add translated python weekly #336

Author: ictar

Python Weekly/Python_Weekly_Issue_336.md

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+原文：[Python Weekly - Issue 336](http://eepurl.com/dmqu9X)
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+欢迎来到Python周刊第 336 期。本周干货满满。尽情享用吧！
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+# 来自赞助商   
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+[![](https://gallery.mailchimp.com/e2e180baf855ac797ef407fc7/images/f25123ca-75a9-4b27-af3b-518500134fcd.png)](https://www.datadoghq.com/dg/apm/ts-python-error-tracking/?utm_source=Advertisement&utm_medium=Advertisement&utm_campaign=PythonWeekly-Tshirt&utm_content=Python)
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+使用 Datadog 快速识别 **Python** 应用中的错误。可视化关键指标，例如点击率、错误率和延迟，以及端到端请求跟踪，以找到慢查询、错误和低效代码。今天就开始 [14 天的免费试用](https://www.datadoghq.com/dg/apm/ts-python-error-tracking/?utm_source=Advertisement&utm_medium=Advertisement&utm_campaign=PythonWeekly-Tshirt&utm_content=Python)，可视化你的 Python 性能吧。
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+# 文章，教程和讲座  
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+[如何在 15 分钟内构建一个深度学习模型](https://tech.instacart.com/how-to-build-a-deep-learning-model-in-15-minutes-a3684c6f71e)
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+一个用 Python 配置、构建、部署和维护深度学习模型的开源框架。
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+[如何在 Windows 10 上，使用 TensorFlow 1.5 (GPU)，训练对象检测分类器](https://www.youtube.com/watch?v=Rgpfk6eYxJA)
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+这个教程向你展示如何在 Windows 上，使用 Google 的 TensorFlow 对象检测 API，训练你自己的多对象检测器。
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+[使用 Matplotlib 的 Python 绘图](https://realpython.com/blog/python/python-matplotlib-guide/) 
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+本文是关于 Python 和 matplotlib 的初级到中级的演练，使用理论和示例相结合的方式。
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+[数据分析的 101 个 NumPy 练习（Python）。](https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/)
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+本 numpy 练习题的目标在于，作为参考，并让你在基础之外使用 numpy。问题包含了 4 个难度，其中，L1 最简单，而 L4 最难。
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+[如何用 Python，编写一个 Discord 机器人](https://boostlog.io/@junp1234/how-to-write-a-discord-bot-in-python-5a8e73aca7e5b7008ae1da8b)
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+在这个教程中，你将会学习使用 Python 创建一个简单的 Discord 机器人。以防你不知道 Discord 是什么，这里解释下，它实际上是一个类似于 Slack 的服务，目标在于游戏玩家。在 Discord 中，你可以加入多个服务器，并且你必须注意到，这些服务器拥有许多机器人。这些机器人可以做很多事情，从为你播放音乐，到简单的聊天。我对这些机器人非常着迷，所以决定使用 Python 为自己写一个。所以，让我们开始玩吧！
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+[OAuth 2.0 流程的基本特性](https://medium.com/@valeriechapple/how-to-truly-understand-oauth-2-0-69dd3e7574c6)
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+使用谷歌的 REST API，看看处理 OAuth 2.0 流程的内部工作方式，然后不再对其感到困惑。
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+[使用 Flask 和 Redis Queue 的异步任务](https://testdriven.io/asynchronous-tasks-with-flask-and-redis-queue)
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+本文讨论了如何配置 Redis Queue 来在 Flask 应用中处理长时间运行的任务。
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+[用 Python 实现向上趋势线指标](https://medium.com/@vedranmarkulj/https-medium-com-vedranmarkulj-implementing-the-up-trendline-indicator-with-python-part-1-10f19939431e)
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+从获取数据到建模算法和实现解决方案 —— 第一部分 使用 REST API
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+[电话号码代理](https://www.twilio.com/blog/2018/02/phone-number-forward-mask-python-flask.html)
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+我们使用 Python、Flask 和 Twilio 的短信和语音 API，构建了一个代理电话号码，以便在对话中隐藏受保护的号码。看看如何通过 burner 号码，接收语音通话和短信到被屏蔽的号码，以及如何通过那个号码转发拨打出去的电话和发出的短信。
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+[如何为 Python Web 应用编写 Dockerfile](https://blog.hasura.io/how-to-write-dockerfiles-for-python-web-apps-6d173842ae1d)
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+这篇文章满满都是示例，从简单的 Dockerfile 到 Python 应用的多阶段生产构建。
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+[电影评价数据库的情感分类](https://github.com/kodiaklabs/MovieSentimentClassification/blob/master/MovieReviewClassification.ipynb)
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+在这篇教程中，我们将使用手动标记的 Standford 电影评价数据库来构建情感分类器。我们的工作将强调如何使用 Jupyter Notebooks 以及 Python、Scikit-learn 和 Pandas （包括 Numpy），构建和交叉验证情感分类器。我们还会在 Matplotlib 和 Seaborn 的帮助下，使用一点 EDA。
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+[现实世界中的 Celery](https://www.vinta.com.br/blog/2018/celery-wild-tips-and-tricks-run-async-tasks-real-world/)  
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+在现实世界中运行异步任务的技巧和窍门。
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+[用于 asyncio 的上下文信息存储](https://blog.sqreen.io/asyncio/)  
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+[PyCascades 2018 视频集](https://www.youtube.com/watch?v=ZlhHhpnGQjA&list=PLcNrB7gPa-NdK63f099X3Rm3cXfc7N8Ro)  
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+[元组会比列表快吗？](http://zwmiller.com/blogs/python_data_structure_speed.html)  
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+[Harpoon：OSINT / 威胁情报工具](https://www.randhome.io/blog/2018/02/23/harpoon-an-osint-/-threat-intelligence-tool/)  
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+[Raschietto：一个简单的网页抓取库](https://hackernoon.com/raschietto-a-simple-library-for-web-scraping-46957c6aa5b7)  
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+[使用 Python 和 Scikit-Learn，实现决策树](http://stackabuse.com/decision-trees-in-python-with-scikit-learn/)  
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+# 书籍  
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+[Django Admin Cookbook](https://books.agiliq.com/projects/django-admin-cookbook/en/latest/)
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+这是一本关于使用 Django admin 的书。它包含了关于 Django admin，我们可以回答的 40 个问题和常见任务。
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+# 好玩的项目，工具和库  
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+[lore](https://github.com/instacart/lore)  
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+lore 让机器学习对软件工程师变得可接受，对机器学习研究人员变得可维护。
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+[requests-html](https://github.com/kennethreitz/requests-html)  
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+人类友好的 HTML 及期限。这个库旨在尽可能让 HTML 解析（例如，抓取网页）变得简单直观。
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+[mapboxgl-jupyter](https://github.com/mapbox/mapboxgl-jupyter)  
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+在 Python Jupyter notebook 中，使用 Mapbox GL JS 可视化数据。
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+[twitter-scraper](https://github.com/kennethreitz/twitter-scraper)  
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+无需鉴权就可以抓取推特的前端 API。
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+[s3monkey](https://github.com/kennethreitz/s3monkey)  
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+一个 Python 库，让你可以就像本地文件系统那样与 Amazon S3 Buckets 交互。
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+[handwriting-synthesis](https://github.com/sjvasquez/handwriting-synthesis)  
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+用 RNNs 进行手写合成。
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+[Sign-Language](https://github.com/EvilPort2/Sign-Language)  
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+一个非常简单的 CNN 项目。
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+[dotdotslash](https://github.com/jcesarstef/dotdotslash)  
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+帮助你搜索目录遍历漏洞的工具。
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+[ssm-cache-python](https://github.com/alexcasalboni/ssm-cache-python)  
+AWS 系统管理器参数储存缓存 Python 客户端。
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+[pyqt-boilerplate](https://github.com/gmarull/pyqt-boilerplate)  
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+PyQt5 应用样板文件：资源、表单、多语言、汇编、文档、linting……
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+[bellybutton](https://github.com/hchasestevens/bellybutton)  
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+使用 AST 表达式的自定义 Python linting。
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+[Harpoon](https://github.com/Te-k/harpoon)   
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+用于开源和威胁情报的 CLI 工具。
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+[one-pixel-attack-keras](https://github.com/Hyperparticle/one-pixel-attack-keras)
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+“One pixel attack for fooling deep neural networks（用于愚弄深度神经网络的单像素攻击）”的 Keras 重新实现，使用 cifar10 上的差分进化。
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+# 最新发布  
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+[Python 3.7.0b2](https://www.python.org/downloads/release/python-370b2/)  
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+# 近期活动和网络研讨会  
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+[PyAtl 2018 年 3 月聚会 - Atlanta, GA](https://www.meetup.com/python-atlanta/events/blgrkpyxfblb/)
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+将会有以下演讲：
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+  * 填充 Swear Jar
+  * 使用 Pytest 进行功能测试
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+[Python 展示之夜 #60 - Minneapolis, MN](https://www.meetup.com/PyMNtos-Twin-Cities-Python-User-Group/events/245582178/)  
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+将会有以下演讲：
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+  * 如何将 Spark 连接到 Jupyter Notebooks
+  * 绘制轨道交通：制作实时的轨道交通图
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Python Weekly/README.md

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 - [Issue 333](./Python_Weekly_Issue_333.md)
 - [Issue 334](./Python_Weekly_Issue_334.md)
 - [Issue 335](./Python_Weekly_Issue_335.md)
+- [Issue 336](./Python_Weekly_Issue_336.md)

SUMMARY.md

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 	- [Issue 333](./Python Weekly/Python_Weekly_Issue_333.md)
 	- [Issue 334](./Python Weekly/Python_Weekly_Issue_334.md)
 	- [Issue 335](./Python Weekly/Python_Weekly_Issue_335.md)
+	- [Issue 336](./Python Weekly/Python_Weekly_Issue_336.md)
 - Pycoder's Weekly    
 	* 中文版：[蟒周刊](http://weekly.pychina.org/)