2018最后一个月的Python热文Top10!赶紧学起来~

AI科技大本营 2018-12-24 14:12
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过去一个月里,我们对近 1000 篇 Python 文章进行了排名,并挑选出热度前10的文章。这份清单的内容涵盖了包括 master python、REST APIs、twitter bot、random module、贝叶斯模型和线性回归实现等主题。2018年最后10 篇 python 热文,完美收官!


热文一:Master Python


Master Python 这篇文章不仅能指导你如何使用 python 开始编程,还能结合现实世界中 10 大应用进一步掌握一些重要的 python 技巧,这些都是数据科学领域所必不可少的技能。更多详细信息可以访问文章主页,作者将手把手带你学习 python。

     


文章链接:https://towardsdatascience.com/master-python-through-building-real-world-applications-part-1-b040b2b7faad



热文二:Memory Management


Memory Management in Python 侧重描述 python 中一些有关内存管理,高效计算,分布式存储等知识。在这里,你能够了解 python 内核,学习到更多与内存管理有关的算法及 low-level computing 知识,进一步理解 python 中的 lower-lower 操作。     



文章链接:

https://realpython.com/python-memory-management/


热文三:Clean Architecture in Python


Clean Architecture in Python 旨在展示如何使用干净的 python 架构从头开始构建 Web 服务。通过一个实战项目 Rent-o-matic,在一些数量可描述的对象数据集上创建一个简单的搜索引擎,并展示这种干净的结构的优点。更多内容可以阅读本文的详细信息,让我们一起开始学习吧!     



文章链接:

http://blog.thedigitalcatonline.com/blog/2016/11/14/clean-architectures-in-python-a-step-by-step-example/


热文四:REST APIs 


Designing Well-structured REST APIs with Flask-RestPlus 该文旨在为 Flask-RestPlus 设计结构优良的 REST APIs。本篇教程分为上下两部分,上部分将演示如何基于 Flask-RestPlus 的协定开始组织并构建 API。而下部分将进一步围绕 request/response 编组/序列化及其验证等问题展开。     



文章链接:

https://preslav.me/2018/12/02/designing-well-structured-rest-apis-with-flask-restplus-part-1/


热文五:Twitter Cot


Twitter Bot with Python 该文旨在帮助阐述如何用 python 创建自己的 twitter bot,作者在 youtube 上还附有详细的视频演示。     



文章主页链接:

https://www.youtube.com/watch?v=W0wWwglE1Vc


热文六:Live Flight Tracking


Live Flight Tracking 将展示如何使用 python 来创建一个简单的航班跟踪应用。其大致的流程:首先将根据 Open Street Map(OSM)地图上的地理坐标信息描绘飞机的当前位置;其次,假定地图的中心就是机场的位置,我们需要得到距中心店几公里范围内所有飞机的信息;最后使用 python 进行简单的实时航班追踪。更多详细的信息可以查看本文的教程说明。

     


文章链接:

https://www.geodose.com/2018/11/create-simple-live-flight-tracking-python.html


热文七:Random Module


通过这篇教程,你将学习如何使用 python 中的 Random 模块生成随机数据。此外,在简单了解了随机模块的数据生成功能后,进一步地,作者还将展示如何在一些实际应用诸如密码生成、密码学,密匙, URL 地址等中使用它。具体内容可以查阅原文主页。     



文章链接:

https://pynative.com/python-random-module/


热文八:Bayesian Modeling


Bayesian model 是一种强大的机器学习模型,用于学习估计目标的概率分布。在本文中,作者将讨论 Bayesian 框架中数据估计概率的问题,学习 Bayesian 概率分布和推理并使用 PyMC3 进行基本的概率编程实现。感兴趣的同学可以访问文章主页以便了解更多详细的信息。     



文章链接:

https://towardsdatascience.com/estimating-probabilities-with-bayesian-modeling-in-python-7144be007815


热文九:Automated Investing Strategies


在本文中,作者将展示如何基于 python,将 Benjamin Graham’ Teaching 理论用于自动化投资应用中。感兴趣的同学可以在文章主页了解更多信息。     


文章链接:

https://medium.com/automation-generation/teaching-your-computer-to-invest-with-python-commission-free-automated-investing-5ade10961e08


热文十:Linear Regression in Python


Linear Regression in Python 旨在基于 python 实现 Linear Regression 算法。在本文中,作者详细剖析了 Linear Regression 相关的理论知识,介绍了回归问题,回归问题的假设,回归问题的损失函数及其优化等问题,并通过一个实际案例来演示如何使用 python 来实现Linear Regression 算法。更多详细信息可以查看文章主页的介绍。

     


文章链接:

https://www.datacamp.com/community/tutorials/essentials-linear-regression-python



原文链接:

https://medium.mybridge.co/python-top-10-articles-for-the-past-month-v-dec-2018-6c4c7a10b61e


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