awesome python

以下为译文： 根据2020年StackOverflow开发者调查报告，Python是世界上最受欢迎的语言之一，排名仅次于Rust和TypeScript。更令人惊讶的是，Python是开发人员最想尝试的语言。如果你是一位使用Python的开发人员，而且希望提高自己的技术水平，或者你想学习Python，那么你可来对地方了。本文将为你献上25个最佳GitHub代码库。 1、最佳Python代码库 Python资源精选列表1：Python框架、库、软件以及资源精选列表。 （https://github.com/vinta/awesome-python） Python资源精选列表2：精心筛选的一组Python框架、库、软件以及资源列表。 （https://github.com/trananhkma/fucking-awesome-python） Python精选应用程序：将近400个开源Python应用程序，按主题陈列，且附有使用apatite根据结构化数据生成的代码库、文档等链接。 （https://github.com/mahmoud/awesome-python-applications） Pytorch：与Pytorch相关的库，Pytorch是有名的张量与动态神经网络机器学习框架。 （https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list

来源于开源最前线 猿妹整编 转载请注明来源作者 本文我们将和大家介绍 GitHub 上 1 月份最受欢迎的 11 个Python开源项目，在这些项目中，你有在用或用过哪些呢？ 1 12306 https://github.com/testerSunshine/12306 Star 6514 12306智能刷票助手，就是程序员自己写的一个抢票脚本，该依赖库的Python版本支持2.7.10 - 2.7.15，其设计思路如下： 2 py12306 https://github.com/pjialin/py12306 Star 3408 这也是一个12306购票助手，支持分布式，多账号，多任务购票以及Web页面管理，支持python 3.6以上版本 3 flair https://github.com/zalandoresearch/flair Star 4893 Flair是最近开源的一个基于Pytorch的NLP框架，具有以下特性： 一个功能强大的NLP库 ，Flair允许您将最先进的自然语言处理（NLP）模型应用于您的文本，例如命名实体识别（NER），词性标注（PoS），意义消歧和分类。 单个模型， 可用于预测多种文本语言输入的PoS或NER标记。 文本嵌入库， Flair具有简单的界面，允许您使用不同 组合 的单词和文档嵌入，包括创建者提出的Flair嵌入

作者 | Erik-Jan van Baaren 译者 | 弯月 来源 | CSDN 原文： https://towardsdatascience.com /30-python-best-practices-tips-and-tricks-caefb9f8c5f5 以下为译文： 我想借本文为大家献上 Python 语言的30个最佳实践、小贴士和技巧，希望能对各位勤劳的程序员有所帮助，并希望大家工作顺利！ 1、Python 版本 在此想提醒各位：自2020年1月1日起，Python 官方不再支持 Python 2。本文中的很多示例只能在 Python 3 中运行。如果你仍在使用 Python 2.7，请立即升级。 2、检查 Python 的最低版本 你可以在代码中检查 Python 的版本，以确保你的用户没有在不兼容的版本中运行脚本。检查方式如下： if not sys.version_info > (2, 7): # berate your user for running a 10 year # python version elif not sys.version_info >= (3, 5): # Kindly tell your user (s)he needs to upgrade # because you're using 3.5 features 3、IPython

老师的blog整理 .网络编程部分 .网络编程部分 前端部分 django基础部分 老师的blog整理 python基础部分: 宝哥blog: 　　https://www.cnblogs.com/guobaoyuan/ 开哥blog: 　　https://home.cnblogs.com/u/Neeo 女神笔记 　　 目录结构: 　　https://www.cnblogs.com/Eva-J/p/7277026.html 哪吒笔记 　　 目录结构: 　　https://www.cnblogs.com/liwenzhou/p/9959979.html 超哥笔记 一.网编 　　 1.网络编程部分 　　　　https://www.cnblogs.com/clschao/articles/9593164.html 　　 2.并发编程 　　　　https://www.cnblogs.com/clschao/articles/10065920.html 　　　　 进程 　　　　　　https://www.cnblogs.com/clschao/articles/9629392.html 　　　　 线程 　　　　　　https://www.cnblogs.com/clschao/articles/9684694.html 　　　　 协程 　　　　　　https://www.cnblogs.com

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