docs: python weekly #9

_posts/2020-06-28-#9.md

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+title: "Python 周报 #9 | 2020-06-28"
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+Python 周报，提供有价值的 Python 及行业相关信息。
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+如果你发现了有价值的信息、文章和工具等，可以到 [Issues](https://github.com/qiwihui/PythonWeekly/issues) 里提给我，记得写上推荐的理由。也欢迎提出意见和建议。
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+## :newspaper_roll: 新闻
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+### [PEP 622 ── 结构模式匹配](https://www.python.org/dev/peps/pep-0622/)
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+这个 PEP 建议向 Python 添加模式匹配语句，以便创建处理结构化异构数据的更具表达力的方式。作者采用整体方法，提供了静态和运行时规范。
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+PEP 275 和 PEP 3103 先前提出了类似的构造，但被拒绝了。该设计不是针对 `if ... elif ... else` 语句的优化（如那些PEP所做的那样），而是着重于概括序列，映射和对象解构。它使用了 PEP 617 带来的语法功能，该功能引入了一种更强大的 Python 源代码解析方法。
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+## :pencil: 文章和教程
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+### [自学计算机科学](https://teachyourselfcs.com/)
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+如果你是一个自学成才的工程师，或者从编程培训班毕业，那么你很有必要学习计算机科学。幸运的是，不必为此花上数年光阴和不菲费用去攻读一个学位：仅仅依靠自己，你就可以获得世界一流水平的教育。
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+互联网上，到处都有许多的学习资源，然而精华与糟粕并存。你所需要的，不是一个诸如“200+免费在线课程”的清单，而是以下问题的答案：
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+- 你应当学习哪些科目，为什么？
+- 对于这些科目，最好的书籍或者视频课程是什么？
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+在这份指引中，我们尝试对这些问题做出确定的回答。
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+**简而言之**
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+大致按照列出的顺序，借助我们所建议的教材或者视频课程（但是最好二者兼用），学习九门科目。目标是先花100到200个小时学习完每一个科目，然后在你职业生涯中，不时温习其中的精髓。
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+### [从零开始的ASGI](https://shenli.dev/2020/06/20/asgi-from-scratch.html)
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+通过构建 ASGI Web 框架来了解 ASGI！
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+### [如何为自动化和协作设置 Python 项目](https://eugeneyan.com/writing/setting-up-python-project-for-automation-and-collaboration/)
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+随着 Python 项目范围的扩大，它可能变得难以管理。
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+- 我们如何自动进行检查（例如，单元测试，类型检查，语法检查）？
+- 我们如何才能最小化协作开销（例如，代码审查，一致性）？
+- 我们如何通过增加最少的额外步骤来最大化开发人员的体验？
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+在本文中，作者将分享了一种方法。完成后，我们将具有单元测试，覆盖率报告，语法检查和类型检查的自动化工作流，这些工作流将捕获大多数错误并促进协作。此工作流将通过单个命令在本地运行（进行检查），并通过每次 git push 在远程存储库中运行。
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+- 安装 Python 版本管理器
+- 设置 Virtualenv 并安装软件包
+- 建立一致的项目结构
+- 添加一些基本方法
+- 编写一些单元测试；他们是我们的安全带
+- 检查代码覆盖；我们的测试有多广泛？
+- 语法检查以确保一致性（跨项目）
+- 检查类型错误以防止它们发生
+- 为开发人员体验构建封套
+- 每次 git push 自动执行检查
+- 应用这些实践和经验
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+### [Pickle 的九个缺点](https://nedbatchelder.com/blog/202006/pickles_nine_flaws.html)
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+Python 的 `pickle` 模块是序列化和反序列化对象的一种非常方便的方法。它不需要架构，并且可以处理任意 Python 对象，但这有问题。这篇文章简要说明了问题。
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+有人会告诉你不要使用 `pickle`，因为它很不好。我要说的是，如果你不在意以下九个缺点，你就可以使用 pickle：
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+- 不安全
+- 老 pickles 看起来像老代码
+- 不明确（implicit）
+- 过度序列化
+- `__init__` 没有被调用
+- 仅限 Python
+- 不可读
+- 出现将代码 pickle 的情况
+- 慢
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+### [Python `heapq` 模块：使用堆和优先级队列](https://realpython.com/python-heapq-module/)
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+**堆**和**优先级队列**是鲜为人知但很有用的数据结构。对于涉及在数据集中寻找最佳元素的许多问题，它们提供了一种易于使用且高效的解决方案。 Python `heapq` 模块是标准库的一部分。它实现了所有低层堆操作以及一些高层的堆通用用法。
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+优先级队列是一个功能强大的工具，可以解决各种问题，例如编写电子邮件调度程序，在地图上查找最短路径或合并日志文件。编程充满了优化问题，目标是找到最佳元素。优先级队列和 Python `heapq` 模块中的功能通常可以提供帮助。
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+在本教程中，你将学习：
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+- 什么是堆和优先级队列，以及它们如何相互关联
+- 使用堆可以解决哪些类型的问题
+- 如何使用 Python `heapq` 模块解决这些问题
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+本教程适用于熟悉列表，字典，集合和生成器并正在寻找更复杂的数据结构的Pythonista 用户。
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+### [解读 Python 的元类](https://rednafi.github.io/digressions/python/2020/06/26/python-metaclasses.html)
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+在 Python 中，元类是使你能够将元编程功能注入代码中的少数工具之一。术语元编程是指程序以自参考方式操纵自身的潜力。但是，与元类混为一谈通常被认为是普罗大众无法掌握的奥秘艺术。甚至提姆·彼得斯（Tim Peters）都建议你在处理这些问题时要谨慎行事。
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+> 元类是比99％的用户应该担心的更深的魔力。如果你想知道是否需要它们，则不需要（实际上需要它们的人肯定会知道他们需要它们，并且不需要解释原因）。
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+元类是一个深奥的 OOP 概念，几乎隐藏在所有 Python 代码之后。你创建的每个 Python 类都将附加到默认的元类，并且 Python 巧妙地抽象出了所有元魔术。因此，无论你是否意识到，你一直都在间接使用它们。在大多数情况下，你无需意识到这一点。大多数 Python 程序员很少（即使有的话）也不必考虑元类。让我们深入其中。
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+### [使用 TensorFlow 和 LSTM 递归神经网络生成烹饪食谱：分步指南](https://github.com/trekhleb/machine-learning-experiments/blob/master/assets/recipes_generation.en.md)
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+在构建食谱生成器的同时，了解 LSTM（长短期记忆）和 RNN（递归神经网络）技术，以便你也可以享受“洋葱奶油汽水”，“牛肉鲑鱼慕斯、墨西哥果酱和斯蒂尔顿沙拉”的美味作品。
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+<!-- ## :office: 项目，软件包和代码
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+开源的项目，软件包和代码，以及开发过程中用常用的工具等。
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+## :books: 书籍
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+不错的书的推荐。 -->
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+## :tv: 音视频
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+### 捕蛇者说 ── [Ep 15. 和 PyPA 的成员聊聊 Python 开发工作流](https://pythonhunter.org/episodes/ep15)
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+本期邀请到了 PyPA 的成员 Frost Ming 和 Tzu-ping Chung 一起来聊一聊 Python 开发工作流中常见的工具。他们也分享了自己最近的工作，以及 Python 社区在这方面的最新动态。
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+## :coffee: 关注我们
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