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原文: Import Python Weekly Newsletter - Issue No 68 该读 ~ 文章, Blog, 教程… 在社交图片中自动寻找武器 - 第一部分 image processing 嗯哼,应该有办法从社交渠道的照片中发现枪支或其它武器 (是也乎: 社会化反恐?!) 文章描述了如何将照片发送给 Imagga API 并获得包含对象的准确描述. 以及如何利用 Python 提高标记的准确性. 如何在 Django 中用 Elasticsearch (第 2 节), 填充数据 系列文章中,已经基于 Elasticsearch 在 Django 中创建了应用. 接下来就是数据的填充, 否则搜索是徦的了. PyDataLondon 数据科学会议日程 (五月 6-8) - 发布 (videos made public post-conf) pycon 如果在 London, 应该参加, 太多髙能讨论 Anaconda 和 Hadoop — 我们如何在一起的故事. ( Offtopic ) 第一次集群计算的体验发生在 1999, 在 Mayo Clinic 作研究生期间. 真心美好时光海苔, 导师是 Dr. James Greenleaf. 非常耐心的引导我们,搞定了 Mac Performa 老爷机, 建立了本地集群. 还免费给我们使用了半年的实验室空间…. 构建有地理位置感应的 GeoDjango 应用 postgres PostgreSQL 有非常赞的内置 PostGIS 扩展, Django 的 GeoDjango 项目则能任性的享受之! 教程展示了如何快速集成 PostGIS ,支持用户搜索附近的演出. 如何使用 Tornado 构建简单的 Python WebSocket 服务 tornado 随着实时 web 应用的增长, WebSockets 在日益成为关键技术. 必须人工刷新来从服务器接收数据的日子早已过去. 实时更新不再需要从客户端轮询, 而是相反,从服务端直接下推! 强大的 Web 框架也开始支持 WebSockets 的开箱即用. Django vs Moya 逐项对比 嗯哼,不是定性哪, 只是进行类比. 通过代码对比演示,大家可以得到自己的结论, 条目包含: 模型/URLs/视图/模板… (是也乎: 图样图森破了, Django 的强大从来不是其代码, 而是其无比坚实的生态链, Moya 还想用 XML 来进行通用描述,实在…. ) 用新加坡的 Smart Nation APIs 规划巴士班次 Singapore Smart Nation 是政府推动, 尝试改进国家运行效率的计划. 推出了一系列公开的实时数据接口,无论个人还是企业, 都可以来创造解决市政问题的方案. Pythonic 的展示你项目的技能 Badges, 已支持 PyPI & ArchLinux AUR 非常实用也 COOL, “如果你有一个开源项目,那么自动展示你项目的 Badge/Pins/Shields/Medal” (是也乎: 任何小事情标准化后,都是非常可喜的项目了 ) 新书 ~ New Books ...

原文: Import Python Weekly Newsletter - Issue No 65 该读 ~ 文章, Blog, 教程… 用 Python 巡查目标 Twitter 行为 data science 文档展示了 赞助/营销 经理如何追踪他们的运动员或是品牌大使. 虽然写这种代码无法获得地区营销大奖.(嗯哼) 只是希望文章引导那些想合理对 Twitter 数据进行追踪挖掘的同学们, 不用迷失在各种 R/Py 的模块大洋中… Startup Row: UtilityAPI 赢得了 SF Python pitch event startup PyCon 2016’s Startup Row got our campaign on the road on March 9th in San Francisco, meeting with the local SF Python user group at Yelp headquarters. Six early-stage companies that use Python gave their pitches, competing for an opportunity to exhibit in the PyCon Expo Hall on Startup Row. The roster of candidate startups included Alpaca, Bauxy, Beansprock, Opsulutely, Watt Time, and UtilityAPI. Python 3 使用 Google Cloud Vision API 提取照片中文字实例 快速用 Python 3 进行测试 (通过 Requests) Google Cloud Vision 是否能良好的完成 OCR 数据处理. 对比类似 ABBYY FineReader 能输出 Excel 表格. 你的 Django 故事: 遇见 Sarah Holderness djangogirls Sarah Holderness is the Python instructor at Code School. Although she originally planned to be a high school math teacher, Holderness found her love of programming during a required programming class in college and has been hooked on creating things ever since. Django 权限管理 django Admin 仪表板一向是 Django . 能支持用户对数据对象进行自由的 创建/读取/更新/删除. 对数据库的全面掌控! 但是新手总是无法从界面中获得数据. 其实,嘦完成合理的数据注册,一切尽在眼前… Django 迁移和冲突管理 django 迁移也是 Django 的常用功能之一… (是也乎: 因为经常不兼容升级嘛?!) 对多数人而言, 这是一个可怕的任务. 尽管阅读了所有文档,依然害怕迁移冲突引发的数据丢失, 或是手工修改迁移文件等等. 其实, 迁移工具很赞的, 嘦理解了她, 就没有任何挂碍的了. qutebrowser 集资活动 ~ Python 开发的绑定 Vim 快捷键开源浏览器 qutebrowser 是拥有宏大社区异常活跃的项目: 超过60人贡献超过250次变更(Pull-Rewuests), 数百积极用户. 在过去5年积累了超过7500次提交. 目前核心任务是优化 QtWebKit 渲染引擎. 通过活动期望能全职为之工作一个月(或更多时间). 目标是增加最新基于 Chromium 项目的 QtWebEngine 后端! (Google Chrome 使用相同引擎.) (是也乎: 程序猿永远的野望! 用键盘控制一切… 浏览器一直没有攻陷…所以 Pythoneer 来也… 基于 Py3+Qt5 ! ) Python 反思: 如何列出模块以及检查函式s core python 最近在折腾 Python 代码静态分析, 以及如何在 Jetbrains MPS 上创建 Python 编辑器. 首先得完成 Python 代码的模型解析. 虽然代码已可解析,问题是要考虑所有引用的包代码. 有的是内建的,有的是通过 C 编译出来的. 这意识着根本没有 Python 代码来解析. 文章记述了这方面的折腾… (是也乎: MPS ~ Meta Programming System ! Jetbrains 折腾出来了太多优秀的开发语言 IDE, 但是,发现 DSL 语言的创建越来越频繁, 所以,干脆给出了个通用的 DSL 语言构建系统! 嗯哼, 虽然已经有了 PyCharm, 但是用 MPS 再折腾出一个自制版本的来也没有为什么… ) 可插入式 Py 生成器 (Python) core python 简单的示例, 展示了 生成器 也是可插入的, 即,能作为参数传送给 函式来从内部使用! 实时 Django & Django Channels django 今天是 Jacob Kaplan-Moss 的分享. Jacob 来自 Herokai ,长期为 Django 贡献核心代码. 他认为框架的未来在于 Channels! 为 Django 引入了全新概念. Channels 本质上是任务队列: 消息由生产者压入, 然后消费者能从指定 Channels 中获得. 如果在 Go 中使用过 channel, 就非常熟悉这种思路. 和 golang 的 channel 主要区别在, Django 的 Channels 主要通过网络进行, 允许生产者和消费者在很多 dynos 以及/或 机器上透明运行. 此网络称为 channel layer (是也乎: 嗯哼?! Django 在走 node.js 的老路? 将同步代码,变成异步执行? 还跨网络/主机!? 那这安全性就呵呵了…而且调试起来简直无法更加酸爽了 ! ) datetime — 日期和时间值操作 — PyMOTW 3 core python datetime 模块包含各种日期/时间的处理/格式化/计算 的函式和类. 是的, PyMOTW ~ 每周一模块 系列在升级到 Py3 ;-) Scrapy Tips from the Pros: March 2016 Edition scrapy 的用户,应该关注最新的技巧集 Python 201: 中级 Python 如果已经有 Python 的基础知识. 想提升到新水平, 那么这书正是你需要的… 当前唯一的 中级 Python 图书! Kickstarter 中… (是也乎: 目标 10万$,已经 KS 到了 7万多, 只是男主太丑… ) 新书 ~ New Books ...

原文: Import Python Weekly Newsletter - Issue No 64 该读 ~ 文章, Blog, 教程… Django Channels 简要介绍 - 在现实开发中的应用要点. django 通道, 是 Django 令人兴奋的全新功能. 可以令 Django 应用网站轻松支持外部工具/库(甚至于非 Python 的) … (是也乎: 简单的说, Django 终于决意进入 API 微服务时代了 ) K-均值 聚类在 手写数字识别 machine learning K-Means Clustering 是机械学习的标准数据分析算法. 值得反复通过实用案例来理解… 从 Py3 返回: 是否值得折腾?! python3 自从 08 年亮相, Python 3 已经走了不短的路. 当初,缺乏几乎所有重要交 模块/工具 的支持. 虽然 Py3 提供了许多惊人的改进和功能, 能令我们写出更加健壮的 Python 代码. Toptal 工程师 Dario Bertini, 以自己的经验来阐述 Python 3 的功能,是否值得切换. (是也乎: 嗯哼, 包含非常 nice 的插图… 只是 py3 这事儿,无论多美好,就是缺少 killer 级别的动力哪… ) Django Rest 框架 - JSON Web Token 认证 django 如何在 Django 中实施 JSON Web Token Authentication (https://tools.ietf.org/html/draft-ietf-oauth-json-web-token-32). 部署流程 - Django 和 Docker | Manuel Morejón django, docker 流程图谱,展示了如何基于 Docker 来部署 Django 应用 如何用 Python 和 Pandas 处理大型 JSON 数据集 pandas, json 处理巨型 JSON 数据集,一直非常痛苦, 特别是无法全部加载到内存中时. 此时, 其实通过 命令行工具组合 Python 脚本就能进行有效的数据分析和探索. 本文展示了如何利用 Pandas 来探索和绘制 Montgomery County, Marylan 的 出警活动热点图. FYI PyCon 2016 2/3 准备好了! 应该抢票了! pycon At this moment, exactly 2,000 people are registered for PyCon 2016 — which puts us ? of the way to capacity!. If you are planning to visit now’s the time to book the tickets. Python 的 afl-fuzz 段错误 core python American Fuzzy Lop 是非常赞的进行模糊测试的工具. 此文介绍如何使用工具 来发现 CPython 的崩溃根源. Mini REST+JSON 基准测试: Python 3.5.1 vs Node.js vs C++ 嗯哼,需要一个简单的结论, 对于后端服务的 JSON 处理效能: Python 3.5.1 vs Node.js vs C++ , 基于的框架是: Python2.7 + Django + Gunicorn 对照的是 Node.js + Express 4, Python3 + aiohttp 或是 C++. (是也乎: 其实吧,这事儿有点扯… JSON 中的 J 是谁?! 现在的语言选择,从来不是速度,而是综合的生态…特别是面向 wetware 的… ) 哪些书有助成为 Python 专家 ? - Reddit Discussion Reddit Discussion 对于有经验的程序猿, 什么书值得看?! 提问者背景是 Ruby, C++, JavaScript (以及一点儿 Clojure) . 未来雇主指定使用 Python,所以,要高速成为专家! PyDev of the Week: Chris Moffitt interview This week we welcome Chris Moffitt (@chris1610) as our PyDev of the Week! Chris has been an active writer about Python on his blog and a speaker at DjangoCon. 新书 ~ New Books ...

原文: Import Python Weekly Newsletter - Issue No 63 该读 ~ 文章, Blog, 教程… 性能, 说服, 结构: 教练曰的 PyCon 演讲经验 pycon 在通向 PyCon 的几个月里, 对于演讲俺折腾了三种境界: 自己排练,向朋友排练,向专业教练排练. 猜猜哪种最有效果? 刚刚向歌剧演唱家,演讲教练 Melissa Collom 演练了两次, 她对我的 表现力,说服和结构,给出了建议, 我想这些建议同样对你有用. (是也乎: ) 在 Django 中整合 Linkedin 接口 api 通过整合 Linkedin ,我们可以获得用户验证的电子邮件 ID, 一般信息/最近的工作经历, 并分享文章. 完成整合,要以下操作: 1.创建 Linkedin 应用 2.进行用户身份验证,获得 token 通过 token获取用户信息/工作经历… Django 安全版本发布: 1.9.3 和 1.8.10 security release 根据安全发布策略, Django 团队刚刚发布了 1.9.3 和 1.8.10. 主要解决了下文描述的安全问题. 建议用户尽快升级. Django 主分支也已经升级. 为 Python 应用加速 Docker 镜像的构建. docker 最近写过一篇分析櫣部署 Python 的 web 应用的体验改进. 其中建议通过 Docker 可以有效提高部署速度, 现在,详细描述如何轻松的部署 Python web 应用到 Docker 或 OpenShift 3. 学用 Python 来折腾数据科学 data science 我们决定将这两领域的资源放在一起, 以免浪费时间收集了. 2016 Python 教育峰会 pycon 嗯哼, 今年的 Python 教育峰会 演讲者/内容 已公布! 将在 5月29号,周日举行, 专注如何通过 Python 将编程知识传播给教师/教育工作者以及宽泛的其它人群. 教育各种领域的教育工作者来古人讨论,学习新技术和工具, 分享激情! 同时号召更多场地:学院,大学,社区工作坊,在线编程,政府…. Python 中的模拟 testing Python 单元测试库包含名为 unittest.mock 的子库. 引用它,能模拟各种测试时难以配置的资源. EuroPython 2016: 普通门票价格 如果明天(周二,3月1日 23:59 CET)午夜前你抢到了票, 能享受节省 200欧的早鸟票! 否则,就只有普通票了. Python 101: imports 的各种 core python 作为新手,首要知道的就是如何导入其它模块/包. 然而,注意到即使是使用 Python 多年的老手, 依然不清楚 Python import 机制的合理边界. (是也乎: 推荐PyCon'2015, Montreal 上 David Beazley (@dabeaz) 的演讲 Modules and Packages: Live and Let Die! 最完备的 Import 技艺! ) Python: 缓存简介 缓存是存储数据有限制集合, 用以加速数据检索. 这里描述一种使用字典完成高速缓存的实例. 通过标准库的 functools 模块来创建, 首先构建一个类,来建设高速缓存字典, 然后扩展为必要时启动. Python 方法链的实例 (Python) code snippet 这一片段,展示了 Python 中如何构建方法链 By Vasudev Ram. 任务队列 - Full Stack Python Full Stack Python 任务队列管理,发生在普通的 HTTP 请求-响应 周期之外. Full Stack Python 收集了相关的所有文章. 建议阅读 本周 PyDev : Brett Cannon interview Brett Cannon (@brettsky) 从 03 年开始就是 Python 的核心开发者. 同时也一直坚持 Bloging. 也一直活跃在 PyCon 上. 你可以在 YouTube 上回顾他的一些分享 (比如: 如何兼容 Python 2/3 的代码…) 目测大家怎么都见过他的演讲, 内容都不错,那么多了解哈下的出好蛋的 Brett Cannon 吧. 现实世界中的错误处理 video 包含笔者在 Python Portland 用户大会上的演讲视频. 虽然某种意义上算不得专业, 但是,嗯哼,值得一看. (是也乎: 作者是 Flask 的核心开发者 视频: https://www.youtube.com/watch?v=8kTlzR4HhWo 幻灯: https://speakerdeck.com/miguelgrinberg/error-handling-in-the-real-world 代码: https://github.com/miguelgrinberg/merry ) 基于类的视图: 基础 django Class-based views 是作者最爱的 Django 特性! 嗯哼, 只是更加喜欢结构化的,可预测的,形式… 所以,很多情况下,这一特性是不必要的… 新书 ~ New Books ...