欢迎阅读《pythonista周刊》第450期。Let us start

原文: https://mailchi.mp/pythonweekly/python-weekly-issue-450
翻译：Dustyposa 来自赞助商（PS：原文的赞助商）: 使用 Datadog 监控你的python指标，日志，集群分析。使用Datadog的应用分析，可以深入任何纬度并且能找到你所需要的信息，来进行动态诊断和快速故障排除。来免费试用 14 天吧！

文章、教程与话题

OpenAI模型生成Python代码 img（4min） 这非常棒，让你一瞥未来。

面向 NLP 编程（不是人，是机器！ 构建 FunctionTrace，一个图形化的 Python 分析器 这篇文章探讨了为什么我们构建 FunctionTrace,并分享了一些实现的技术细节。我们将展示像这样的工具如何针对 Firefox Profiler 这样的强大的开源可视化工具。想试试，你也可以做一个小 demo。 防止 SQL 注入: Django 在这篇文章中，Jacob Kaplan-Moss 分享了他关于防止 SQL 注入的想法。 Tinder for Netflix Using Flask img（5min） 学习如何为 Netflix 制作一个 'Tinder'，你可以随意浏览推荐的电影，阅读细节，点击按钮就可以看 Netflix！ 配置你的 Flask 应用 灵活安全配置 Flask 的最佳实践。轻松处理特定特定环境变量配置，并在将敏感信息分离出源码。 Shopify Customer Service Chatbot using Python Automation img（22min） 厌倦了糟糕的客户服务？你并不是一个人！这个视频介绍了如何使用 Watson Assistant and Python Webhooks 来提升你的 Shopify 客户服务游戏。 深度学习和 TebsorFlow 2 的快速介绍 TensorFlow 2.0 的手把手教程。 RSVP for the ONLY Python Web Conference (Virtual) | June 17-19, 2020 Experts discuss hard web production problems. 40+ talks on Django, Plone, CI/CD, Containers, Serverless, REST APIs, microservices, etc. Join JetBrains and Six Feet Up to discuss what the future holds. SPONSOR 构建 serverless 托管平台 这个项目的目的是建立一个系统，让我们在一个分支上进行推送，并将我们的修改部署在一个单独的环境中，给我们一个唯一的URL，来检查它们。类似于 now.sh 和 heroku.com 的做法。我们需要一个机制来打包我们的代码和依赖关系，并将其部署，但它还需要考虑到多个版本、升级、负载均衡、缩放和我们的有状态的部分（数据库）。 构建和部署一个 Python Web 应用程序来自动化 Twitter img（1h42min） 学习如何使用 Flask，Heroku，Twitter API & Google Sheets API构建一个 tweet 调度 app。 通过构建互动游戏来教孩子 Python 一个可以帮助任何人用一种简单有趣的方式——做游戏来开始学习 Python 的开源工具。 使用 PYthon 制作一个 Markdown To HTML 转化中间件 使用 Python 将你的文章用 markdown 转成 HTML。 用于 Python 和 Docker 的安全扫描器：从代码到依赖项的安全扫描器 你不希望在生产中部署不安全的代码–但是错误和漏洞很容易被漏掉。因此，您需要一些方法来自动捕捉到安全问题，而不需要考虑它。这就是安全扫描器的作用所在。它们不能解决你的所有问题—你仍然应该使用能够主动指出不安全的依赖关系的服务，比如说。但在你的构建或CI系统中设置一些自动检查来帮助捕捉问题是很好的。 如何用 Python 自动化你的邮件 用 Gmail API 来发送抓取的数据到你的 email。 JupyterDash 简介 JupyterDash, 我们新的从 Jupyter 环境制作一个 Dash apps 的 library。这篇文章向你介绍 JupyterDash 的功能。 60 个测试你的 Python List 知识的问题 通过掌握列表基础知识来解决算法问题。 用 Python 实现 gRPC 服务 现在，当人们想要实现后端 API 时，他们会直接使用使用 JSON 通信的 RESTful API 创建应用程序，甚至不考虑其他选项。近年来，gRPC 和它的 protobufs 开始得到一些牵引和普及，这要归功于它们的许多优势。那么，让我们来看看所有关于使用 Python 实现 gRPC 服务器的 buzz/hype 是什么! 解密 Python 装饰器 剖析 Python 中的装饰器。 如何使用 Python 开始构建一个命令行 app img（20min） 学习使用 scafolding 制作一个命令行 app。然后为它创建一个存储库，创建一个 PyPi 页面，使用版本化，创建文档，最后像一个随机的没用过它的人一样运行它。 如何设置成功的 Python 项目文档 使用 Sphinx 和“阅读文档”自动化你的文档创建工作流程。 优化 Django ORM 查询 Python的性能：不仅是解释器 以每月5美元的价格构建类似于 Heroku 的基础架构 设置 Vim 以使用 Python 应用程序 img Django 的缓存和扩展 关于工具适合工作流程的想法 在编写Django迁移时停止丢失数据! Python 缓存整数 使用哈希表提高速度

有趣的项目、工具和库

jupyter-book Jupyter Book 是一个开放源代码工具，用于从计算材料中构建具有出版质量的书籍和文档。 cocktail-pi Raspberry Pi 通过伺服安装的摄像头，根据推断你的心情来调鸡尾酒。 Realtime_PyAudio_FFT 在 Python 中进行实时音频分析，使用 PyAudio 和 Numpy 从流媒体音频中提取FFT特征并可视化。 python-keyboard 一个由 Python 驱动的手写键盘。 Promnesia Promnesia 是一款适用于 Chrome/Firefox（包括移动端）的浏览器扩展，它可以作为网络冲浪的副驾驶，增强您的浏览记录和网络探索体验。 convtools convtools 是一个 Python 库，用于声明性地定义从 Python 对象到 Python 对象的快速转换，包括处理集合和做复杂的聚合和合并。 aitextgen 一个强大的 Python 工具，使用 GPT-2 进行基于文本的AI训练和生成。 popmon popmon 是一个可以检查数据集稳定性的软件包。 Quack Quack Toolkit 是一套提供拒绝服务攻击的工具。Quack Toolkit 包括短信攻击工具、HTTP攻击工具等多种攻击工具。 Stormspotter 用于绘制 Azure 和 Azure 活动目录对象的 Azure Red Team 工具 flowtron 基于自动递归流的生成网络的文本到语音合成。 chain-reaction-ai 策略性棋牌游戏《链反应》的AI对手。 tda_terminal_trader 命令行 TD Ameritrade 交易终端。 Little Ball of Fur Little Ball of Fur 是 NetworkX 的图形采样扩展库。 gtg Getting Things GNOME! ((GTG) 是 GNOME 桌面环境中的个人任务和 TODO 列表项目整理器，其灵感来源于 Getting Things Done (GTD) 方法论。GTG 在设计时考虑到了灵活性、适应性和易用性，因此它不仅仅是一个 GTD 软件。

最近更新

Django 3.1 alpha 1 released Python 3.9.0b1

那些活动

Virtual: Scipy Japan 2020 SciPy Japan 2020 将是一个虚拟会议，将把日本不断发展的 SciPy 社区聚集在一起，展示最新的项目，并向熟练的用户和开发者学习。 Virtual: San Diego Python Meetup May 2020 将会有以下话题

  • 列表中的深拷贝和浅拷贝
  • 在浏览器中可视化 Sandiego 的 Covid19 数据，而无需学习 Javascript
  • 好莱坞中的 Python Virtual: NLP basics from text to vectors 在这个工作坊中，我们将涵盖以下内容 令牌化设计（使用 SpaCy），令牌/单词计数（使用 scikit-learn）和 opic 模型（ scikit-learn ）。我们将利用 Google Collaboratory 来运行代码，所以不需要安装任何东西！我们将使用 Google Collaboratory 来运行代码。 Virtual: Deep Neural Networks Workshop Marc 将提供一些关于机器学习的工作原理、谷歌如何使用机器学习的背景，以及如何利用机器学习来解决现实世界的问题。然后，他将带领大家做一个实验室练习，重点讲解如何训练和执行深度神经网络。 Virtual: PyData x PyYYC Meetup May 2020 将会有几个演讲，概率先决条件和高性能IO。

Posa

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