Python 核心团队计划在 2020 年停止支持 Python 2。NumPy 自 2010 年以来同时并行支持 Python 2 和 Python 3，但是由于资源有限，支持 Python 2 变成了一个日渐加重的负担；因此，我们计划最终停止支持 Python 2。现在我们进入了社区支持的 Python 2 的最后几年，NumPy 想要说明我们的计划，并以帮助我们的下游生态制定计划，尽可能顺利地实现过渡为目标。
Python生态系统正在不断的成长和壮大，并可能成为应用机器学习的主要平台。
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
采用Python进行时间序列预测的主要原因是因为它是一种通用编程语言，可以用于研发和生产。
最近，Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注：这一科学计算库即将放弃对 Python 2.7 的支持，全面转向 Python 3。由于目前存在很多基于 Numpy 的深度学习依赖库，该决定意味着所有在此之上的工具都将失去对于 Python 2.7 的支持。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具，经开发者整理发现，pandas 与 Jupyter notebook 也在即将放弃支持的名单之中。
机器之心报道 参与：黄小天、路雪、李泽南 最近，Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注：这一科学计算库即将放弃对 Python 2.7 的支持，全面转向 Python 3。由于目前存在很多基于 Numpy 的深度学习依赖库，该决定意味着所有在此之上的工具都将失去对于 Python 2.7 的支持。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具，经开发者整理发现，pandas 与 Jupyter notebook 也在即将放弃支持的名单之中。 Numpy 的声明 Python
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
官方正式宣布，Python2将于2020年1月1日停止更新和维护。这意味着，即使有人发现其中存在安全问题，官方人员也不会在那天之后再改进它。大家应该尽快升级到Python3。
/var/jenkins_home 目录为容器 Jenkins 工作目录，挂载到宿主机所创建的 /var/jenkins_workspace 工作目录上。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Nick Humrich 编译 | 笪洁琼，知常曰明，颖子 生产力的增长是靠牺牲性能换来的。这篇文章不再讨论asyncio（异步IO库）在Python中的运用，而是谈谈最近我一直在思考的一个问题：Python的运行速度。同那些不了解Python的人相比，我属于Python的忠实粉丝，而且我使用Python的频率非常高。目前人们抱怨Python最多的是它的运行速度慢。通常，大部分人拒绝使用Python是因为它比某某语言还慢。尽管如此，我还是建议你使用Python，理
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.
几年前我做运维时用到 Python，从此便成为 Python 的狂热分子，工作上能用程序自动化实现的，我都尽可能积极的使用 Python，极大的提高了工作效率，不知道的以为我的工作是个闲职，导致我“丢”掉了运维岗位，也罢，重复的事情做多了也就乏味了。
本文介绍了如何通过十个方法提升 Python 编程效率，包括使用分号、使用代码编辑器、遵循 Python 代码规范、使用 help() 函数、善用第三方库、使用 Cookiecutter、严格的注释、经常测试、专注和专业以及每天编码。这些方法可以帮助程序员更高效地编写 Python 代码，提高工作效率，从而节省时间和精力。
那什么是模块呢？简单的讲，就是一些包装好的内容，当你要用到一些操作在这个模块中时，你就先要导入它
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
今天是 5.20，把我整理最好的资料发给关注我的粉丝们，感谢你们的支持。让我们一起不忘初心，砥砺前行。
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。
时光在不经意中流逝，转眼间我已经毕业十余载。一边是时间的年轮不会停止等待，一边是科技的发展已经不能单单用惊叹来记载。很幸运的是，计算机编程语言在科技发展浪潮中的地位不可代替。
Python 模块 就是一个以 .py 为后缀的 Python 代码文件 , 在模块中定义有 :
Python 3.7增添了众多新的类，可用于数据处理、针对脚本编译和垃圾收集的优化以及更快的异步I/O。
当集群中各个节点的时间不同步，误差超过某个范围时，会导致一些集群的服务无法正常进行，这时我们应该想办法做一个定时同步集群所有节点时间的任务。
作为NEXT学院的门面，小E经常被一些咨询的学员追着问：学Python到底有什么用？虽然每次我都会很认真的解答，但没有系统的举例，实在是很难把Python的便利性表达出来，所以，今天我就Python的用处，系统的写一篇文章，等以后有新学员问我，我就可以把这篇文章拿给他看啦~ 因此，我将从对程序员、对工作者、对生活这三个方面，来讲解Python的用处。来吧，跟着小E来领略Python的神奇之处吧~ 1、学Python对程序员的用处 对程序员而言，学Python最明显的用处就是，他们又多了一门可以用的语言。而
在计算机程序的开发过程中，随着程序代码越写越多，在一个文件里代码就会越来越长，越来越不容易维护。
Python的火热我就不细说了，大家都是编程老司机，对最前沿最火热的编程语言肯定比我还了解。
Python 现在如此火爆，已发展成为一种非常通用的语言，无论是从入门级选手到专业技术数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能，Python 都可以胜任。它会是未来的编程语言吗？它是完美无缺的编程语言吗？有人发出了不同的声音。此前，InfoQ 中文站曾编译过相关文章，今天，我们翻译并分享了 Rhea 对 Python 的看法，权当一家之言吧！
更快的Python（Python Faster Way）使用代码示例来说明如何书写Python代码能带来更高的性能。本文对代码进行了讲解，从性能和可读性等角度来选择出最适合的写法。
在使用 Python 的早些年，为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来，随着 Python 3 的普及，virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配，优点是显而易见的。而这几年，应用场景的的复杂性越来与高，无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列，用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来，就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子：
Python经过了几十年的努力才得到了编程社区的赏识。自2010年以来，Python得到了蓬勃发展，并最终超越了C、C#、Java和JavaScript。
开发者社区花了几十年的时间才领略到 Python 迷人之处。但自 2010 年初以来，Python 就一直在蓬勃发展，并最终在受欢迎程度上超越了 C、C#、Java 和 JavaScript。但这种趋势还会持续到什么时候呢？什么时候 Python 最终会被其他编程语言所取代？为什么会被取代？
首先，学习Python编程技术，自学或者参加培训学习都适用，每个人都有自己的学习方式和方法。
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例，假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点，而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位，精确到四位数，任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
除了将字符串转换为更有用的 Python 对象之外，还有许多库具有一些有用的方法和工具，可以让你更轻松地进行时间测试、将时间转换为不同的时区、以人类可读的格式输出时间信息，本文将介绍以下六个Python的时间日期库：
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adam Geitgey 编译 | 元元、Lisa、Saint、Aileen Python绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?
Python有一套很有用的标准库(standard library)。标准库会随着Python解释器，一起安装在你的电脑中的。它是Python的一个组成部分。这些标准库是Python为你准备好的利器，
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言，我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，而Python就非常适合完成这项工作，比如需要重新调整几十万张图像的尺寸，用Python没问题！你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。
Python有一套很有用的标准库(standard library)。标准库会随着Python解释器，一起安装在你的电脑中的。它是Python的一个组成部分。这些标准库是Python为你准备好的利器，可以让编程事半功倍。 我将根据我个人的使用经验中，挑选出标准库三个方面的包(package)介绍： Python增强 系统互动 网络 第一类：Python增强 Python自身的已有的一些功能可以随着标准库的使用而得到增强。 1) 文字处理 Python的string类提供了对字符串进行处理的方法。更进一步，通
os.curdir 返回当前目录 >>> os.curdir '.' os.pardir 返回当前目录的父目录 >>> os.pardir '..' #切换到上级目录 >>> os.chdir(os.pardir) >>> os.getcwd() 'E:\\' os.getcwd() 获取当前工作目录 >>> os.getcwd() 'E:\\' >>> os.chdir("个人") >>> os.getcwd() 'E:\\个人' os.chdir(path) 切换到指定工作目录 >>> os.c
使用称为“memoization”的强大而方便的缓存技术来加速您的Python程序。 在这篇文章中，我将向您介绍一种方便的方法来加速你的Python代码，该技术称为memoization (有时拼写为memoisation）： Memoization是用作软件优化技术的特定类型的缓存。 缓存存储操作的结果以供以后使用。例如，如果将来再次访问，您的Web浏览器很可能会使用缓存来加载此教程网页。 所以，当我谈论memoization和Python时，我正在讨论的是如何根据输入记忆或缓存函数的输出。Memoiza
一直以来，把 Python 学习当做业余时间的爱好与技能培养，整个学习过程也是断断续续、不成章法，直到最近打算把爱好拓展成之后发展方向，才开始回顾整理自己的学习过程，并有针对性地进行补强。
python语言是在20世纪90年代诞生的，算算到现在已经是25岁的大叔级的语言了(跟它同一个时代的还有一个鼎鼎大名的java是在1995发行的， 红了几十年).但是Python真正成名比java晚了很多年，其实也主要是应用领域的时代变迁.(猜测为啥，对了大数据的出现)
整合shell编程回忆上次内容 用\r 可以让输出位置回到行首原位刷新时间 如果想要的是大字符效果 需要使用 figlet但同时还希望能刷新编辑这可能吗？🤔建立脚本我们得熟悉一下shell 先新建一个test.sh vi test.shpython3 show_time.pypython3 show_time.pypython3 show_time.py看起来就是把这个内容输出了 3 次编辑可以执行么？尝试执行注意执行细节编辑 在vim的正常状态用:w|!sh %执行 :w 保存| 并且
之前在知乎写过一篇关于Python如何入门学习的回答，目前已有2600赞，12000收藏。这里分享一下，可能对初学者有参考意义。已经入门的也可以看一下里面的学习思路，是否和你的想法一致呢？
我都简洁的回答：像玩游戏一样学习，你要从中获得成就感；如果你能学会玩游戏，就能学会 Python。说到游戏，我的公众号取名「Python七号」，就是源自王者荣耀里的「鲁班七号」，它简单易学，输出高，还有句名言：相信科学！
大数据和AI两者最核心的部分都是数据。大数据的主要工作是对数据进行各种转换和存储。而AI的主要工作是学习数据并且得出模型。 AI天然需要大数据的基础，因为AI需要各种形态的数据，而我们得到这些形态的数据，必然离不开大数据。就此而言，他们两个合在一起，才是一个完整的工作流。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟学习本书后，您将准备好使用Python生态系统中的工具构建准确和有洞察力的预测模型。 从数据中的基于时间的模式构建预测模型。掌握统计模型，包括时间序列预测的新的深度学习方法。Python中的时间序列预测将教你从基于时间的数据构建强大的预测模型。你创建的每个模型都是相关的，有用的，并且很容易用Python实现。您将探索有趣的真实世界数据集，如谷歌的每日股票价格和美国的经济数据，快速从基础发展到使用深度学习工具(如TensorFlow)开发大规模模型。Python中的时
来源：专知本文共1000字，建议阅读5分钟这本书介绍了使用Python进行时间序列分析。 这本书介绍了使用Python进行时间序列分析。我们的目标是给您一个学科基本概念的清晰概述，并描述将适用
Python 3毫不费力地成为发生在Python社区里最糟糕的事。我还记得第一次使用Python的时候，我还在花大量时间在C++这块上，而Python就像是我的一次开光。我可以打开文本编辑器用几秒钟或者几分钟写出一个可以工作的程序，而不是用几小时或几天。我记得Python 2.5出来的时候，带来了一大堆崭新的简洁的语言特性。
上期深圳市共享单车数据分析【文末附共享单车数据集清单】[1]简单分享了如何使用共享单车数据进行数据分析，有很多人问如何才能获取数据，以及没学过Python，如何获取？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
