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Python热文Top10,精选自1000篇文章

发布日期:2021-11-19 14:13

本文摘要:译者 | reason_W 编辑 | 明显 出品 | AI 科技大本营(民众号ID:rgznai100) 【AI 科技大本营导读】每月一次的热文推荐又又又来啦~这次我们从近 1000 篇 Python 文章举行了筛选,挑选出了 10 篇(前 1%)值得一看的文章以飨读者。本次热文推荐主题涉及:Python 3.7,超级马里奥编程,数据科学,宁静开发,线性代数,加密钱币,PyFPDF,签证预测 app。

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译者 | reason_W 编辑 | 明显 出品 | AI 科技大本营(民众号ID:rgznai100) 【AI 科技大本营导读】每月一次的热文推荐又又又来啦~这次我们从近 1000 篇 Python 文章举行了筛选,挑选出了 10 篇(前 1%)值得一看的文章以飨读者。本次热文推荐主题涉及:Python 3.7,超级马里奥编程,数据科学,宁静开发,线性代数,加密钱币,PyFPDF,签证预测 app。

(此前公布过多篇收藏党喜欢的文章,也是来自Mybridge:①Python 开源项目 Top 10 精选,平均star为1128!②从15000个Python开源项目中精选的Top30,Github平均star为3707,赶快收藏!③我们从8800个机械学习开源项目中精选出Top30,推荐给你④5月Python好文TOP 10新鲜出炉⑤Keras、卷积神经网络、Pytorch 以及音频处置惩罚优秀文章推荐⑥机械学习 TOP 10 必读论文⑦Top 50机械学习项目实战总结) ▌No.1Python 3.7 新特性 该文作者 Geir Arne Hjelle 是挪威测绘局的一名研究人员,数据科学家。文章主要先容了 3.7 版本的 Python 新特性,包罗: 通过内置的新breakpoint() 更轻松地会见调试器 使用数据类建立简朴类 自界说会见模块属性 革新了对类型提示的支持 更高精度的定时功效 以及 3.7 版本在速度上做的优化。 原文链接: https://realpython.com/python37-new-features?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more ▌No.2你究竟能用 Python 做什么?这是 Python 的 3 个主要应用领域。

该文作者 YK Sugi 是 youtube 上一名 50 万粉丝的超高人气科技类视频博主(youtube ID 是 CS Dojo),主要创作内容包罗 Python、数据结构、编程等领域。文章主要先容了 python 在其被广泛应用的三种领域的相关知识: Web 开发:Django和 Flask 两种差别的框架 数据科学:包罗机械学习,数据分析以及数据可视化 剧本:通常用来编写自动执行简朴任务的小法式  原文链接: https://medium.freecodecamp.org/what-can-you-do-with-python-the-3-main-applications-518db9a68a78 ▌No.3使用 Python 提取超级马里奥配景元素 这篇文章在 reddit 编程板块公布的第一天被顶了 970 次,引发了 49 次跟帖讨论,很是值得一读。文章主要先容了在不使用盘算式视觉技术的条件下如何提取超级马里奥游戏中每一阶段的配景图像上的元素,并附有详细的源码剖析和接口先容,是一篇很是“硬核”的博文。

 原文链接: http://matthewearl.github.io/2018/06/28/smb-level-extractor?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more ▌No.4使用 Python 处置惩罚数据科学中的电子表格 该文作者是 DataCamp 社区的知名博主。文章主要先容了如何通过 Pandas包赋予 Python 比 Excel 更强大的功效。

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 原文链接: https://www.datacamp.com/community/tutorials/power-spreadsheets-python?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more ▌No.5Python 数据科学:8 个可能被忽略的观点 [ 7.1k 赞] 文章主要先容了作者在为 Udemy 制作课程历程中发现的几点容易被忽略的观点,牢记这几点 Python 编程会事半功倍。其中主要涉及 NumPy 和 Pandas,如单行 list 的明白,lambda 函数等。 原文链接: https://towardsdatascience.com/python-for-data-science-8-concepts-you-may-have-forgotten-i-did-825966908393 ▌No.6Python 中常见的 10 个宁静问题 [ 3.6k 赞] 3.6k 赞好文,文章作者 Anthony Shaw 是 Dimension Data 人才总监及 python 软件基金会成员。文章先容了在编写宁静代码时比力普遍且容易被攻击的 10 个问题以及制止这些问题的方法。

 原文链接: https://hackernoon.com/10-common-security-gotchas-in-python-and-how-to-avoid-them-e19fbe265e03 ▌No.7Python,SciPy 和 NumPy 的数据科学及线性代数基础 这篇文章通过浅显易懂的语言为读者先容了在数据科学入门历程中涉及到的一些线性代数和统计学的知识,以及如何用 SciPy 和 NumPy 来处置惩罚他们。 原文链接: https://www.twilio.com/blog/2018/06/data-science-linear-algebra-python-scipy-numpy.html?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more ▌No.8用 Python 分析加密钱币市场 [ 3.2k 赞] 文章作者 Anthony Xie 是 Hodlbot 首创人,加密钱币投资人。在已往的几天里,我们发现加密钱币市场正履历着大规模的溃败,种种各样的加密钱币纷纷倒下,本文将通太过析历史数据往返答以下几个问题: 几多加密钱币与整体市场密切相关? 有几多加密钱币与比特币密切相关? 什么是与整体市场最不相关的加密钱币? 与比特币关联最少的加密钱币是什么? 按市值盘算的前 20 名加密钱币如何相互关联?   原文链接: https://hackernoon.com/how-many-cryptocurrencies-are-simply-following-the-market-8b48b2cefc63 ▌No.9使用 PyFPDF 和 Python 建立 PDF 这篇教程详细先容了如何使用 PyFPDF和 Python建立 PDF,并提供了详细的代码剖析。

如果你有用 python 生成 PDF 的计划,这篇文章很是值得一读。该系列的第二篇文章先容了使用 pdfrw 生成 PDF 的方法。 原文链接: http://www.blog.pythonlibrary.org/2018/06/05/creating-pdfs-with-pyfpdf-and-python?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more ▌No.10使用 Python 预测 H-1B 签证申请 这篇教程详细先容了使用 Python 和 XGBoost 库搭建机械学习模型来预测签证申请的历程。

主要内容包罗: 探索性数据分析 特征工程和特征提取 使用 XGboost 算法训练数据集 使用训练好的模型预测签证申请案例件状态   原文链接: https://www.datacamp.com/community/tutorials/predicting-H-1B-visa-status-python?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more 参考链接: https://medium.mybridge.co/python-top-10-articles-for-the-past-month-v-july-2018-daefb1c3a5a6。


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