多的YouTube浏览量 在这篇文章中，我们用YouTube数据应用了机器学习算法，针对如何得到更多浏览提出建议。内容将会包括端到端手机YouTube数据及处理过程，针对视频标题使用NLP，特征工程、构建预测决策树等等。 UP必备技能！？ Python中使用 Isolation Forest 的异常检测 从银行欺诈到预防性的机器维护，异常检测是机器学习的非常有用且普遍的应用。isolation forest算法是完成这项任务简单而强大的选择。在这篇文章中我们将会涵盖：异常检测的简介，异常检测的应用，什么是Isolation Forest(孤独森林/隔离林)。在Python中使用和实现Isolation Forest来进行异常检测。 Django部署 - From Zero to Hero img(6小节) 一系列Django课程详细描述了如何部署Django应用程序。 Gunicorn 要站上前台了吗！ 在Python中实现Naive Bayes(朴素贝叶斯) 这篇文章展示了如何在Python中实现一个Naive Bayes机器学习分类算法；从简单的原理开始实现，然后改良提升它。 如何使用GitHub Actions来编写高质量的Python代码 这篇文章与你分享了你可以如何为你的Python项目设置GitHub Actions工作流来保证你的代码是优雅的，符合最佳实践以及经过很好的测试。 GitHub Actions也是开源必备的一环。

与此同时，经验当然可以应用于实际项目中！ 自动化Python项目的各个方面 每个项目——不论你是在web app方面的工作还是数据科学或者AI方面的工作——都能从配置CI/CD，可以在开发中调试并针对生产环境进行优化的Docker镜像中或者一些额外的代码质量工具，比如CodeClimate or SonarCloud中受益。所有这些都是我们将在本文中介绍的内容，我们将看到如何将它们添加到你的Python项目中！ 这一定是二连！ Saving My Mom’s Pictures 使用Python，Flask，Dropbox和Twilio构建备份WhatsApp聊天机器人。 Python requests的进阶用法 - timeouts, retries, hooks 将自然语言能力与学习编程语言的个体差异联系起来 Python时区处理 如何让Django将WWW重定向到你的Bare Domain 从Linux发行版中删除Python 2的一个影响 关于Python字典你应该知道的15件事 Python中带有ordered_enum的完全有序枚举

有趣的项目、工具和库

keyboard_listener Keyboard Listener是一个允许你创建自定义热键（组合）或者自定义按键以及将他们绑定到Python中的自定义函数上。

Python 精灵！ FuzzBench FuzzBench是一个免费的服务，可以在各种各样的真实基准上评估fuzzers，在谷歌范围内。FuzzBench的目标是使严格评估模糊研究变得无痛，并使社区更容易接受模糊研究。 未知领域。。 nfstream 一个灵活的网络数据分析框架。 py_cui 受gocui的启发，一个用于直观创建带有小部件的CUI/TUI接口的Python库。 deadlinks 检测你文档链接的健康状态。 放死链小工具 get！ django-schema-graph Django-schema-graph可以用您的Django模型生成一个彩色的图。该图是交互式的，可以方便地随意开关模型和应用程序。 越来越完善～

图图链接 TextBrewer 基于PyTorch的自然语言处理知识提取工具包。 pytask-io 一个基于Asyncio的任务队列，被设计得超易于使用。 等一段时间再来看看！ PuzzleLib PuzzleLib是一个具有CPU (Intel/AMD)和GPU (NVIDIA/AMD)支持的高级深度学习框架。 Katana Python3中的自动CTF挑战求解器。 Scrapy-GUI 一个简单的，由Qt-Webengine驱动的Web浏览器，具有用于测试Scrapy爬虫代码的内置功能。 CircleD 可以自动或手动检测图像中的圆形/球形物体并提供直径分布（D10，D50，D90）的软件。 只能说，tql！

最近更新

Django security releases issued: 3.0.4, 2.2.11, and 1.11.29

活动和网络研讨会日程

San Francisco Python Meetup March 2020 - San Francisco, CA 将会有以下话题：

❤️ Happy Pythonic ;-(Posa私人无责任播报)
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