來自：python開發(fā)者
本文精選了 Python開發(fā)者 9月份的15篇 Python 熱文。其中有基礎(chǔ)知識(shí)，框架對比，源碼剖析，機(jī)器學(xué)習(xí)和遺傳算法等。
《讓你的 Python 代碼優(yōu)雅又地道》
www.lightxue.com/transforming-code-into-beautiful-idiomatic-python
Pythonic的代碼簡練，明確，優(yōu)雅，絕大部分時(shí)候執(zhí)行效率高。閱讀pythonic的代碼能體會(huì)到“代碼是寫給人看的，只是順便讓機(jī)器能運(yùn)行”暢快。這篇文章是網(wǎng)友Jeff Paine整理的他在2013年美國的PyCon的演講的筆記。
《為什么你應(yīng)該學(xué) Python ？》
http://python.jobbole.com/88622/
為什么你應(yīng)該學(xué) Python ？原因很簡單：它里面有太多“魔法”。本文講解了你需要學(xué)習(xí)Python的原因。
《選擇一個(gè) Python Web 框架：Django vs Flask vs Pyramid》
www.oschina.net/translate/django-flask-pyramid
Pyramid, Django, 和 Flask都是優(yōu)秀的框架，為項(xiàng)目選擇其中的哪一個(gè)都是傷腦筋的事。本文將會(huì)用三種框架實(shí)現(xiàn)相同功能的應(yīng)用來更容易的對比三者。
《Python 最難的問題》
www.oschina.net/translate/pythons-hardest-problem
Python最困難的問題比證明P = NP要容易一些，不過仍然沒有一個(gè)滿意的解決，要知道，這個(gè)問題的實(shí)用的解決方案同樣能起著變革性的作用。正因?yàn)槿绱?，很容易看到Python社區(qū)會(huì)有如此多的人關(guān)注于這樣的問題: “對于解釋器全局鎖能做什么?”
《Python 源碼閱讀：類型》
http://python.jobbole.com/83441/
本文為源碼閱讀系列第一篇，本期源碼閱讀主要涉及 Python 對象的類型機(jī)制。
《Python 判斷文件是否存在的三種方法》
my.oschina.net/jhao104/blog/1490038
通常在讀寫文件之前，需要判斷文件或目錄是否存在，不然某些處理方法可能會(huì)使程序出錯(cuò)。所以最好在做任何操作之前，先判斷文件是否存在。這里將介紹三種判斷文件或文件夾是否存在的方法，分別使用os模塊、Try語句、pathlib模塊。
《Python 開發(fā)者面向文檔編程的正確姿勢》
segmentfault.com/a/1190000007055844
很多人沒有寫注釋的習(xí)慣，大多數(shù)不是因?yàn)閼卸?，一方面是沒有意識(shí)到寫文檔的好處，另一方面是不了解這方面的工具。畢竟從管理上依賴于人的主動(dòng)性是遠(yuǎn)不如依賴于工具有效的。本文介紹如何利用Python注釋提升文檔書寫的質(zhì)量以及效率的小技巧。
《簡單地理解 Python 的裝飾器》
www.lightxue.com/understand-python-decorator-the-easy-way
Python有大量強(qiáng)大又貼心的特性，如果要列個(gè)最受歡迎排行榜，那么裝飾器絕對會(huì)在其中。剛接觸裝飾器，會(huì)覺得代碼不多卻難以理解。其實(shí)裝飾器的語法本身挺簡單的，復(fù)雜是因?yàn)橥瑫r(shí)混雜了其它的概念。本文簡單地理解下Python的裝飾器。
《數(shù)據(jù)科學(xué)和 ML 領(lǐng)域常用的 Python 庫》
http://python.jobbole.com/88521/
Python 對于數(shù)據(jù)科學(xué)家來說幾乎是一項(xiàng)必備技能。正如你看到的那樣，很多數(shù)據(jù)科學(xué)家的崗位要求具備 Python 編程的能力。這篇文章將會(huì)針對數(shù)據(jù)科學(xué)介紹幾種常用的 Python 包。
《為提高用戶體驗(yàn)，Yelp 是如何無損壓縮圖片的》
http://blog.jobbole.com/112321/
Yelp 擁有超過 1 億張由用戶生成的照片，這些圖像占據(jù)了用戶 APP 和網(wǎng)站的大部分帶寬，這意味著存儲(chǔ)和傳輸?shù)木薮蟪杀?。為了向用戶提供最好的體驗(yàn)，Yelp 是如何無損壓縮圖片的呢？
《用 Scikit-Learn 和 Pandas 學(xué)習(xí)線性回歸》
www.cnblogs.com/pinard/p/6016029.htm
對于想深入了解線性回歸的童鞋，這里給出一個(gè)完整的例子，詳細(xì)學(xué)完這個(gè)例子，對用scikit-learn來運(yùn)行線性回歸，評估模型不會(huì)有什么問題了。
《用 Python 3 的 async / await 做異步編程》
www.keakon.net/2017/06/28/用Python3的異步/ AWAIT做異步編程
前年作者曾寫過一篇博客，初步接觸了一下 yield from 語法和 asyncio 標(biāo)準(zhǔn)庫。前些日子看到一篇《為什么只有基于生成器的協(xié)程可以真正的暫停執(zhí)行并強(qiáng)制性返回給事件循環(huán)？》，激起了其再探 Python 3 異步編程的興趣。
《Python 線性分類模型簡介》
http://python.jobbole.com/88487/
本文討論了參數(shù)學(xué)習(xí)和線性分類的基礎(chǔ)概念。雖然線性分類器比較簡單， 但它被視為更多高級(jí)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的基石，并能很自然地?cái)U(kuò)展到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。
《Python 增強(qiáng)的生成器：協(xié)程》
www.cnblogs.com/xybaby/p/6323358.html
本文主要介紹python中Enhanced generator即coroutine相關(guān)內(nèi)容，包括基本語法、使用場景、注意事項(xiàng)，以及與其他語言協(xié)程實(shí)現(xiàn)的異同。
《遺傳算法中幾種不同選擇算子及 Python 實(shí)現(xiàn)》
http://python.jobbole.com/88608/
本文對遺傳算法中的幾種選擇策略進(jìn)行了總結(jié)。對于每種選擇策略我都使用Python進(jìn)行了相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)并以內(nèi)置插件的形式整合進(jìn)了本人所寫的遺傳算法框架GAFT中。對需要使用遺傳算法優(yōu)化問題以及學(xué)習(xí)遺傳算法的童鞋可以作為參考.
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