katyusha 2018-09-19
本次推荐的系列文章涉及: Python 小技巧、Socket 编程、Disguise(伪装)、Macro 宏、PostgreSQL、数据科学中的数学基础知识、谷歌面试问题讲解、员工流失预测问题以及 Discord 机器人。
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如今 Python 是世界上最受欢迎的语言之一,因为它易于学习,性能丰富,而且有大量供我们使用的模块和库。作者按首字母从 a 到 z 的形式,总结了26个实用的 Python 小技巧,其中大部分是被数据工作者高频率使用的,相信你会在文章中获得帮助和灵感。
该文章给出了有关 Python 中 Socket 编程的详细介绍,主要包括以下几个方面:
● 基于 TCP 协议的 Socket 编程
● 用 Python 实现 Socket Echo 程序
● 通过 Socket 实现处理多个连接
● 处理异常的几个手段:ping、netstat、TCPView、Wireshark
该文章将多个话题结合在一起,涉及的领域有计算机图像、金融以及强化学习,读者不需要有这方面的专业知识,但最好具备概率论、微积分和数学方程方面的基础知识。文章内容大致分为几个方面:
● Bellman-Ford 算法
● 货币套利系统的实现原理
● 定向最短路径问题
● 强化学习中的 Q-Learning 算法
● 最短路径算法中的随机性
● 影像中用到的渲染算法
该文章介绍了如何通过类型注解在 Python 中使用 macro 宏,该灵感来自于作者以往使用 Rust 的体验。引入宏系统可为我们提供便捷的调用方式,从而提升运行的速度,最终作者通过研究实现了这一目标。
Github 链接:
https://github.com/zmitchell/annotation-abuse
该文章介绍了如何基于 PostgreSQL 数据库服务器,来开发一个 Python 数据库应用,内容包括以下几个方面:
● 安装 Psycopg2
● 使用 Python 连接 PostgreSQL 数据库
● 对 PostgreSQL 数据库进行增、删、改、查操作
● 使用 PostgreSQL 的存储过程
● 使用 commit 和 rollback 对 PostgreSQL 进行事务管理
● 设置 PostgreSQL 的连接池
数学是任何一门当代科学学科的基石,对数据科学来说当然也是如此。该文章讨论了若想成为更好的数据科学家,必须掌握的数学知识都有哪些。作者认为数据科学的重点在于科学,而非数据,并建议在我们在数据科学中应该关注以下几个方面:
● 函数、变量、方程、图表
● 统计学
● 线性代数
● 微积分
● 离散数学
● 优化技术
这是一段介绍 Google 编程面试的视频,关于多数互联网公司都乐于考察的树问题。视频中,讲师讲解了用 Python 如何解决一道关于所有节点值均相等的树(Universal Value Tree)的面试问题。
该文章介绍了那些容易被我们忽略却非常实用的 Python 小技巧,包括:交换值、寻找列表中出现频率最高的值、翻转字符串、翻转列表、转置二维数组、拷贝列表、字典排序等一系列操作,这些技巧大多源自 PyTricks。
PyTricks 链接:
https://github.com/brennerm/PyTricks
该文章介绍了如何基于 Python 预测公司员工的流失情况,并找出员工离开的原因。 主要分为以下几个步骤:
● 加载数据并理解特征
● 预分析数据并进行可视化
● 对数据做聚类分析
● 基于梯度提升树建立预测模型
● 评估模型性能
该文章介绍了如何用 repl.it 和 Python 来创建一个 Discord 聊天机器人,这个机器人可以连接 Discord 服务器,对人们发送的消息给与回复。主要分为以下几个步骤:
● 创建 Repl.it 和 Discord 账号
● 在 Discord 账号下创建应用和机器人用户
● 在 Discord 创建服务器,并加入创建的机器人
● 创建 Repl 并安装 Discord 依赖
● 为机器人设置权限
● 使机器人保持运行
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