开源开发的理念使得 Anvil 的整个解决方案更加有用且值得信赖。 Anvil 团队最近开源了 Anvil App Server， 一个用于托管完全用 Python 构建的 Web 程序的运行时引擎。 社区的反应十分积极，我们 Anvil 团队已经将许多反馈纳入了我们的 下一个版本。但是我们不断被问到的问题是，“为什么你们选择开源这个产品的核心呢？” 我们为何创造 Anvil Anvil 是一个可

一窥开源 Python 项目保持平稳运行的社区幕后。 Jannis Leidel 是 Jazzband 社区的一部分。Jazzband 是一个协作社区，共同承担维护基于 Python 的项目。 Jazzband 的诞生源于长期独自维护一个开源项目的压力。Jannis 是“roadie”，这意味着他负责管理任务并确保团队中的人可以在他们想要的时候参与。 Jazzband 并不是他的第一个开源志愿者工

三分之二的开发者在使用 JavaScript 在 jetbrains 针对近 3.2 万名开发者的调查中，JavaScript 的使用率为 69%，而 39% 的开发者将其作为主要使用语言。Java 则是 32%，PHP 为 22%。 该调查也体现了一些明显的地区差异。Java 在中国和韩国最受欢迎；英国的 JavaScript、PHP 和 Python 的使用高于平均水平；美国的 JavaScr

用 GPG 和 Python 的 getpass 模块给你的密码多一层安全保障。 密码对程序员来说尤其重要。你不应该在不加密的情况下存储它们，而且你也不应该在用户输入密码的时候显示出输入的内容。当我决定要提高我的笔记本电脑的安全性时，这对我来说变得特别重要。我对我的家目录进行了加密，但当我登录后，任何以纯文本形式存储在配置文件中的密码都有可能暴露在偷窥者面前。 具体来说，我使用一个名为 Mutt

如果你看一下 新的 Datadog Agent，你可能会注意到大部分代码库是用 Go 编写的，尽管我们用来收集指标的检查仍然是用 Python 编写的。这大概是因为 Datadog Agent 是一个 嵌入了 CPython 解释器的普通 Go 二进制文件，可以在任何时候按需执行 Python 代码。这个过程通过抽象层来透明化，使得你可以编写惯用的 Go 代码而底层运行的是 Python。 在 G

每种编程语言处理文件数据的方式不尽相同，Python 是这么干的。 有些数据是临时的，它们在应用程序运行时存储在内存中，然后丢弃。但是有些数据是持久的。它们存储在硬盘驱动器上供以后使用，而且它们通常是用户最关心的东西。对于程序员来说，编写代码读写文件是很常见的，但每种语言处理该任务的方式都不同。本文演示了如何使用 Python 处理文件数据。 安装 Python 在 Linux 上，你可能已经安装

得州仪器的新计算器将可以运行 Python 程序 尽管该公司 140 亿美元的年收入大部分来自半导体，但其图形计算器仍然是其最知名的消费者产品。这款最新的 TI-84 型号可以按下“alpha”映射到字母键盘，从而输入代码。它还有一个文件管理器，可以快速访问你保存在计算器上的 Python 程序。也可以连接计算机和图形计算器，进行传输数据和更新系统，还可以对计算器进行屏幕截图。 该公司似乎认为它们

通过使用 pipx 隔离运行 Python 应用来避免版本冲突并提高安全性。 如果你使用 Python，你可能会安装很多 Python 应用。有些是你只想尝试的工具。还有一些是你每天都在使用的久经考验的应用，所以你把它们安装在你使用的每一台计算机上。这两种情况下，在虚拟环境中运行你的 Python 应用是非常有用的，这可以使它们以及它们的依赖关系相互分离，以避免版本冲突，并使它们与你系统的其它部分

使用 setuptools 来向用户交付 Python 代码。 你花了几周的时间来完善你的代码。你已经对它进行了测试，并把它发送给一些亲近的开发者朋友以保证质量。你已经将所有的源代码发布在 你的个人 Git 服务器 上，并且从一些勇敢的早期使用者收到了一些有用的错误报告。现在你已经准备好将你的 Python 代码提供给全世界。 就在这时你遇到一个问题。你不知道如何交付产品。 将代码交付给它的目标用

Python 中的 Beautiful Soup 库可以很方便的从网页中提取 HTML 内容。 今天我们将讨论如何使用 Beautiful Soup 库从 HTML 页面中提取内容，之后，我们将使用它将其转换为 Python 列表或字典。 什么是 Web 刮取，为什么我需要它？ 答案很简单：并非每个网站都有获取内容的 API。你可能想从你最喜欢的烹饪网站上获取食谱，或者从旅游博客上获取照片。如果没

这篇文章讨论了安装 NumPy，然后创建、读取和排序 NumPy 数组。 NumPy（即 Numerical Python）是一个库，它使得在 Python 中对线性数列和矩阵进行统计和集合操作变得容易。我在 Python 数据类型的笔记中介绍过，它比 Python 的列表快几个数量级。NumPy 在数据分析和科学计算中使用得相当频繁。 我将介绍安装 NumPy，然后创建、读取和排序 NumPy

这些文章的作者们揭示了使用这一流行的编程语言的新方法。 长期以来，Python 一直是最受欢迎的编程语言之一，但这并不意味着没有什么新东西可学。我们关于 Python 的阅读量最大的文章列表是一个很好的开始。 机器学习的广泛采用已经到来，其应用仍在增长。看看使用 朴素贝叶斯 分类器并通过 Python 实现的机器学习如何解决现实生活中的问题。 向 Python 3 的过渡已经完成，但增强功能不断涌

最受欢迎的 shell 是什么？我猜你会回答 bash 或者 zsh，没错，的确如此。 UNIX 和 Linux 系统上有许多可用的 shell，包括 Bash、Ksh、Zsh、Fish 等等。 最近，我碰到了另外一个 shell，它结合了 Python 和 bash，还蛮特别的。 Xonsh shell，为喜爱 Python 的 Linux 用户而打造 Xonsh 是一个使用 Python 编写

Python 的 httpx 包是一个用于 HTTP 交互的一个优秀且灵活的模块。 Python 的 httpx 包是一个复杂的 Web 客户端。当你安装它后，你就可以用它来从网站上获取数据。像往常一样，安装它的最简单方法是使用 pip 工具： $ python -m pip install httpx --user 要使用它，把它导入到 Python 脚本中，然后使用 .get 函数从一个 we

CyberDB，一个基于 Python 字典和列表的内存数据库。 概括 CyberDB 是一个轻量级的 Python 内存数据库。它旨在利用 Python 内置数据结构字典、列表作数据存储，通过 TCP 套接字高效通信，并提供了数据持久化。该数据库的亮点在于它使用了 Pythonic 的方式编程，你可以像使用字典和列表一样使用 CyberDB。 现在我们把 CyberDB 带到能发挥其作用的地方，

JavaScript 和 Python 继续统治编程语言，但 Rust 在崛起 根据 SlashData 去年年底的对 166 个国家的 20000 多名开发者的调查，目前最受欢迎的编程语言是 JavaScript，其次是 Python。仅在过去半年，Python 就净增加了 330 万开发人员。而 Rust 的采用在过去两年里几乎翻了两番，达到 220 万开发者。PHP 的增长最少，在 2021

机器学习基本上是人工智能的一个子集，它使用以前存在的数据对新数据进行预测。 当然，现在我们所有人都知道这个道理了！这篇文章展示了如何将 Python 中开发的机器学习模型作为 Java 代码的一部分来进行预测。 本文假设你熟悉基本的开发技巧并理解机器学习。我们将从训练我们的模型开始，然后在 Python 中制作一个机器学习模型。 我以一个洪水预测模型为例。首先，导入以下库： import pand

机器学习（ML）就是，分析一组数据以预测结果。Python 被认为是 ML 的最佳编程语言选择之一。在本文中，我们将讨论使用 Python 进行分类的机器学习。 假设你想教孩子区分苹果和橙子。有多种方法可以做到这一点。你可以让孩子触摸这两种水果，让他们熟悉形状和柔软度。你还可以向她展示苹果和橙子的多个例子，以便他们可以直观地发现差异。这个过程的技术等价物被称为机器学习。 机器学习教计算机解决特定问

在 Linux 中运行一个 Python 程序只需要简单地在终端中执行 Python 文件就行。 但这对人们来说不是很方便，也不能帮助你调试你的程序。太原始了。 有几个 IDE 和文本编辑器可以用于 Python 开发。Linux 用户可以使用 PyCharm 社区版。 我最近发现了另一个专门为 Python 初学者制作的 IDE。我喜欢这个应用的想法，因此我在这里与你分享。 Thonny 是一个

学习这个 Python 教程，轻松提取网页的有关信息。 浏览网页可能占了你一天中的大部分时间。然而，你总是需要手动浏览，这很讨厌，不是吗？你必须打开浏览器，然后访问一个网站，单击按钮，移动鼠标……相当费时费力。如果能够通过代码与互联网交互，岂不是更好吗？ 在 Python 的 requests 模块的帮助下，你可以使用 Python 从互联网中获取数据： import requests DATA