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Python 周刊 – 第 573 期

Posted on 2022-10-28

Python 周刊 – 第 573 期

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蟒蛇周刊

欢迎收看 Python Weekly 第 573 期。让我们直接进入本周的链接。
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消息

PyCon US 2023 提案征集
PyCon US 正在寻找各种经验水平和背景的演讲者,为我们的会议计划做出贡献!如果您专业地使用 Python,作为业余爱好者,或者只是对 Python 或编程和开源社区感到兴奋,我们很乐意收到您的来信。今年,所有演讲者都将在盐宫会议中心亲自介绍他们的主题。

文章、教程和讲座

你会喜欢 Python 3.11 中的这些新功能af76283a-6e65-436c-967a-900427cf6399.png
Python 3.11 来了!当您查看发行说明时,并非所有更改都会立即引起注意。然而,今天我将介绍 7 个你会喜欢的 Python 3.11 新特性,因为它们会让你的生活变得更轻松。

边缘缓冲区:Python 和 Rust
我最不喜欢的一种错误是当两个不同的系统交互并且结果具有不良行为但很难说哪个(如果有的话!)系统有问题。这是其中之一,关于 Python 的缓冲区协议和 Rust 的内存模型。

升级到 Django 4.1 后将 PostgreSQL ID 从串行迁移到身份
在这篇文章中,我们将扩展这意味着什么,为什么您可能希望将现有列从序列类型更新为标识列,以及更新它们的管理命令。

玩具优化器中的分配删除
在本系列的上一篇文章中,我展示了编写玩具一次性优化器的完整代码,该优化器执行常量折叠、公共子表达式消除和强度降低。在第二篇文章中,我想使用分配删除作为更高级的优化通道。基本优化框架是相同的,我们将使用相同的数据结构进行中间表示,并继续使用相同的 union find 数据结构来存储 IR 操作之间的等价性。

使用 Rich 更好的 Python 输入af76283a-6e65-436c-967a-900427cf6399.png
您是否使用内置的“输入”来获取用户的输入?您可能要考虑改用 Rich 包提供的输入工具。该视频向您展示了 Rich 是更好选择的一些原因,以及它提供的一些功能。

构建 TensorFlow 的未来
我们已经开始规划 TensorFlow 的未来!在本文中,我们想分享我们的愿景。

Django 性能改进 – 第 4 部分:Django 应用程序中的缓存
在本系列的前三部分中,围绕提高 Django 应用程序的性能,我们专注于数据库、代码优化和前端优化。在第 4 部分中,我们将重点介绍提高 Django 应用程序速度的方法。

使用 Pillow 生成模因和信息图表
Pillow 用于对图像进行简单的操作,例如调整大小、转换为其他文件格式等。它还可以用于生成自定义图形,例如信息图表或多个图像的合成 – 模因、信息图表等。让我们来看看它是如何实现的。

有趣的项目、工具和库

JC
CLI 工具和 python 库,可将流行的命令行工具、文件类型和常用字符串的输出转换为 JSON、YAML 或字典。这允许将输出管道传输到 jq 等工具并简化自动化脚本。

数据分析器
DataProfiler 是一个 Python 库,旨在简化数据分析、监控和敏感数据检测。

快速API
一个类似 FastAPI 的接口,用于在 Flask 中构建 API。

文件注入器
File Inyector 是一个脚本,允许您使用隐写术将任何文件存储在图像中。

PyWeb3D
无需编写任何 JavaScript 代码即可使用 three.js 库。

DeepXDE
DeepXDE 是一个用于科学机器学习和物理信息学习的库。

字典数据库
一个使用 dicts 并提供线程和进程安全的 Python NoSQL 数据库。

库拉利
一个数据质量加速库,用于在友好的界面中验证数据集。

编码解码器
最先进的基于深度学习的音频编解码器,支持单声道 24 kHz 音频和立体声 48 kHz 音频。

柯达验证
Python 的类型安全、可组合的验证。

新版本

Python 3.11.0
Python 3.11.0 是 Python 编程语言的最新主要版本,它包含许多新功能和优化。

scikit-learn 1.1.3
此错误修复版本仅包括与最新 SciPy 版本 >= 1.9.2 和 Python 3.11 的轮子兼容的修复。请注意,此版本已删除对 Windows 上 32 位 Python 的支持。这是因为 SciPy 1.9.2 也放弃了对该平台的支持。建议 Windows 用户安装 64 位版本的 Python。

即将举行的活动和网络研讨会

虚拟:全球人工智能开发者日
加入我们,度过一个鼓舞人心的夜晚,关注作为有抱负的 AI 开发人员如何构建智能应用程序。

  • 借助 AI 服务轻松进行患者登记
  • 使用 NVIDIA 和 Azure 机器学习开发自定义对象检测模型
  • PyTorch 和 Azure 机器学习

PyData 特拉维夫聚会 2022 年 10 月
将有以下会谈

  • 使用 ANN(近似最近邻)的十亿级重复数据删除
  • 基于自动编码器损失归一化的迁移学习网络异常检测
  • 更快的 Pandas:让你的代码运行得更快,消耗更少的内存

PyDataMCR 聚会 2022 年 11 月
将有以下会谈

  • 机器学习工程:弥合数据科学和软件工程之间的差距
  • 数据科学测试

PyData 伦敦聚会 2022 年 11 月
将有以下会谈

  • 运行更快的实时推理所需的 7 行代码
  • 介绍 Nebari:一个开源的 JupyterHub 发行版,为团队提供了一个多合一的开发和实验平台,以高效和协作地工作
  • 中级 Python 正则表达式
  • Humble Data:在 PyCon Ghana 教授数据科学
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