关于Python开发的10篇很棒的⽂章
关于Python编程和机器学习的10篇惊⼈⽂章
Python世界正在发⽣很多事情。 对Python 2的⽀持即将结束，越来越多的公司在职务说明中引⽤Python，并且它继续获得新的库和更多的⽀持。
由于变化如此之快，所以我们得到了⼀些我们喜欢的⽂章。 我们希望他们能在您的Python编程之旅中为您提供帮助。
Python 2 EOL：如何在Python 2结束后⽣存
对Python 2的⽀持将于2020年结束。如果您在快速成为Python 3的世界中陷在Python 2中，可以采取以下措施
由
从2020年1⽉1⽇起，其创建者Python软件基⾦会将不再⽀持的2.x分⽀。 这个⽇期将标志着已经延续了多年的戏剧的⾼潮-从较旧的，性能较差，使⽤⼴泛的Python版本过渡到仍较其前⾝采⽤的新的，功能更强⼤的版本。
公司对2019年的Python开发⼈员有何期待？
作为Python开发⼈员，要在2019年取得成功，我需要哪些技能？
与我们的团队⼀起，我们从Python的StackOverflow，AngelList，LinkedIn和全球⼀些快速发展的科技公司中剔除了Python开发⼈员的300个⼯作规格。 从所有这些描述中，我们提取了最常提到的技能，在这⾥。 （数字指的是提及的数量。）
Python中的异步编程：演练
当我们谈论程序执⾏时，“异步”表⽰程序不等待特定进程完成，⽽是继续执⾏。 异步编程的⼀个⽰例是将程序写⼊⽇志⽂件：尽管可能会失败（例如，由于⽇志填满了磁盘空间），但⼤多数情况下不会失败，您可以编写程序来调⽤⽇志⽂件。异步记录例程（或称为“发射后遗忘”）。
异步执⾏意味着主程序运⾏更快。 应该编写您的⽇志记录代码，以便如果它确实填满了磁盘，它只会停⽌记录⽽不是崩溃。
Buggy Python代码：Python开发⼈员最常犯的10个错误
马丁·奇基利安（Martin Chikilian）
Python的简单，易学的语法可能会误导 （尤其是那些刚接触该语⾔的⼈员），从⽽错过了其⼀些细微之处，并低估了 。
考虑到这⼀点，本⽂列出了⼀些“微妙的”，“难以捉摸的”错误的“前⼗名”列表，这些错误甚⾄可能咬住后⾯的⼀些更 。
（注意：本⽂的读者对象是⽐更多的读者，后者更适合于对该语⾔较新的⽤户。）
关于python的书在Python中从头开始创建热图
热图经常⽤于可视化事件的发⽣或密度。 有⼀些Python库或GIS软件/⼯具可⽤于创建热图，例如QGI
S，ArcGIS， 等。不幸的是，本⽂不会讨论如何使⽤这些软件/⼯具创建热图，但更多内容除此之外，我们将编写⾃⼰的代码以使⽤Python公共库从头开始在Python 3中创建热图。
将在Python中创建热图的算法是内核密度估计（KDE）。 请参考这篇⽂章（ ）以获取有关KDE的更多说明，以及另⼀篇⽂章（ ），其中提供了⼀个⽰例如何使⽤KDE从参考点计算强度的⽰例。
如何在Python中从头开始构建⾃⼰的神经⽹络
什么是神经⽹络？
神经⽹络的⼤多数介绍性⽂字在描述它们时都会提起⼤脑类⽐。 在不深⼊研究⼤脑类⽐的情况下，我发现将神经⽹络简单描述为将给定输⼊映射到所需输出的数学函数会更容易。
神经⽹络包含以下组件
Python到底能做什么？这是Python的3个主要应⽤程序。
“我到底可以使⽤Python做什么？”
嗯，这是⼀个棘⼿的问题，因为Python有很多应⽤程序。
但是随着时间的推移，我发现Python有3种主要的流⾏应⽤程序：
Web开发
数据科学-包括机器学习，数据分析和数据可视化
脚本编写
最新的PyPy解释器可提⾼Python编程语⾔的速度
对Python开发⼈员来说是个好消息，这要归功于已经快速发布的PyPy解释器的新版本，该解释器有望成为迄今为⽌最快的版本。
如果您使⽤Python进⾏编程，那么⼀个重要的选择是使⽤主CPython解释器还是使⽤PyPy之类的替代程序运⾏代码，每个选项各有利弊。PyPy的USP是它的速度， ，其集成的即时（JIT）编译器使其运⾏某些Python代码的速度⽐CPython快7.6倍。
如何收集，⾃定义和集中化Python⽇志
艾⽶莉·张（Emily Chang）和尼尔斯·邦奇（Nils Bunge）
Python的⽇志记录模块基础知识
⽇志记录模块包含在 ，这意味着您⽆需安装任何组件就可以开始使⽤它。 ⽇志记录模块的⽅法是配置记录器所需⾏为的最快⽅法。 但是，建议为应⽤程序中的每个模块创建⼀个记录器-单独使⽤basicConfig（）可能很难配置每个模块的记录器。 因此，⼤多数应⽤程序（包括等Web框架）会⾃动使⽤基于⽂件或基于字典的⽇志记录配置。 如果您想开始使⽤其中⼀种⽅法，建议您 。
basicConfig（）的三个主要参数是：
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