我国互联网的发展道路与欧美不同。短视频等形式的内容已经成为趋势，而基于文本的博客（blog）和基于声音的播客（podcast）则（逐渐）成为小众。智能手机极大地改变了我们的上网习惯。不可否认，还是有一些受众广泛的聚合平台，比如微信公众号、CSDN、掘金、极客时间、喜马拉雅、荔枝FM，为我们提供了丰富的博客和播客。然而，不依赖平台的个人博客和个人播客，鲜为人知。根据我的使用习惯，我喜欢听音频节目，也就是播客。我听过很多中文播客，但免费的Python播客极其少见。直到我在FullStackPython网站上发现了一篇文章，其中汇总了一些非常好的Python播客，其中大部分仍在更新中。我翻译出来分享给大家。英语课程对于大多数人来说可能门槛较高，但英语是程序员的必修课。听英文节目可以边学技术边练英文，一石二鸟。英语|最佳Python播客[0]译者|猫下豌豆花Python社区有很多免费或低价的学习资源，这对新手和有经验的开发人员来说都是一大福音。这些优秀资源包括许多定期更新的Python播客剧集。本文介绍一些与Python或软件工程相关的活跃的、高质量的播客。与Python相关的播客这些播客由Python开发人员运营，关注对我们领域很重要的主题。每个播客系列都有一个很长的历史列表，一些是多年前的剧集，所以我们有丰富的材料可以聆听和学习。TalkPythontoMe[1]关注Python开发者和组织，每集邀请不同的嘉宾讲述他们的工作Podcast.__init__[2]提供关于Python的故事，“连接那些让它变得伟大的人”“PythonBytes[3]是“TalkPythontoMe”和“TestandCodePodcast”的创建者的新播客TestandCodePodcast[4]专注于测试和相关主题，例如mocking和CodeMetricsPhilipGuo教授有一个视频名为PGPodcast[5]的播客，基本上是关于Python主题的ImportThis[6]。它是由KennethReitz和AlexGaynor间歇性更新的播客，对有影响力的Python社区成员有深入的见解。最喜欢的播客剧集访谈在这里是主要播客中我最喜欢的一些剧集，您可以收听这些剧集以感受其余的播客剧集。SQLAlchemy和Python中的数据访问[7]让我了解了对象关系映射库SQLAlchemy及其相关知识进化。本期节目采访了SQLAlchemy的作者，主持人MichaelKennedy根据自己对SQLAlchemy的深入研究和体验，提出了很多问题。GuidovanRossum[8]的Python过去、现在和未来涵盖了Python的历史、Guido创建和继续开发这门语言长达30年的动机。有趣的事实：当播客主持人MichaelKennedy向我提出一个话题时，我提出了这个问题，Python的开源是它成功的原因吗？部署PythonWeb应用程序[9]剧透警告：这是我的talkpythontome剧集，讲述PythonWeb应用程序部署的工作原理。PythonBytes专栏在第39集中广泛讨论了对象关系映射器(ORM)[10]，其中大部分内容基于FullStackPython上的文章。感谢您的反馈和建议。PythonatNetflix[11]从TalkPythontoMe中很好地了解了最大的网络流媒体公司如何使用Python以及它如何适应他们的多语言组织。另一个很棒的TalkPythontoMe节目，PythoninFinance[12]，涵盖了Python在金融行业的广泛用途：股票交易、定量分析和数据分析。如果你想知道像对冲基金这样不透明的私人公司是如何使用Python来赚（很多）钱的，一定要听这个。通用软件开发播客这些播客关注与软件开发相关的主题，但通常也涵盖Python。收听这些播客并从中学习，您将成为更好的软件开发人员。SoftwareEngineeringDaily[13]每天都不可思议地邀请不同的开发者嘉宾，谈论与开发相关的广泛话题。Git[14]的所有内容都教授如何使用、构建和使用Git进行工作，每两周更新一次。CodeNewbie[15]采访新开发人员，了解他们为什么要编码以及他们做什么。该专栏还采访了构建知名项目的经验丰富的开发人员。DeveloperonFire[16]采访程序员、架构师和测试人员，讲述他们成功、失败和卓越的故事。Command_lineHeroes[17]涵盖操作系统级主题以及DevOps。Embedded.fm[18]涵盖嵌入式系统和硬件黑客。Changelog[19]关于一般软件开发问题的每周播客。FullStackRadio[20]与FullStackPython无关，但值得关注！Exponent[21]不是软件开发播客，但它深入揭示了企业的战略和技术，让我更好地理解企业在构建和发布软件时所做的决策。我听了每一集（以1.5倍速），强烈建议每周花45到60分钟听BenThompson和JamesAllworth深入讨论一个话题。TestTalks[22]每周检查一个软件测试主题，通常会有一位深入研究该领域的特邀嘉宾。Cloudcast[23]关注与云计算和DevOps相关的主题。数据科学和数据分析播客Python不仅是数据科学界的核心编程语言，而且在几乎每个使用数据分析的组织中都发挥着重要作用。以下播客广泛涵盖数据科学，并且经常涉及Python生态系统中的特定工具。DataFramed[24]是一个数据科学播客，内容涵盖Python标准库以及数据分析师感兴趣的其他主题。DataSkeptic[25]涵盖数据科学、统计学、机器学习、人工智能和“科学怀疑主义”。Datastories[26]是一个关于数据可视化的播客。PartiallyDerivative[27]是一个关于机器学习、人工智能和数据行业的播客，于2017年底停播，节目列表包含大量内容。参考文献[0]最佳Python播客：https://www.fullstackpython.c...[1]跟我聊Python：https://talkpython.fm/[2]Podcast.__init__：http://podcastinit.com/[3]PythonBytes：https://pythonbytes.fm/[4]测试和代码播客：http://pythontesting.net/test...[5]PG播客：http://pgbovine.net/PG-Podcas...[6]导入：https://www.kennethreitz.org/...[7]SQLAlchemy和Python中的数据访问：https://talkpython.fm/episode...[8]Python的过去、现在和未来与GuidovanRossum：https://talkpython.fm/episode...[9]部署PythonWeb应用程序：https://talkpython.fm/episode...[10]对象关系映射器(ORM)：https://www.fullstackpython.c...[11]Netflix上的Python：https://talkpython.fm/episode...[12]金融中的Python：https://talkpython.fm/episode...[13]软件工程日报：https://softwareengineeringda...[14]所有Git：https://www.allthingsgit.com/[15]CodeNewbie：https://www.codenewbie.org/po...[16]Fir上的开发人员e:http://developeronfire.com/[17]Command_lineHeroes:https://www.redhat.com/en/com...[18]Embedded.fm：http://embedded.fm/[19]Changelog：https://changelog.com/[20]FullStackRadio：http://www.fullstackradio.com/[21]Exponent：http：//exponent.fm/[22]测试讲座：https://joecolantonio.com/tes...[23]Cloudcast：http://www.thecloudcast.net/[24]DataFramed：https://www.datacamp.com/comm...[25]DataSkeptic：https://www.dataskeptic.com/[26]Datastories：http://datastori.es/[27]PartiallyDerivative：http://partiallyderivative.com/公众号【Python猫】，重点专注于Python技术、数据科学和深度学习，试图打造一个有趣有用的学习分享平台。本号连载系列精品文章，包括喵星哲学猫系列、Python进阶系列、好书推荐系列、优质英文推荐与翻译等，欢迎关注。PS：后台回复“爱学习”，即可免费获得学习大礼包。
