编程语言通常对其操作过程的各个方面都有或明或暗的限制。诸如标识符的最大长度或变量可以存储的值的范围之类的事情，这些是相当明显的例子，但是还有其他一些例子，其中许多是语言设计者未指明的，并且出现在各种实际应用语言编程的过程中。
早在一月份，Marya和我就对ROS社区做了一个调查。我们的目标是收集一些数据，帮助我们建立起ROS社区的模型，以及它在文档方面的需求。更具体地说，我们希望得到一些数据来指导我们的文档开发。我们做了一个简短的调查，并将其搁置了大约六周。总的来说，我们的调查还算成功。我们总共收到了116份回复。上周，我把调查的数据拉了下来（它还在上面），并把它放到一个ipython笔记本里，让大家玩玩结果。下面你会发现原始数据以及清理后的数据集。如原帖中所说，出于隐私考虑，我已经删除了免费表格的文本部分和电子邮件地址。
在本文中，我们将介绍如何有效地学习 Python 。你应该知道「数据科学」是用于解决、探究问题并从数据中提取有价值信息的科学。
摘要： 本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第二部分。在本篇文章中，我们讨论了均线交叉策略的设计、回溯检验、基准测试以及实践中可能出现的若干问题，并结合Python代码实现了一个基于均线交叉的交易策略系统。 注意：本篇文章所涉及的看法、意见等一般性信息仅为作者个人观点。本文的任何内容都不应被视为金融投资方面的建议。此外，在此给出的所有代码均无法提供任何保证。选择使用这些代码的个人需自行承担风险。 交易策略 我们把在未来条件满足时将被终止的交易称为未平仓交易。多头仓位是指在交易过程中通过金融商品增
选自sicara 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 本文借助生物学中达尔文的进化理论来介绍遗传算法，并展示了通过简短的 Python 教程实现遗传算法的案例。 在本文中，我将会解释遗传算法的概念。首先
上周分享了如何学习Java这个话题，如何学习Java基础，主要分享了自己的经历和感悟，重点放在了踩坑和弯路上，希望能对各位预备学习java的FunTester有鼓舞士气，少走弯路的效果。
深度神经网络的爆发使得机器学习受到了广泛的关注, 而NLP（自然语言处理）又是其中最受关注的部分。ThoughtWorks正在尝试NLP技术的商业化落地，例如对话机器人、针对特定领域的机器翻译等。
最重要的是保持一份精简易读的简历。如果你的简历是一堆简历中的一份，你也不想强迫对方读很长的一段吧。他们的目光会变得呆滞，什么也通不过。
导语 这是一本关于如何写好代码的书，是一本关于“如何编写别人能看懂的代码”的书。从价值观、原则、模式三个层面解读如何优化代码结构，减少代码维护成本。 关于这本书： 作者简介 Kent Beck，软件开发方法学的泰山北斗，是最早研究软件开发的模式和重构的人之一，是敏捷开发的开创者之一，更是极限编程和测试驱动开发的创始人。 这本书的目标 这本书的目标是帮助你通过代码表达自己的意图。 章节概览 图：章节概述 模式 模式就是我们在编写代码时固定的规则（force）。 图：模式 举个栗子:chestnut:
这是一本关于如何写好代码的书，是一本关于“如何编写别人能懂的代码”的书。
在这篇文章中了解一些可供您使用的最佳 Python Web 框架，您可以考虑将它们用于创建 Web 应用程序。Python 是可用于 Web 应用程序开发的最佳框架之一。尽管存在其他框架，但Python是最有前途的，它提供了开发超现代 Web 应用程序所需的各种功能。如果您正在寻找一个框架来启动一个专业的基于 Web 的应用程序，那么 Python 将是正确的选择。本文专门介绍 Python Web 框架，在这里我们试图涵盖所有相关方面。Web 开发过程中最重要和必要的部分是开发最终用户将用于实现其目的的实际网站或 Web 应用程序。什么样的平台都没有关系。无论是使用 Android 还是 iOS、Windows 还是 Mac OS X 等。它应该以最适合最终用户要求的方式进行开发，并且应该为他们提供他们在其网站/Web 应用程序上寻找的所有功能。Python Web 框架用于开发超现代的 Web 应用程序，这已成为任何企业或组织通过向全球客户和客户提供最佳服务来扩展业务的首要要求。
总结一句话：一般情况下，普通函数调用有调用过程的开销，而宏函数是直接替换没有开销，因此效率更高。
最近流传一句话，不会数据分析的程序员，不是好程序员。 其实，不仅仅程序员，无论你未来准备从事什么职业：产品、运营、销售、HR、财务、金融、电商，还是做研发、系统架构，你都会发现，在数不清的岗位需求中，公司对数据分析的能力要求越来越普遍！ 有人说，毕业生学数据分析很占优势，因为学得快 有人说，毕业生没有工作经验是优势，可以直接上岗… 有人说，数据分析行业前景好，薪资高，是工作的好选择… 有人说，学数据分析永不过时… 但！数据分析到底是什么？离我们远吗 恰恰相反，数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，再看看我们每天在做的事情，上知乎、上微博、逛淘宝，上Google，所有的地方都是高度需要数据分析 数据分析当然重要，一般单位还是用excel表格在统计数据 而数据分析，就是就是将数据的价值最大化 借助数据来做决策，而不是盲目地拍脑袋
那什么样的代码才是优秀的代码呢？对于这个问题，我想每个人心中都会有自己的答案。今天我就来和你聊聊我的思考。
我目前的学习进度是，Python 的一些课程和基础已经过了一遍，当然，博客进度稍慢，Python 方面的博客当然也会继续穿插跟进，不知道各位同学的进度怎么样了呢。虽然我当然不能说我对 Python 已经掌握的很好，但我们在学一门技术的时候，得先要找准自己学技术的初衷。 我是为了学 AI 才去适当入门 Python 的，在我对 Python 有一个了解之后，我觉得我已经可以应付入门机器学习的条件了，那我觉得在这种状态下，就可以进行下一段的学习了。如果说，在之后的学习过程中，有一些编程语言本身的问题阻拦到了我的
本文最初发表于 Wave 官网，经原作者 Dan Luu 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
Python 已经成为世界上最流行的编程语言，尤其在深度学习、数据科学等领域占据主导地位。但是由于其解释执行的属性，Python 较低的性能很影响它在计算密集（比如多重 for 循环）的场景下发挥作用，实在让人又爱又恨。如果你是一名经常需要使用 Python 进行密集计算的开发者，我相信你肯定会有下面的类似经历：
RPC（Remote Procedure Call）服务，也即远程过程调用，在互联网企业技术架构中占据了举足轻重的地位，尤其在当下微服务化逐步成为大中型分布式系统架构的主流背景下，RPC 更扮演了重要角色。Google 开源了 gRPC，Facebook 开源了 Thrift，Twitter 开源了 Finagle，百度开源了 bRPC，腾讯开源了 Tars，阿里开源了 Dubbo 和 HSF，新浪开源了 Motan 等，一线互联网大厂们纷纷亮出自己研制的 RPC 框架武器，在解决分布式高并发业务问题的同时，也向外界展示自己的技术实力。
首先，Go语言的极高执行效率一定是其中至关重要的一点。它是由谷歌公司在2007年推出的，将C++速度与Python的可读性相结合，同时也能到达Java的企业级开发应用水平。由此，Go语言能够处理大型、性能关键的项目，越来越受到企业应用的青睐。
Python 是一个美丽的语言，可以激发用户对它的爱。所以如果你试图加入程序员行列，或者你有点厌倦C++，Perl，Java 和其他语言，我推荐你尝试Python.
手机网站顾名思义，它就是指专门供给手机用户访问和浏览的网站，由于使用手机上网的人数数以万计，所以建设手机网站是具有价值的事情，手机网站里面要包含文字信息、图片信息等内容，手机网站该怎么建设呢？怎样优化手机网站？
Python有很多吸引程序员的功能 ，它易学，面向对象，字节码编译，免费且开源。还有运行时检查。完整快速的支持，可以执行各种任务的扩展。 高效的Python 在这篇文章，我想强调一些 Python 可以节约时间并最大限度地提高生产力的方面。在做准备时，我咨询了几个 Pythonists，他们最节省时间的技巧是什么？答案在这里… 1. 不使用分号 使用分号在 Python 中是可选的，对比其他面向对象语言，你不需要在每一条语句后面使用分号。 这看起来很简单，似乎也节省不了多少时间；但一旦你的代码量扩展到数千号
一直以来，都有许多人说“程序员或测试员是个吃青春饭的职业”，甚至还有说“35 岁混不到管理就等于失业”的言论。
Python上手很容易, 基本有其他语言编程经验的人可以在1周内学会Python最基本的内容.
这是一个非常难写的文章，因为我希望它是真正有价值的。
蓝队由负责各种防御工事的小组或个人组成。并且，这种对抗可以在任何层面上开展，从应用程序的安全性到主动防御设施，等等。
2017年完成了大部分计划中的上层应用模块开发，剩余部分将在今年上半年加速推进，争取早日发布v2.0稳定版，为量化交易员提供一套完整成熟的交易系统解决方案。 Docker镜像 Docker技术日渐完善，多位vn.py社区用户也已经贡献了较为成熟的镜像代码（位于vnpy/docker目录下），实现的功能包括： 在Docker中运行基于vnpy.rpc的服务器，并在外部通过GUI客户端来实现监控操作（类似examples/ServerClient的架构） 在Docker中启动Ubuntu图
要写出好代码，首先需要提升品位。 很多软件工程师写不好代码，在评审他人的代码时也看不出问题，就是因为缺乏对好代码标准的认识。 现在还有太多的软件工程师认为，代码只要可以正确执行就可以了。这是一种非常低的评价标准，很多重要的方面都被忽视了。 好代码的特性 好代码具有以下特性。 1. 鲁棒（Solid and Robust） 代码不仅要被正确执行，我们还要考虑对各种错误情况的处理，比如各种系统调用和函数调用的异常情况，系统相关组件的异常和错误。 对很多产品级的程序来说，异常和错误处理的逻辑占了很大比例。 2.
关于这方面的实战文章确实比较少，想想现在又到了金三银四的黄金时节了，我就花时间又总结了一些。
众所周知，作为解释型语言的 Python 可不是什么超级快速的语言，但许多复杂的库函数（比如 NumPy 库）却能执行得相当快速。这主要是因为这些库的核心代码往往是用 C 或者 C++ 写好，并经过了编译，比解释执行的 Python 代码有更快的执行速度。
Python 是一个美丽的语言，可以激发用户对它的爱。所以如果你试图加入程序员行列，或者你有点厌倦C++，Perl，Java 和其他语言，我推荐你尝试Python. Python有很多吸引程序员的功能 ，它易学，面向对象，字节码编译，免费且开源。还有运行时检查。完整快速的支持，可以执行各种任务的扩展。 高效的Python 在这篇文章，我想强调一些 Python 可以节约时间并最大限度地提高生产力的方面。在做准备时，我咨询了几个 Pythonists，他们最节省时间的技巧是什么？答案在这里… 1. 不使用分
Python 是一个美丽的语言，可以激发用户对它的爱。所以如果你试图加入程序员行列，或者你有点厌倦C++，Perl，Java 和其他语言，我推荐你尝试Python。
导读：众所周知，作为解释型语言的 Python 可不是什么超级快速的语言，但许多复杂的库函数（比如 NumPy 库）却能执行得相当快速。这主要是因为这些库的核心代码往往是用 C 或者 C++ 写好，并经过了编译，比解释执行的 Python 代码有更快的执行速度。
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31211416
不要慌，问题不大! 此文主要献给在工作中接触接口测试，在群里咨询，公司叫我测试接口我该怎么去进行？测试用例怎么设计呢？还有我都不知道该怎么下手。我们来从做接口测试的前提以及接口测试必要的基础去分析分析。
与同事的一次对话使我意识到一个事实，那就是Python中相当大一部分操作都是原子的，即使像字典和类成员赋值这样的操作也是原子的。 为了完成像哈希表插入这样的操作，需要执行很多条机器语言指令，我很难想象这个操作居然是原子的。 为什么会这样？ Python FAQ提供了解释以及原子操作的完整列表，但简短的答案是： Python字节码解释器只有在一个机器指令完成后，另一个机器指令没开始前，才会进行线程切换。 全局解释器锁（GIL）只允许一次执行一个线程。 很多操作都被转换为单个字节码指令。 使用dis包可以很容易
其实这篇文章应该还可以有个副标题—为什么选择Go语言。很多时候，我们在做一个需求的时候，很多编程语言都可以，但是为什么选择这个，而不是那个，甚至说为什么选择Go语言，而不是其他编程语言？今天我抛开特定业务只能选择某种特定的编程语言除外，对比下有多种语言选择的情况下，Go语言为什么具备更多的优势（不一定是TOP1），进而展开聊聊编程语言的用户体验。
在编写Python代码时，确保您的代码易于被其他人理解是很重要的。给变量、函数起合适的名字以及合理地组织代码都是很好的方法。
编程界这绝对不是一句空话，尤其是对于使用过多个语言进行工作的同学们来说，用Python的时间越长，越有一种我早干嘛去了的想法，没事，啥时候用Python都不晚，这篇分享主要集中在各种Python的经典用法、有趣的彩蛋等等，目的只有一个，让大家感受到Python的魅力；
他们发现，接受Github Copilot等AI工具帮助的程序员编写代码，不管在安全性还是准确性方面，反而不如独自编写的程序员。
FinOps 基金会代表了利用支出可观测性来增强工程团队能力的从业者，该基金会最新发布了 2024 年 FinOps 状态调查报告。报告称，在反映“宏观经济趋势”方面，受访者将减少浪费和降低成本列为首要任务。在调查中，“增强工程师采取行动的能力”首次从最高优先级下降。报告还就如何创建防护栏以确保财务可见性能够进入到 AI 项目提供了指导，并强调了 FinOps 数据对可持续发展倡议的价值。
高颜值、品相兼优的域名向来吃香，备受投资人和终端的喜爱。近日亦是有不少的精品域名纷纷易主，我们一起来看看：
之前有写过一篇关于面试官角度谈面试的文章，得到了一些不错的反馈。最近由于部门在大量招人，每天浏览几十份简历。发现很多人不了解应聘者的需求，想把简历写得面面俱到，写完却是毫无重点，最终简历石沉大海，由此写的这一篇，关于写简历的个人感受。
AI时代，Python因其语法流畅、上手简单、生态强大，被越来越多的企业和个人所青睐，成为大数据、人工智能的首选编程语言，由于Python的扩展性强大，在其他几乎所有领域，甚至办公、小游戏等，都可以迅速上手。近几年更是在编程语言排行榜中稳居第一，使用人数也持续攀升。
要问现在适合开发者用的笔记本，市面上还是有很多选择的，比如Dell的XPS系列，外星人系列（游戏也是杠杠滴），联想拯救者系列，还有形形色色的高配机型，价格也从几千到几万不等。
Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境。遗憾的是，对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般（cue snake joke）。在这篇文章中，我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林。 你可能会问，很多现有的PyData包推荐列表怎么样？我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了。因此这里不会提供推荐列表，我要讨论的范围很窄，只集中于10%的工具，但它们可以完成你90%的工作。当你掌握这些必要的工具后，你就可以浏览PyData工具的长列表了，选择自己接下来要使用的。 值得一提的是，我介绍的这几个工
从一个什么都不懂的小白，到现在字节跳动的数据分析师，我用了大概1年的时间，在这里想给大家分享一下我的转行经历，希望能有一些帮助。
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