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消息
Python 包装用户调查
你对改进 Python 打包有什么想法吗？这是一个听取您意见的机会。
文章、教程和讲座
在 Python 代码中实现低耦合的 5 个技巧
在这个视频中，我分享了 5 个技巧来帮助你编写低耦合的代码。我将向您展示几个示例，并分享一个我过去多次使用的技术的故事，它确实帮助我减少了耦合并解决了更复杂的软件设计问题。
有人在和我的亚正常人打交道！
在注意到一个恼人的警告后，我进行了一次荒谬的牦牛剃须，并发现由于使用听起来很吸引人但危险的编译器选项构建的少数 Python 包，有超过 2,500 个 Python 包——其中一些的下载量超过一百万次。月——最终可能导致任何使用它们计算错误数值结果的程序。
通过 import taichi as ti 将 Python 代码加速 100 倍
所有优化问题都没有通用的解决方案。这就是 Python 令人着迷的部分原因。您总是可以找到/创建一个易于使用的工具，可以精确地解决您手头的问题。在科学计算方面，Taichi 是 Python 中的理想选择，可以帮助您实现与 C/C++ 相当的性能。
要知道的 Python 字符串方法
Python 的字符串有几十种方法，但有些方法比其他方法有用得多。让我们讨论十几个必须知道的字符串方法，以及为什么其他方法不是那么重要。
使用 Wi-Fi 三角测量的室内资产跟踪
使用 Blues Wireless Notecard、ESP32 主机 MCU、Notecarrier-F 和 Datacake 构建完整的室内资产跟踪 IoT 解决方案。
你应该避免的 25 个 Nooby Pandas 编码错误
这段视频列出了我的初学者在 python 中学习 pandas 时常犯的 25 个错误。 Pandas 是一个很棒的工具，但也有一些陷阱需要避免！
Python 列表理解比你想象的更强大
Python 的列表推导（和生成器）是一个很棒的功能，可以大大简化您的代码。然而，大多数时候，我们只使用它们编写一个 for 循环，可能会添加一个 if 条件，仅此而已。但是，如果您开始四处寻找，您会发现 Python 的推导式还有很多您不知道的功能，但可以从中学到很多东西。
Python 的延迟导入
启动 Python 应用程序通常会导致大量导入，因为来自不同位置的模块（以及它们导入的模块）被添加到应用程序进程中。所有这些都发生在应用程序开始执行用户实际启动它的任何操作之前；这种延迟可能很严重，而且很烦人。除此之外，对于所遵循的代码路径，其中许多导入可能根本不需要，因此急切地进行导入纯粹是浪费时间。早在 5 月的一项提案将为应用程序添加一种选择惰性导入的方法，其中导入被推迟到模块被实际使用。
使用 Raspberry Pi 作为具有 PipeWire 的蓝牙扬声器
您是否有一对旧的 PC 扬声器或旧的 Hi-Fi，您想将其转换为一对蓝牙®扬声器以播放手机中的音乐？ Raspberry Pi 可轻松用作蓝牙® 设备和模拟扬声器系统之间的音频桥接器，使之成为可能。在本快速指南中，我将向您展示如何使用 PipeWire 在 Pi 上设置软件以实现此目的。
有趣的项目、工具和库
文档查询
一种从文档中提取信息的简单方法。
瓦卡Q
由 Redis 支持的 Python 的分布式后台任务队列，这是一个超级最小的 Celery。
稳定扩散视频
通过探索潜在空间和文本提示之间的变形来创建具有稳定扩散的视频。
人工智能艺术生成器
在本地自动创建大量 AI 生成的艺术品。
齿轮
Cog 是一种开源工具，可让您将机器学习模型打包到标准的生产就绪容器中。
马可
张量搜索人类。
出口商
将 Hugging Face 模型导出到 Core ML 和 TensorFlow Lite。
回归
用于单变量回归、插值和平滑的 Python 库。
django-htmx-模式
共享我在 Django 和 htmx 中使用的模式。
派伦
从 Tweets 运行 Python 代码。
大写字母
用于验证码解决服务的统一 Python API。
开发案例
使用 Python 和 Django 制作的注重隐私且安全的 CMS、博客和投资组合。设计时考虑到开发人员和 IT 专业人员。
新版本
Visual Studio Code 中的 Python – 2022 年 9 月版
此版本包括以下公告：
- 改进了对 Jupyter 笔记本的 IntelliSense 支持
- 一个新的 Flake8 扩展
- 实习亮点：改进的单元测试支持和笔记本图像粘贴
Django 错误修复版本：4.1.1
Python 版本 3.10.7、3.9.14、3.8.14 和 3.7.14 现已推出
即将举行的活动和网络研讨会
混合小组：我们使用的 CI 工具的热门话题
来自 Azure DevOps、GitHub Actions、GitLab CI/CD 和 JFrog Pipelines 的专家将加入 IndyPy，参加一个小组讨论：“我们使用的 CI 工具的热门话题”。由 Calvin Hendryx-Parker (Six Feet Up) 主持的热烈讨论将展示您最喜欢的工具的优缺点，以及一如既往的精彩门奖。
PyData 匹兹堡聚会 2022 年 9 月
本月，PyData Pittsburgh 正在召集数据科学经理和领导者的小组讨论会，就如何在数据科学或机器学习领域找到工作分享他们的观点和建议。 |