五分钟创建定制 GUI。对于 .exe 类型的程序文件，我们可以通过双击鼠标左键打开；但对于 .py 类型的 Python 程序，几乎不会有人尝试同样的操作。对于一个（非程序员类型的）典型用户，他们双击打开 .exe 文件时预期弹出一个可以交互的窗体。基于 Tkinter，可以通过 标准 Pytho
2024-07-18
有没有想过用 Python 做你的 shell？Shell 语言对交互式使用很有用。但是在使用它们作为编程语言时这种优化就需要权衡，有时在编写 shell 脚本时会感觉到这点。如果你的 shell 也能理解一种更可伸缩的语言会怎样？比如说，Python？进入 Xonsh。安装 Xonsh 就像创建虚
2024-07-18
灵活多样的 Python 库为数据分析和数据挖掘提供了强力的机器学习工具。Scikit-learn Python 库最初于 2007 年发布，通常用于解决各种方面的机器学习和数据科学问题。这个多种功能的库提供了整洁、一致、高效的 API 和全面的在线文档。什么是 Scikit-learn？Sciki
2024-07-18
这个月的 Python 专栏将介绍一些 Django 包，它们有益于你的工作，以及你的个人或业余项目。Django 开发者们，在这个月的 Python 专栏中，我们会介绍一些能帮助你们的软件包。这些软件包是我们最喜欢的 Django 库，能够节省开发时间，减少样板代码，通常来说，这会让我们的生活更加
2024-07-18
使用这些库把 Python 变成一个科学数据分析和建模工具。Python 的许多特性，比如开发效率、代码可读性、速度等使之成为了数据科学爱好者的首选编程语言。对于想要升级应用程序功能的数据科学家和机器学习专家来说，Python 通常是最好的选择（比如，Andrey Bulezyuk 使用 Pytho
2024-07-18
Python 现在越来越火，已经迅速扩张到包括 DevOps、数据科学、Web 开发、信息安全等各个领域当中。然而，相比起 Python 扩张的速度，Python 代码的运行速度就显得有点逊色了。在代码运行速度方面，Java、C、C++、C# 和 Python 要如何进行比较呢？并没有一个放之四海而
2024-07-18
我来介绍一下我是如何使用 Python 来节省成本的。我最近在开一辆烧 93 号汽油的车子。根据汽车制造商的说法，它只需要加 91 号汽油就可以了。然而，在美国只能买到 87 号、89 号、93 号汽油。而我家附近的汽油的物价水平是每增加一号，每加仑就要多付 30 美分，因此如果加 93 号汽油，每
2024-07-18
使用 Python behave 框架的行为驱动开发模式可以帮助你的团队更好的协作和测试自动化。您是否听说过 行为驱动开发 behavior-driven development （BDD），并好奇这是个什么东西？也许你发现了团队成员在谈论“嫩瓜”（LCTT 译注：“ 嫩瓜 gherkin ” 是一
2024-07-18
不可变性可以帮助我们更好地理解我们的代码。下面我将讲述如何在不牺牲性能的条件下来实现它。在这个由两篇文章构成的系列中，我将讨论如何将函数式编程方法论中的思想引入至 Python 中，来充分发挥这两个领域的优势。本文（也就是第一篇文章）中，我们将探讨不可变数据结构的优势。第二部分会探讨如何在 tool
2024-07-18
尝试使用 Python 掌握机器学习、人工智能和深度学习。想要入门机器学习并不难。除了 大规模网络公开课 Massive Open Online Courses （MOOC）之外，还有很多其它优秀的免费资源。下面我分享一些我觉得比较有用的方法。从一些 YouTube 上的好视频开始，阅览一些关于这方
2024-07-18
Python 测试工具最好的一方面是其强大的生态系统。这里列出了八个最好的插件。我们是 pytest 的忠实粉丝，并将其作为工作和开源项目的默认 Python 测试工具。在本月的 Python 专栏中，我们分享了为什么我们喜欢 pytest 以及一些让 pytest 测试工作更有趣的插件。什么是 p
2024-07-18
除了 pandas、scikit-learn 和 matplotlib，还要学习一些用 Python 进行数据科学的新技巧。Python 是一种令人惊叹的语言。事实上，它是世界上增长最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了它在各个行业的开发者和数据科学者中的作用。Python 及其库的整个生态系统使
2024-07-18
R 还是 Python ? Python 脚本模仿易使用的 R 风格函数，使得数据统计变得简单易行。“Python vs. R” 是数据科学和机器学习的现代战争之一。毫无疑问，近年来这两者发展迅猛，成为数据科学、预测分析和机器学习领域的顶级编程语言。事实上，根据 IEEE 最近的一篇文章，Pytho
2024-07-18
在这个比较 Python 框架的最后一篇中，让我们看看 Django。在本系列（由四部分组成）的前三篇文章中，我们讨论了 Pyramid、Flask 和 Tornado 这 3 个 Web 框架。我们已经构建了三次相同的应用程序，最终我们遇到了 Django。总的来说，Django 是目前 Pyth
2024-07-18
身兼教师、开发者、作家数职的 Peter Farrell 来讲述为什么使用 Python 来讲数学课会比传统方法更加好。数学课一直都是很讨厌的一件事情，尤其对于在传统教学方法上吃过苦头的人（例如我）来说。传统教学方法强调的是死记硬背和理论知识，这种形式与学生们的现实世界似乎相去甚远。Peter Fa
2024-07-18
这 12 个步骤能确保成功发布。你写了一个 Python 库。自己觉着这太棒了！如果让人们能够轻松使用它不是很优雅么？这有一个需要考虑的清单，以及在开源 Python 库时要采取的具体步骤。1、源码将代码放在 GitHub 上，这里有很多开源项目，并且人们很容易提交拉取请求。2、许可证选择一个开源许
2024-07-18
也许我所追求的究极 IDE 就是 Emacs 了。我的目标是使 Emacs 成为一款全能的 Python IDE。本文描述了如何在 Emacs 上配置 Anaconda。（LCTT 译注：Anaconda 自称“世界上最流行的 Python/R 的数据分析平台”）我的配置信息：OS：Trisquel
2024-07-18
以下提到的这些 Python 工具在编辑图像、操作图像底层数据方面都提供了简单直接的方法。当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。常见的图像处理操作包括显示图像，基本的图像操作，如裁剪、翻转、旋转；图
2024-07-18
学习一下 Python 世界里最广泛使用的 ChatOps 库：每个都能做什么，如何使用。ChatOps 是基于会话导向而进行的开发。其思路是你可以编写能够对聊天窗口中的某些输入进行回复的可执行代码。作为一个开发者，你能够用 ChatOps 从 Slack 合并拉取请求，自动从收到的 Faceboo
2024-07-18
Dask 库可以将 Python 计算扩展到多个核心甚至是多台机器。关于 Python 性能的一个常见抱怨是全局解释器锁（GIL）。由于 GIL，同一时刻只能有一个线程执行 Python 字节码。因此，即使在现代的多核机器上，使用线程也不会加速计算。但当你需要并行化到多核时，你不需要放弃使用 Pyt
2024-07-18