【Python·翻譯】| 周刊491期

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• 文章、教程和講座

• 有趣的項目，工具和庫

• 新版本

• 即將舉行的活動和虛擬網(wǎng)絡研討會

• 我們的其他通訊

文章、教程和講座

在Python中使用Excel在本教程中，我們將探討如何使用openpyxl庫和其他工具在Python中使用Excel電子表格。特別是，我們將學習如何：處理Excel文件作為輸入，使用各種方法訪問其中的數(shù)據(jù)，計算公式和編寫Excel文件作為輸出。

使用Python并發(fā)加快午餐速度午餐時間的故事，演示線程、異步、多處理和云功能。

使用開源工具可視化多線程Python程序VizTracer跟蹤并發(fā)Python程序，以幫助記錄、調(diào)試和分析。

使用FastAPI的流式視頻我們將簡要討論互聯(lián)網(wǎng)上流式視頻的各種選項，并看到一個使用FastAPI的簡單流式視頻示例，該示例將使用HTML5視頻標記在瀏覽器中顯示視頻。

示例驅(qū)動的Spark與Python的高級概述本文將向您介紹如何使用Python編程語言綁定Spark（通常稱為PySpark）編寫數(shù)據(jù)處理程序。它特別介紹了Spark SQL DataFrame API，這是使用PySpark編寫數(shù)據(jù)分析代碼的最有用的方法；

接口和協(xié)議比較zope.接口以及鍵入。協(xié)議.

使用較小的數(shù)據(jù)類型減少內(nèi)存使用通過有效使用數(shù)據(jù)類型優(yōu)化內(nèi)存使用。

用Python調(diào)用Python中的Docker CLI這篇文章重點介紹了一個新項目：鯨魚上的Python。這個項目的目標是在dockercli和Python庫之間建立一個1對1的映射。

Github Actions CI/CD-入門所需的所有知識

用py-spy剖析Python代碼

有趣的項目，工具和庫

花聯(lián)合學習的統(tǒng)一方法。聯(lián)合所有工作負載，任何ML框架和任何編程語言。

Baserow Baserow是一個開放源代碼的在線數(shù)據(jù)庫工具和Airtable替代產(chǎn)品。在沒有技術經(jīng)驗的情況下創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)庫。我們的用戶友好型無代碼工具為您提供了開發(fā)人員的能力，而無需離開瀏覽器。

polybox一個小巧的PaaS，它使用gitpush在自己的服務器上部署微服務和網(wǎng)站。

mslive_public跟蹤Reddit和Twitter對股票的實時情緒，識別成長中的股票。

kinto適用于Linux和Windows的Mac風格快捷鍵；

Auto-EditorAuto-Editor是一個命令行應用程序，可通過分析無聲部分并進行剪切來自動編輯視頻和音頻。

TrafalgarPython庫使投資組合分析的開發(fā)變得更快，更輕松。

TorchMetrics分布式可擴展PyTorch應用程序的機器學習指標。

Regexploit查找易受重做攻擊的正則表達式（正則表達式拒絕服務）

django-sql-dashboardDjango應用程序，用于使用原始SQL查詢構建儀表板。

speechbrain基于PyTorch的語音工具箱。

dl-translate基于Huggingface transformers的深度學習翻譯庫。

ploomber配置工作流編排器的約定。在本地開發(fā)（Jupyter或您最喜歡的編輯器），部署到Airflow或Kubernetes。

Beanie基于Motor和Pydantic的MongoDB異步ODM。

新版本

Visual Studio代碼中的Python–2021年3月發(fā)布這個版本主要集中在我們的Python、Pylance和Jupyter擴展中的bug修復和穩(wěn)定工作上，并且包括了一個針對Python內(nèi)部人員的改進Jedi語言服務器支持的預覽。&nbsp；

SQLAlchemy 1.4.0版這是至少十年來SQLAlchemy最廣泛的版本，它對Core和ORM中最突出的api進行了重新思考，對內(nèi)部結構進行了大量修改，并提供了大量重要的新特性和功能。

即將舉行的活動和虛擬網(wǎng)絡研討會

Virtual: Pytest from the ground up An introduction to PyTest with lots of simple, hackable examples. We'll start from nothing, add assertions, write some fixtures, do some parametrization, and mark tests. You'll see simple examples of the power that pytest can bring to your testing.

Virtual: PyData Hamburg Meetup March 2021 There will be following talks From RGB-D images to complete point clouds Where are the Earth's streams flowing right now? - Dynamic hydrology maps from satellite-LiDAR fusion

Virtual: San Diego Python Meetup March 2021 There will be following talks DevOps for developers (or maybe against them? Streamlit: Fast building and sharing Data apps Using Python as a procedural language in PostgreSQL World's Smallest Political Quiz v2.0 - Graphic Watermarks or Overlays

Virtual: PyBerlin 27 There will be following talks Batteries Included: Things you can do with standard libraries Corona Virus Computations and Plots using Python Notebooks in Google Colab

Virtual: PyData Dublin Meetup March 2021 There will be following talks Introduction to the World of Neural Networks Machine Learning approaches in personalized medicine and Biomarker discovery

Virtual: PyData Chicago Meetup March 2021 There will be a talk, Building 1D Convolutional Neural Network Model in Keras for Sentimental Analysis.

我們的其他通訊

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