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本文精选了 Python开发者 11月份的15篇 Python 热文。其中有网络爬虫,机器学习算法,区块链等


注:以下文章,点击标题即可阅读


差评近一半,用 Python 分析胡歌的《猎场》到底值不值得看?


《猎场》到底好不好看?我们还是想通过以 11 月 8 日为界,看看人们短评人的情绪,是积极,还是消息。利用词云看看大家都说了什么?


从 Zero 到 Hero ,一文掌握 Python


学习 Python 的首要原因是,Python 是一种可以优雅编程的语言。它能够简单自然地写出代码和实现我的想法。那么让我们来学习一下 Python 吧。


两句话掌握 Python 最难知识点:元类


千万不要被所谓“元类是99%的python程序员不会用到的特性”这类的说辞吓住。因为每个中国人,都是天生的元类使用者。


用不到 50 行的 Python 代码构建最小的区块链


尽管一些人认为区块链是一个等待问题的解决方案,但毫无疑问,这种新技术是计算机的奇迹。但是,区块链到底是什么呢?在本文中,我将用不到50行的Python2代码来做一个简单的区块链。我称它为SnakeCoin。


Python NLP入门教程


本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。


用 Linux、Python 和树莓派酿制啤酒


怎样在家用 Python 和树莓派搭建一个家用便携的自制酿啤酒装置? 本文将会告诉你。


Jupyter 常见可视化框架的选择


对于以 Python 作为技术栈的数据科学工作者,Jupyter 是不得不提的数据报告工具。本文试图比较几个常用的解决方案,方便大家选择。


Pandas 初学者代码优化指南


Pandas 是 Python Data Analysis Library 的简写,它是为了解决数据分析任务而创建的工具。本文介绍了五种由慢到快逐步优化其效率的方法。


用 Python 实现一个大数据搜索引擎


搜索是大数据领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的数据搜索功能,试图让大家理解大数据搜索的基本原理。


Python 内存优化


实际项目中,pythoner更加关注的是Python的性能问题。本文,关注的是Python的内存优化,一般说来,如果不发生内存泄露,运行在服务端的Python代码不用太关心内存,但是如果运行在客户端,那还是有优化的必要。


Python 开发者的 6 个必备库


无论你是正在使用 Python 进行快速开发,还是在为 Python 桌面应用制作原生 UI ,或者是在优化现有的 Python 代码,以下这些 Python 项目都是应该使用的。


动态语言的灵活性是把双刃剑:以 Python 语言为例


本文总体来说,包括两个问题:可变对象被意外修改的问题,对参数(parameter)的检查问题。这两个问题,本质都是因为动态语言的特性造成了,动态语言的好处就不细说了,本文是要讨论因为动态这种灵活性带来的一些问题。


Python 性能优化


本文对Python的profiling工具已经常用优化方法进行了介绍。除非特殊指明,”python“都是代表CPython,即C语言实现的标准python,且本文所讨论的是版本为2.7的CPython。


Python 科学计算库 Numpy 小结


NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。本文对其使用方法进行了总结。


Python 机器学习算法实践:树回归


本文主要介绍决策树用于回归问题的相关算法实现,其中包括回归树(regression tree)和模型树(model tree)的实现,并介绍了预剪枝和后剪枝的防止树过拟合的技术以及实现。最后对回归树和标准线性回归进行了对比。


往期热文回顾


10月:《最令人头疼的 Python 问题,15篇 Python 技术热文

9月:《让你的 Python 代码优雅又地道,15篇 Python 技术热文

8月:《那些有趣/用的 Python 库,15篇 Python 技术热文

7月:《我是这样挑战不用 for 循环的,15篇 Python 技术热文

6月:《代码这样写更优雅,15篇 Python 技术热文

5月:《Python + Django 如何支撑了 7 亿月活用户:15 篇热文

4月:《在终端中优雅地编写 Python:10 篇热文

3月:《禁用 Python GC,Instagram 性能提升10%:10 篇热文


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