NewsThanksGuido链接：https://blog.dropbox.com/topics/company/thank-you——Python之父GuidoGuidovanRossum即将离开Dropbox并宣布退休。感谢Guido为Python社区做出的所有贡献，衷心祝愿Guido退休后能够做自己喜欢的事情。文章、教程或谈话对话生态系统：从200多个FOSS应用程序中吸取的教训链接：https://www.youtube.com/watch?v=t1lvsmcPEcE本对话着眼于200多个最成功的开源Python应用程序，并对其进行总结Give关于构建软件的最实用和有效的建议。这些项目在架构、测试、许可、打包和分发方面积累了开发人员一生的经验，期待您的学习！Griffin，一个每天能够进行数十亿次检测的反欺诈风险规避引擎链接：https://engineering.grab.com/griffin本文重点介绍了Grab的高性能风险检测引擎，该引擎可以创建自定义规则来检测和规避风险。《纽约时报》是如何试验推荐算法的？链接：https://open.nytimes.com/how-the-new-york-times-is-experimenting-with-recommendation-algorithms-562f78624d26推荐算法广泛应用于纽约时报网站和APP。我们用它来代替低效或难以手动完成的任务，例如主页的“智慧生活”部分，或个性化时事通讯的内容《Your Weekly Edition》。脑机接口：使用Python和OpenBCI读取EEG数据链接：https://open.nytimes.com/how-the-new-york-times-is-experimenting-with-recommendation-algorithms-562f78624d26Python利用EEG数据创建脑机接口，有望实现控制游戏中的角色等操作！PythonRange()函数教程链接：https://www.dataquest.io/blog/python-range-tutorial/在这个详细的教程中，我们将通过示例向您介绍Range函数的工作原理，并讨论其局限性和解决方法。尽管范围函数常用于各种Python编程任务，但本教程重点介绍范围函数的一些数据科学示例。使用Python构建您自己的静态站点生成器链接：https://www.megacolorboy.com/posts/build-your-own-static-site-generator-using-python/？在本文中，您将学习如何使用Python构建您自己的静态网站生成器、创建博客并免费将其托管在Netlify上。无缝循环音乐链接：http://nolannicholson.com/looper.html我编写了一个Python脚本，允许您根据自定义循环点永远无缝循环.mp3文件。这意味着您现在可以永远重复播放您最喜爱的视频游戏音乐，就像您在玩游戏一样！Python数组链接：https://blog.soshace.com/en/python/python-array-explained-and-visualized/在本教程中，我们将深入探讨Python数组的工作原理、限制以及使用方法以最大限度地提高其效率。如何使用Python为Linux创建键盘跟踪器？链接：https://dotweak.com/2019/10/20/how-to-create-a-keylogger-for-linux-using-python-WmtRYVJ3Wm9xZmlwRkE1eWRCY05YZz09想知道黑客如何轻松窃取有价值的数据吗？他们的秘诀和技巧是什么？最重要的是如何防止我们的个人资料被窃取？在本文中，我们将专注于使用Python编程语言以非常简单的方式创建键盘跟踪器。使用Python在5分钟内创建个性化QR码链接：https://www.youtube.com/watch?v=WSLSRrhFD6U在本视频中，您将学习如何打造自己的QR码以及如何在名片、促销品上使用材料或社交媒体。深度学习中的内存消耗和Pytorch优化技巧链接：https://medium.com/sicara/deep-learning-memory-usage-and-pytorch-optimization-tricks-e9cab0ead93在ResNet上进行混合精度训练并设置梯度检测点。Python异步教程：同步与异步Web抓取（快10倍）链接：https://www.youtube.com/watch?v=5tWIxBcvy10您是异步编程的新手吗？您是否已经接触过python新手资料并想增加您在python编程方面的高级知识或经验？本教程以我们在第一个教程中学习的Python异步开发知识为基础，展示了如何编写同步和异步网络抓取工具。计划用Python环游世界？链接：https://t.co/OoSgXJWldi如何在Python中使用Basemap和Networkx库来规划您的全球行程。使用Pandas清理货币数据链接：https://pbpython.com/currency-cleanup.html这篇文章包含了很多关于如何使用Pandas清理杂乱货币数据的技巧，你可以学习如何将杂乱数据转换成用于进一步数据分析的数字格式。如何从Python3DjangoWeb应用程序推送SMS文本消息链接：https://www.twilio.com/blog/broadcast-sms-text-messages-python-3-django在此了解如何使用DjangoWeb框架教程构建Python3网络平台来推送多条SMS文本消息。FasterZIP解压链接：https://tech.marksblogg.com/faster-zip-decompression-unzip-deflate-zlib-crc32-adler32-7zip-archiver.html本文介绍了笔者寻找最快ZIP文件的过程解压方法和最终实现。ProtectingprivacywithDNS-OVER-HTTPS:IntroductiontoDNS-OVER-HTTPSandimplementinglinkswithPython:https://siujoeng-lau.com/2019/09/dns-over-https/#more-1016如何使用Docker构建Django和Gunicorn应用链接：https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-build-a-django-and-gunicorn-application-with-docker构建机器人的五个经验计算免费停车位的摄像头链接：https://medium.com/@alex.wauters/5-learnings-from-making-a-chatbot-count-free-parking-spots-through-cameras-f80a7af4f5793种创建方法使用TensorFlow2.0链接的Keras模型：https://www.pyimagesearch.com/2019/10/28/3-ways-to-create-a-keras-model-with-tensorflow-2-0-sequential-functional-and-model-subclassing/ObfuscatedPython链接：https://gist.github.com/shakna-israel/03172c2c06e1f6622764541dc8b4246b本书Python和OpenGL数据可视化链接：https://www.labri.fr/perso/nrougier/python-opengl/#python-opengl-for-scientific-visualization的目的of本书旨在使Python开发者掌握OpenGL。它不仅讲解了OpenGL的基础知识，还提供了一套高阶的使用方法，以快速实现可扩展的、美观的数据可视化。有趣的项目、工具和库kitty链接：https://github.com/kovidgoyal/kitty一个跨平台、快速、功能丰富的基于GPU的终端。Auto-Tinderhttps://github.com/joelbarmettlerUZH/auto-tinder使用人工智能自动为您播放Tinder。instaloader链接：https://github.com/instaloader/instaloader从Instagram下载图像（视频）及其标题和其他元数据。ColorPalette链接：https://github.com/rodartha/ColorPalette/找到图像中的主要颜色。PySlowFasthttps://github.com/facebookresearch/SlowFastPySlowFast是FAIR的开源视频代码库，提供最新的视频分类模型，在论文《SlowFastNetworksforVideoRecognition》和《Non-localNeuralNetworks》中均有引用。flask_api_example链接：https://github.com/apryor6/flask_api_example大型FlaskAPI项目的最佳示例。PyPong链接：https://github.com/skamieniarz/pypong用Python实现的Pong经典游戏。napari链接：https://github.com/napari/naparipython由Python创建的快速、交互式、多维图像查看器。WhatsApp_emoji_ranker的链接：https://github.com/DerRiedi/WhatsApp_emoji_ranker解析从Whatsapp导出的.txt文件并提取表情符号以生成每个表情符号频率的条形图（使用matplotlib）。本文翻译自PythonWeekly421，有删减和修改，请勿用于商业用途。欢迎关注微信。心工..公众号：爱写bug
