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发帖数: 359 | 1 Python日报 2015-03-02
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1) 【解读IPython3新特性】 by @python产品开发
关键词：Python3, 博客
IPython3的时代到来了, 作为150个贡献者中的一个, 我也很惊讶来的这么快, 我写了
篇blog对其中最重要的内容做了解释. [1] @好东西传送门 @ZoomQuiet @开发者头条 @
WEB开发者
[1] http://www.dongwm.com/archives/ipython3shi-dai-dao-lai/
2) 【Python下用Pandas读取和分析数据的一组实际例子】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, 资源, IPython, 计算, 课程
[IPN]《Pandas in a Hurry》 [1] 2015 San Diego Data Science Fun Conference上
的pandas教程，Python下用Pandas读取和分析数据的一组实际例子
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/jaimefrio/data_science_fun_conference_2015_pandas_in_a_hurry/blob/master/pandas_in_a_hurry.ipynb
长微博图：http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epqaswo0p2j20wkf1ox6u.jpg
3) 【Python下用Numpy或Theano生成基准测试数据集】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, 机器学习, 计算
[文章]《Artificial Dataset Generation for Machine Learning with Python and
Numpy / Theano》 [1] Python下用Numpy或Theano生成基准测试数据集，用于开发或验
证机器学习算法
[1] http://creative-punch.net/2014/08/artificial-dataset-machine-learning-python/
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4) 【多说SDK for Python/Django App】 by @beinghunter
关键词：Web, 库, Django
我正在看 多说SDK for Python/ Django App - 多说开发者中心(来自 @手机百度 , 点
击下载: [1] ) [2]
[1] http://wuxian.baidu.com/baidusearch
[2] http://msh.baidu.com/Boxj1Yn9616
5) 【MATLAB与Python语言区别总结整理汇总】 by @不讲理啦
关键词：Matlab, 博客
发表了一篇转载博文《[转载][转]MATLAB与Python语言区别总结整理汇总》 [1]
[1] http://blog.sina.com.cn/s/blog_6411d8370102vk8m.html?ref=weibocard
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发帖数: 359 | 2 Python日报 2015-03-03
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1) 【Python下用Scrapy和MongoDB构建爬虫系统】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 博客, 爬虫
《Web Scraping and Crawling With Scrapy and MongoDB》Part1: [1] Part2: [2]
Python下用Scrapy和MongoDB构建爬虫系统，以StackOverflow为例，难得的Scrapy实操
好文
[1] https://realpython.com/blog/python/web-scraping-with-scrapy-and-mongodb/
[2] https://realpython.com/blog/python/web-scraping-and-crawling-with-scrapy
-and-mongodb/
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epsaphmrjoj20jh7lz7wi.jpg
2) 【数据科学到底该用R还是Python？】 by @爱可可-爱生活
关键词：数据科学, Andrew Lim, 计算
[问答]《Which is better for data analysis: R or Python?》 [1] 数据科学到底该
用R还是Python？类似的争论永远没有答案，Andrew Lim的回答很中肯：R重数学，一批
数学家统计学家帮你简化数学分析；Python重通用，一批编程高手帮你简化和解决问题
。两者结合，扬长避短，才是最佳实践
[1] https://www.quora.com/Which-is-better-for-data-analysis-R-or-Python
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epsmr1y8pmj20vc4xmx6p.jpg
3) 【多种编程语言矩阵操作代码速查表】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, Matlab, 计算, 速查卡
[速查]《Matrix Cheatsheet》 [1] 矩阵操作代码速查表，整理了MATLAB/Octave、
Python NumPy、R、Julia下典型矩阵操作的示例代码，很实用
[1] http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eps9yx8p8qj21kwahvu0y.jpg
4) 【Python下的并行任务(Task Parallelism)操作讲解】 by @Python传送门
关键词：库, 并行, 博客
Python下的并行任务(Task Parallelism)操作讲解 [1]
[1] https://cslocumwx.github.io/blog/2015/02/23/python-multiprocessing/?utm_
content=bufferd070d&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=
buffer
5) 【Python下用KNN和DTW(Dynamic Time Warping)作时序信号分类】 by @爱可可-爱
生活
关键词：工具, 数据科学, 资源, IPython, 机器学习, 课程
[IPN]《Timeseries Classification: KNN & DTW》 [1] Python下用KNN和DTW(Dynamic
Time Warping)作时序信号分类
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/markdregan/K-Nearest-Neighbors-with-Dynamic-Time-Warping/blob/master/K_Nearest_Neighbor_Dynamic_Time_Warping.ipynb
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eps5ehr1o7j20nb9j9x6r.jpg
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1) 【Python下的环境科学数据分析实战】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, IPython, SciPy, 代码, 机器学习, 计算
[IPN]《Python for Data Analysis》 [1] Python数据分析指南，环境科学数据实战，
内容涉及IPython使用、Python基础、Numpy及Scipy基础、统计数据建模、Pandas、
Scikit-Learn使用等，相当有料，推荐！ ipn: [2]
[1] https://github.com/nicolasfauchereau/NIWA_Python_seminars
[2] http://nbviewer.ipython.org/github/nicolasfauchereau/NIWA_Python_seminars/tree/master/
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eptnaqdwhjj20zk5hdnpd.jpg
2) 【MIT的Python 进阶课程：计算科学与数据思维导论】 by @MOOC学院
关键词：资源, Eric Grimson, 课程
【来自MIT的Python 进阶课程：计算科学与数据思维导论】已经掌握了基本的Python
编程方法？就来这门课程进一步提升自己吧！MIT执行校长Eric Grimson 亲自授课，介
绍用Python 进行数据分析的方法，培养你的编程思维，今天开课： [1] #MOOC新课#
[1] http://mooc.guokr.com/course/935/Introduction-to-Computational-Thinking-and-Data-Science/
3) 【以Pyspider为例的网络爬虫剖析】 by @Python开发者
关键词：库, 爬虫
《网络爬虫剖析，以Pyspider为例》 网络爬虫是一个扫描网络内容并记录其有用信息
的工具。它能打开一大堆网页，分析每个页面的内容以便寻找所有感兴趣的数据。 [1]
（伯乐在线 - Allen 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81109/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【Python异步读写与数据库编程】 by @Python传送门
关键词：数据库
Python异步读写与数据库编程 [1]
[1] http://techspot.zzzeek.org/2015/02/15/asynchronous-python-and-databases/?utm_content=buffer63043&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer
5) 【从Google Finance拿股票信息】 by @我就是宏涛
关键词：金融
Fetch finance data from google api: [1] @Python发烧友 @好东西传送门 @
python4cn
[1] https://pypi.python.org/pypi/googlefinance/0.4
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发帖数: 359 | 4 Python日报 2015-03-05
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1) 【Python代码微优化——查找速度提高5%的技巧】 by @爱可可-爱生活
关键词：开发, 优化
[文章]《Micro-Optimizations in Python Code: Speeding Up Lookups》 [1] Python
代码微优化——查找速度提高5%的技巧（可读性会下降）
[1] http://jamesls.com/micro-optimizations-in-python-code-speeding-up-lookups.html
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epux2p9r2qj20kn473e5s.jpg
2) 【详细讲解Django模型】 by @博客园
关键词：Web, 库, Django, 博客
django模型 - starof - 博客园 [1]
[1] http://www.cnblogs.com/starof/p/4268363.html
3) 【关于最佳Python机器学习书的讨论】 by @爱可可-爱生活
关键词：书籍, 数据科学, 机器学习
[讨论]《Best book for machine learning in python ?》 [1] 又见Reddit上的Best
主题讨论贴，这次是“最佳Python机器学习书”，提到的都不错，有机会可以看看
[1] http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/2xptdg/best_book_for_machine_learning_in_python/
长微博图：http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epuwedv33cj21ja752kjn.jpg
4) 【高端”的编程语言是否真的高端？】 by @LUPA开源社区
【“高端”的编程语言是否真的高端?】某些Ruby、Python和Javascript的新手程序员
常常抱怨这些语言太低端，感觉他们没有学习到那些真正“高端”的编程语言。本文将
详细 ... [1]
[1] None
5) 【南京大学使用Python的概率论与数理统计课程】 by @网易云课堂
关键词：数据科学, 资源, 计算, 课程
#新课#南京大学《概率论与数理统计》MOOC，用严谨的数学和优雅的python分析随机现
象背后的迷人规律。3月16日开课，火热报名中！ [1] #计算机体系课程#
[1] http://mooc.study.163.com/course/NJU-1000031001#/info?utm_source=weibo&utm_medium=Daily_push&utm_campaign=business&utm_content=yunketangfree0305
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发帖数: 359 | 5 Python日报 2015-03-02
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1) 【解读IPython3新特性】 by @python产品开发
关键词：Python3, 博客
IPython3的时代到来了, 作为150个贡献者中的一个, 我也很惊讶来的这么快, 我写了
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[1] http://www.dongwm.com/archives/ipython3shi-dai-dao-lai/
2) 【Python下用Pandas读取和分析数据的一组实际例子】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, 资源, IPython, 计算, 课程
[IPN]《Pandas in a Hurry》 [1] 2015 San Diego Data Science Fun Conference上
的pandas教程，Python下用Pandas读取和分析数据的一组实际例子
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/jaimefrio/data_science_fun_conference_2015_pandas_in_a_hurry/blob/master/pandas_in_a_hurry.ipynb
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3) 【Python下用Numpy或Theano生成基准测试数据集】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, 机器学习, 计算
[文章]《Artificial Dataset Generation for Machine Learning with Python and
Numpy / Theano》 [1] Python下用Numpy或Theano生成基准测试数据集，用于开发或验
证机器学习算法
[1] http://creative-punch.net/2014/08/artificial-dataset-machine-learning-python/
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4) 【多说SDK for Python/Django App】 by @beinghunter
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我正在看 多说SDK for Python/ Django App - 多说开发者中心(来自 @手机百度 , 点
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[1] http://wuxian.baidu.com/baidusearch
[2] http://msh.baidu.com/Boxj1Yn9616
5) 【MATLAB与Python语言区别总结整理汇总】 by @不讲理啦
关键词：Matlab, 博客
发表了一篇转载博文《[转载][转]MATLAB与Python语言区别总结整理汇总》 [1]
[1] http://blog.sina.com.cn/s/blog_6411d8370102vk8m.html?ref=weibocard
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1) 【Python下用Scrapy和MongoDB构建爬虫系统】 by @爱可可-爱生活
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《Web Scraping and Crawling With Scrapy and MongoDB》Part1: [1] Part2: [2]
Python下用Scrapy和MongoDB构建爬虫系统，以StackOverflow为例，难得的Scrapy实操
好文
[1] https://realpython.com/blog/python/web-scraping-with-scrapy-and-mongodb/
[2] https://realpython.com/blog/python/web-scraping-and-crawling-with-scrapy
-and-mongodb/
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2) 【数据科学到底该用R还是Python？】 by @爱可可-爱生活
关键词：数据科学, Andrew Lim, 计算
[问答]《Which is better for data analysis: R or Python?》 [1] 数据科学到底该
用R还是Python？类似的争论永远没有答案，Andrew Lim的回答很中肯：R重数学，一批
数学家统计学家帮你简化数学分析；Python重通用，一批编程高手帮你简化和解决问题
。两者结合，扬长避短，才是最佳实践
[1] https://www.quora.com/Which-is-better-for-data-analysis-R-or-Python
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3) 【多种编程语言矩阵操作代码速查表】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, Matlab, 计算, 速查卡
[速查]《Matrix Cheatsheet》 [1] 矩阵操作代码速查表，整理了MATLAB/Octave、
Python NumPy、R、Julia下典型矩阵操作的示例代码，很实用
[1] http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html
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4) 【Python下的并行任务(Task Parallelism)操作讲解】 by @Python传送门
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Python下的并行任务(Task Parallelism)操作讲解 [1]
[1] https://cslocumwx.github.io/blog/2015/02/23/python-multiprocessing/?utm_
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5) 【Python下用KNN和DTW(Dynamic Time Warping)作时序信号分类】 by @爱可可-爱
生活
关键词：工具, 数据科学, 资源, IPython, 机器学习, 课程
[IPN]《Timeseries Classification: KNN & DTW》 [1] Python下用KNN和DTW(Dynamic
Time Warping)作时序信号分类
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/markdregan/K-Nearest-Neighbors-with-Dynamic-Time-Warping/blob/master/K_Nearest_Neighbor_Dynamic_Time_Warping.ipynb
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[IPN]《Python for Data Analysis》 [1] Python数据分析指南，环境科学数据实战，
内容涉及IPython使用、Python基础、Numpy及Scipy基础、统计数据建模、Pandas、
Scikit-Learn使用等，相当有料，推荐！ ipn: [2]
[1] https://github.com/nicolasfauchereau/NIWA_Python_seminars
[2] http://nbviewer.ipython.org/github/nicolasfauchereau/NIWA_Python_seminars/tree/master/
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2) 【MIT的Python 进阶课程：计算科学与数据思维导论】 by @MOOC学院
关键词：资源, Eric Grimson, 课程
【来自MIT的Python 进阶课程：计算科学与数据思维导论】已经掌握了基本的Python
编程方法？就来这门课程进一步提升自己吧！MIT执行校长Eric Grimson 亲自授课，介
绍用Python 进行数据分析的方法，培养你的编程思维，今天开课： [1] #MOOC新课#
[1] http://mooc.guokr.com/course/935/Introduction-to-Computational-Thinking-and-Data-Science/
3) 【以Pyspider为例的网络爬虫剖析】 by @Python开发者
关键词：库, 爬虫
《网络爬虫剖析，以Pyspider为例》 网络爬虫是一个扫描网络内容并记录其有用信息
的工具。它能打开一大堆网页，分析每个页面的内容以便寻找所有感兴趣的数据。 [1]
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[1] http://python.jobbole.com/81109/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【Python异步读写与数据库编程】 by @Python传送门
关键词：数据库
Python异步读写与数据库编程 [1]
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5) 【从Google Finance拿股票信息】 by @我就是宏涛
关键词：金融
Fetch finance data from google api: [1] @Python发烧友 @好东西传送门 @
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1) 【Python代码微优化——查找速度提高5%的技巧】 by @爱可可-爱生活
关键词：开发, 优化
[文章]《Micro-Optimizations in Python Code: Speeding Up Lookups》 [1] Python
代码微优化——查找速度提高5%的技巧（可读性会下降）
[1] http://jamesls.com/micro-optimizations-in-python-code-speeding-up-lookups.html
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2) 【详细讲解Django模型】 by @博客园
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[1] http://www.cnblogs.com/starof/p/4268363.html
3) 【关于最佳Python机器学习书的讨论】 by @爱可可-爱生活
关键词：书籍, 数据科学, 机器学习
[讨论]《Best book for machine learning in python ?》 [1] 又见Reddit上的Best
主题讨论贴，这次是“最佳Python机器学习书”，提到的都不错，有机会可以看看
[1] http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/2xptdg/best_book_for_machine_learning_in_python/
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4) 【高端”的编程语言是否真的高端？】 by @LUPA开源社区
【“高端”的编程语言是否真的高端?】某些Ruby、Python和Javascript的新手程序员
常常抱怨这些语言太低端，感觉他们没有学习到那些真正“高端”的编程语言。本文将
详细 ... [1]
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5) 【南京大学使用Python的概率论与数理统计课程】 by @网易云课堂
关键词：数据科学, 资源, 计算, 课程
#新课#南京大学《概率论与数理统计》MOOC，用严谨的数学和优雅的python分析随机现
象背后的迷人规律。3月16日开课，火热报名中！ [1] #计算机体系课程#
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发帖数: 359 | 9 Python日报 2015-03-06
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1) 【深度讲解Python Decorators和Context Managers】 by @Python传送门
关键词：基础, 博客
深度讲解Python Decorators和Context Managers [1]
[1] https://codefisher.org/catch/blog/2015/02/10/python-decorators-and-
context-managers/?utm_content=bufferd7135&utm_medium=social&utm_source=
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2) 【SciPy'13上用Python做统计数据分析的Tutorial】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, 资源, IPython, SciPy, 代码, 计算, 课程
[IPN]《Statistical Data Analysis in Python》SciPy'13上用Python做统计数据分析
的Tutorial，包括Introduction to Pandas、Data Wrangling with Pandas、Plotting
and Visualization、Statistical Data Modeling等几部分，相当实用，强烈推荐！
GitHub: [1] ipn: [2]
[1] https://github.com/fonnesbeck/statistical-analysis-python-tutorial
[2] http://nbviewer.ipython.org/github/fonnesbeck/statistical-analysis-python-tutorial/tree/master/
长微博图：http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epw9huhu1jj20yn10bfhe6.jpg
3) 【凭啥Java的运行环境称虚拟机，Python的只能称解释器】 by @Linux中国
关键词：工具, 博客, 解释器
凭啥Java的运行环境称虚拟机，Python的只能称解释器 - 作者:一只博客 | 看到
Stackoverflow上有个问题在讨论Java和Python的对比，其中就有人问答为啥Java的运
行环境被称之为JVM，而Python的只能叫做Interpreter。 （题图来自：gfi.com） 这
个问题… [1]
[1] http://linux.cn/article-5003-weibo.html
4) 【Python下自然语言处理的基本方式和流程】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, NLTK, PDF, 文本处理
[文章]《Getting Started on Natural Language Processing with Python》Nitin
Madnani [1] 介绍NLP、NLTK的基本概念，通过文本集浏览、单词预测、词性标注、单
词联想四个基本任务帮你熟悉Python下自然语言处理的基本方式和流程，挺不错
[1] http://desilinguist.org/pdf/crossroads.pdf
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epvympsok3j20xrj60qv8.jpg
5) 【行为驱动开发在 Python 开发测试中的应用】 by @Linuxeden开源社区
关键词：开发, 测试
【行为驱动开发在 Python 开发测试中的应用】 行为驱动开发（BDD Behavior Driven
Development）指开发者站在客户的角度来观察系统，思考系统应该具有什么样的行为
才能满足客户需求的这样一种开发过程。… [1]
[1] http://www.linuxeden.com/html/develop/20150306/159516.html
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发帖数: 359 | 10 Python日报 2015-03-07
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1) 【Python下利用GetStream.io快速搭建一个实时通知系统】 by @Python传送门
关键词：代码
Python下利用GetStream.io快速搭建一个实时通知系统 [1]
[1] https://gist.github.com/tbarbugli/3d43136edb5dcf9bf98b
2) 【Python中备忘功能和装饰器】 by @Python开发者
关键词：Donald Michie
《Python中备忘功能和装饰器》备忘这个词是由Donald Michie在1968年提出的，它基
于拉丁语单词“memorandum”，意思是“被记住”。虽然它和单词“memorization”在
某种程度上有些相似，但它并不是该单词的错误拼写。 [1] （ @LIwianwpIO 译，欢迎
加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81107/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
3) 【用Docker部署Python应用的一点建议】 by @Python传送门
关键词：运维
用Docker部署Python应用的一点建议 [1]
[1] https://glyph.twistedmatrix.com/2015/03/docker-deploy-double-dutch.html
4) 【IPython的单元Magic命令】 by @陈晓鸣在硅谷
关键词：工具, IPython
再一次小看ipython notebook了。今天的发现有 The cell magics in IPython [1]
Converting notebooks to other formats 以及Notebook JSON file format [2] 决定
全面转向ipython notebook！
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/ipython/ipython/blob/1.x/examples/notebooks/Cell%20Magics.ipynb
[2] http://ipython.org/ipython-doc/1/interactive/nbconvert.html
5) 【SnowNLP】 by @limodou
关键词：数据科学, 代码, 文本处理
SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容。这是今天在邮件列表
中看到的，感觉还挺有意思，象：转换成拼音，繁体转简体，提取文本关键词（
Textrank算法），提取文本摘要（Textrank算法）好象在一些场合挺有用。有机会试一
下。 [1]
[1] https://github.com/isnowfy/snownlp
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发帖数: 359 | 11 Python日报 2015-03-08
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1) 【Python中的默认参数】 by @Python开发者
关键词：基础
《Python中的默认参数》文本介绍了Python中的默认参数，作者从自己的经历中总结了
Python默认参数的使用中，易犯的错误。通过本篇文章可以深入掌握Python默认参数的
细节。 [1] （ @XX含笑饮砒霜XX 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81105/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
2) 【Python的Twitter情感预测工具】 by @路遥_机器学习
关键词：资源, 课程
和小伙伴 @黑皮肖特 用Python做个了基于CNN的Twitter Sentiment Prediction工具。
一个课程大作业。Demo： [1] 网页： [2]
[1] https://twitter-sentiment-cnn.herokuapp.com/
[2] http://xiaohan2012.github.io/twitter-sent-dnn/
3) 【Python中的类和对象】 by @Python开发者
关键词：基础, 资源, 课程
《Python中的类和对象（中级）》Python中一切都是对象。类提供了创建新类型对象的
机制。这篇教程中，我们不谈类和面向对象的基本知识，而专注在更好地理解Python面
向对象编程上。 [1] （douxingxiang 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81108/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【Python下的数据处理和机器学习】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 基础, 数据科学, 应用, 资源, IPython, 机器学习, 可视化, 课程
[教程]《Data-processing and machine learning with Python》 [1] 介绍Python下
的数据处理和机器学习，对数据在线及本地获取、解析、预处理和训练、预测、交叉验
证、可视化的工作流进行了实例讲解 ipn: [2] 云: [3]
[1] http://kachkach.com/data-processing-and-machine-learning-with-python/
[2] http://nbviewer.ipython.org/github/halflings/python-data-workshop/blob/master/data-workshop-notebook.ipynb
[3] http://pan.baidu.com/s/1i3xNqs9
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epxxgmslabj20kx16zdv1.jpg
5) 【Python下用线性SVM分类器做Twitter作者预测】 by @爱可可-爱生活
关键词：数据科学, 机器学习
[文章]《Linear SVM Classifier on Twitter User Recognition》 [1] Python下用线
性SVM分类器做Twitter作者预测(识别)
[1] http://unsupervised-learning.com/linear-svm-classifier-on-recognizing-twitter-users/
长微博图：http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epxwou9dupj20mq4pee4o.jpg
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发帖数: 359 | 12 Python日报 2015-03-09
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1) 【9/11相关新闻的主题分析及可视化】 by @爱可可-爱生活
关键词：应用, 博客, 代码, 可视化
[文章]《Topic modeling in 9/11 news articles》 [1] 9/11相关新闻的主题分析及
可视化，主题抽取基于NMF，数据来自New York Times，提供Python源码，很不错 在线
演示: [2] 代码: [3]
[1] http://blog.dominodatalab.com/topic-modeling-in-sept-11-news-articles/
[2] http://djsensei.github.io/911/
[3] https://github.com/djsensei/AlwaysRemember
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epz067i4m1j20lm6w4b2b.jpg
2) 【Kalman and Bayesian Filters in Python】 by @智博是小叮当
关键词：工具, IPython
Kalman and Bayesian Filters in Python [1] (via [2]
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/rlabbe/Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python/blob/master/table_of_contents.ipynb
[2] https://twitter.com/ZhiboXiao/status/574939282541957120
3) 【Python下的马尔可夫决策过程(MDP)工具包】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, SciPy, 代码, 计算
[开源] Markov Decision Process (MDP) Toolbox —— Python下的马尔可夫决策过程
(MDP)工具包，目前已实现八种MDP算法，并利用NumPy和SciPy优化稀疏矩阵的处理
GitHub: [1]
[1] https://github.com/sawcordwell/pymdptoolbox
长微博图：http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epz9vcsocgj20l62ggh14.jpg
4) 【Python下的结构化预测支持库PyStruct】 by @爱可可-爱生活
[开源] PyStruct —— Python下的结构化预测支持库，还在完善中 [1]
[1] https://pystruct.github.io/
5) 【每个程序员都应该学习使用Python或Ruby】 by @枫箫2012
【每个程序员都应该学习使用Python或Ruby】如果你是个学生,你应该会C，C++和Java
。还会一些VB，或C#/.NET。多少你还可能开发过一些Web网页，你知道一些HTML，CSS
和JavaScript知识。总体上说，我们很难发现会有学生显露出掌握超出这几种语言范围
外 （分享自 @IT技术博客大学习 ） [1]
[1] http://blogread.cn/it/article/4067?f=wb1
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发帖数: 359 | 13 Python日报 2015-03-10
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1) 【概率论与数理统计的Python版剧透第一章】 by @陈振宇NJU
关键词：书籍, 数据科学, Monty Hall, 计算, 蒙提, 视频
[概率论与数理统计的Python版]剧透第一章的三个例子：(1) 蒙提霍尔三门问题(2)蒙
特卡罗方法初步(3)随机测试初步，猛戳 [1] ，高清版访问 @网易云课堂 (3月16日开
课)： [2] @统计之都 @好东西传送门 @中国计算机学会软件工程专委会
[1] http://v.youku.com/v_show/id_XOTA4MzUzNTEy.html?f=23541643
[2] http://mooc.study.163.com/course/NJU-1000031001#/info
2) 【基于pandas和googlemaps规划最佳行程】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, IPython, 计算
[IPN]《Computing the optimal road trip across the U.S.》 [1] Python下基于
pandas和googlemaps，用遗传算法规划旅美最佳行程
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/rhiever/Data-Analysis-and-Machine-Learning-Projects/blob/master/optimal-road-trip/Computing%20the%20optimal%20road%20trip%20across%20the%20U.S..ipynb
长微博图：http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq0wxjq0yfj20vx7w7e86.jpg
3) 【在Raspberry Pi 2/B+上安装Python和OpenCV】 by @Python开发者
关键词：开发, 数据科学, 安装, 图像处理, 硬件
《在Raspberry Pi 2/B+上安装Python和OpenCV》我的Raspberry Pi 2昨天刚邮到，这
小家伙有4核900MHZ的处理器，1G内存。要知道，Raspberry Pi 2 可比我中学电脑实验
室里大多数电脑快多了。 [1] （伯乐在线 - Den 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81106/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【Python可视化工具介绍】 by @Python传送门
关键词：库, 数据科学, 应用, 计算, 可视化
Python可视化工具介绍 [1] 包括Pandas, Seaborn, ggplot, Bokeh, pygal, 和Plotly
[1] None
5) 【Python下基于cvxopt的实现投资组合优化】 by @爱可可-爱生活
关键词：博客, 金融
[文章]《The Efficient Frontier: Markowitz portfolio optimization in Python》
[1] 介绍马科维茨投资组合优化及其在Python下基于cvxopt的实现
[1] http://blog.quantopian.com/markowitz-portfolio-optimization-2/
长微博图：http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq08dziblpj20iv6bpx6q.jpg
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发帖数: 359 | 14 Python日报 2015-03-11
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1) 【Python下用光线跟踪法画宇宙的黑洞】 by @网路冷眼
关键词：库, 数据科学, SciPy, 代码, 计算
【如何用光线跟踪法画宇宙的黑洞】 [1] 在浩瀚的宇宙里黑洞在狂欢，它们美轮美奂
，充满了无穷魅力。本文讲解了用光线跟踪法绘制黑洞的原理，并用Python的numpy,
scipy库实现了算法。GitHub托管地址： [2] @2gua 难道不想试试用黑洞图做桌面吗？
@伯乐头条 @好东西传送门
[1] http://rantonels.github.io/starless/
[2] https://github.com/rantonels/starless
2) 【6个Python性能优化技巧】 by @SegmentFault
关键词：开发, 博客, 优化
【6个Python性能优化技巧】分享自 @SegmentFault ，文章传送门： [1]
[1] http://segmentfault.net/blog/dwqs/1190000002584925?utm_source=Weibo&utm_medium=shareLink&utm_campaign=socialShare
3) 【从视频提取循环播放式GIF动画的算法】 by @伯乐在线官方微博
关键词：数据科学, 博客, 视频处理
《从视频提取循环播放式GIF动画的算法》循环播放式的 GIF 动图是网络上一种流行的
艺术形式，大家在网上看过不少了吧。本文描述了如何从视频提取循环播放GIF动画的
一种算法，并用Python实现了算法…… [1] （ @shuyechengying 译，欢迎加入翻译组
[2] ）
[1] http://blog.jobbole.com/84778/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【基于Gensim(word2vec)的文档分类实例】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 基础, 库, 数据科学, 资源, IPython, 机器学习, 课程
[IPN]《Document classification by inversion of distributed language
representations》 [1] 基于Gensim(word2vec)的(评论)文档分类实例
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/taddylab/deepir/blob/master/w2v-inversion.ipynb
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq1dxpb6m5j20w83xunpd.jpg
5) 【使用execnet从Python2调用Python3】 by @西瓜大丸子汤
关键词：库, Python3, 代码, 远程调用
使用execnet从Python2调用Python3。再也不用纠结用Python的哪个版本了 [1]
[1] https://gist.github.com/baojie/6172644#file-2call3-py
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发帖数: 359 | 15 Python日报 2015-03-12
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1) 【关于概率问题和贝叶斯方法的电子书】 by @爱可可-爱生活
关键词：书籍, 数据科学, 代码, 机器学习
[IPN]《Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers》 [1] 为码农
而写、用Python示例、ipn格式、免费、关于概率问题和贝叶斯方法的电子书，非常棒
！ GitHub: [2]
[1] https://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-
Bayesian-Methods-for-Hackers/
[2] https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-
Bayesian-Methods-for-Hackers
长微博图：http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq2hlhm7w9j20l59i6npe.jpg
2) 【Python下开始数据科学研究的全面指南】 by @爱可可-爱生活
关键词：数据科学, 计算
[文章]《Comprehensive learning path – Data Science in Python》 [1] Python下
开始数据科学研究的全面指南
[1] http://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/learning-path-data-science-python/
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq353bmazej20ly2p71bw.jpg
3) 【在Linux上使用Python和Flask创建你的第一个应用】 by @Linux中国
关键词：Web, 基础, 库, Flask
在Linux上使用Python和Flask创建你的第一个应用 - 译者:geekpi | 无论你在linux上
娱乐还是工作，这对你而言都是一个使用python来编程的很好的机会。回到大学我希望
他们教我的是Python而不是Java，这学起来很有趣且在实际的应用如yum包管理器中很
… [1]
[1] http://linux.cn/article-5044-weibo.html
4) 【关于Python日志系统的几点建议】 by @Python开发者
关键词：日志
《关于Python日志系统的几点建议》Python日志系统非常丰富。添加结构化或非结构化
日志输出到python代码，写到文件，输出到控制台，发送到系统日志，或者自定义输出
格式都很容易。本文总结一些中真正帮到我们的建议和技巧 [1] （豆兴想 译，欢迎加
入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81132/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
5) 【Invent Your Own Computer Games with Python】 by @网路冷眼
关键词：书籍, 应用, PDF, 游戏
【"Invent Your Own Computer Games with Python" 第3版在线版本免费】 [2] 除此
之外，还提供PDF格式的电子书下载-> [2] 转需！
[1] http://inventwithpython.com/inventwithpython_3rd.pdf?27f655
[2] http://inventwithpython.com/inventwithpython_3rd.pdf?27f655
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发帖数: 518 | 16 微信账号3月4号之后就没收到过东西哎。出问题了？ | m***r
发帖数: 359 | 17 Python日报 2015-03-13
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1) 【Python中常用的数学函数】 by @老齐Py
关键词：基础, 代码
python中常用的数学函数， [1] ，在这节中，特别向初学者暗示了一种非常好的学习
方法。后面会把暗示显明的。
[1] https://github.com/qiwsir/StarterLearningPython/blob/master/104.md
2) 【Spring XD 1.1: 简化大数据】 by @Linuxeden开源社区
关键词：数据科学, 计算
【Spring XD 1.1: 简化大数据一如Spring...】 Pivotal最近发布了 Spring XD 1.1
GA 新功能包括使用Reactor、RxJava、Spark Streaming和Python进行流处理。此… [1]
[1] http://www.linuxeden.com/html/news/20150313/159676.html
3) 【神经图灵机Torch(Lua)、Python和C#版】 by @爱可可-爱生活
关键词：书籍, 数据科学, 代码, 机器学习, 论文
[开源] A Neural Turing Machine in Torch —— Torch下的神经图灵机，基于论文《
Neural Turing Machines》 [1] 的思想实现 GitHub: [2]
[1] http://arxiv.org/abs/1410.5401
[2] https://github.com/kaishengtai/torch-ntm
4) 【Python正则表达式速查】 by @BITED
关键词：基础, 正则表达式
BACKUP - Regular Expressions in Python
5) 【最热的科技公司的软件工程师的面试问题】 by @网路冷眼
【最热的科技公司的软件工程师的面试问题都在这里】 [1] 汇集了169道面试题，支持
C/Java/Python语言。搞定了这些题，面试技术关应该无忧了！关注它的官方微博 @
LeetCode中国微博 可以了解最新变化。好像 @左耳朵耗子 推荐过。cc @2gua @伯乐头
条 @好东西传送门 @百度技术沙龙
[1] https://oj.leetcode.com/problems/
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完整版 7条
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发帖数: 359 | 18 Python日报 2015-03-14
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1) 【用Python解决蒙提霍尔问题(Monty Hall problem)】 by @Python传送门
关键词：Monty Hall, 蒙提
用Python解决蒙提霍尔问题(Monty Hall problem) [1]
[1] http://trevorappleton.blogspot.co.uk/2015/03/solving-monty-hall-problem-with-python.html?utm_content=buffer28355&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer
2) 【利用Python和OpenCV将URL直接转换成OpenCV格式】 by @Python开发者
关键词：数据科学, 博客, 图像处理
《利用Python和OpenCV将URL直接转换成OpenCV格式》今天的博客是直接来源于我自己
的个人工具函数库。过去几个月，有些PyImageSearch读者电邮问我：“如何获取URL指
向的图片并将其转换成OpenCV格式”。 [1] （伯乐在线 - Den 译，欢迎加入翻译组：
[2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81131/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
3) 【十个最好的用于网站开发的Python框架】 by @Python传送门
关键词：Web, 框架
十个最好的用于网站开发的Python框架 [1]
[1] http://www.developerslane.com/10-best-python-frameworks-for-web-development/
4) 【Python下做NLP的系列文章】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, 应用, IPython, NLTK, 代码, 可视化, 文本处理
[IPN]《The Art of Literary Text Analysis》 [1] Python下做NLP的系列文章，内容
包括ipn使用、文本获取、NLTK基础、可视化、同形词分析、词性标注、重复串分析、
情感分析等，比较实用 GitHub: [2]
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/sgsinclair/alta/blob/master/ipynb/ArtOfLiteraryTextAnalysis.ipynb
[2] https://github.com/sgsinclair/alta
5) 【Python下实现朴素贝叶斯分类器】 by @爱可可-爱生活
关键词：数据科学, 资源, 机器学习, 课程
[文章]《How To Implement Naive Bayes From Scratch in Python》 [1] Python下自
己实现朴素贝叶斯分类器，以糖尿病检测数据集为例
[1] http://machinelearningmastery.com/naive-bayes-classifier-scratch-python/
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq4ueoa2tnj20hy91u1l0.jpg
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发帖数: 359 | 19 Python日报 2015-03-15
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1) 【机器学习算法原理之人工神经元和单层神经网络】 by @爱可可-爱生活
关键词：基础, 数据科学, 资源, 机器学习, 课程
[文章]《Artificial Neurons and Single-Layer Neural Networks - How Machine
Learning Algorithms Work Part 1》 [1] 机器学习算法原理之人工神经元和单层神经
网络，Python示例，很好的深度学习入门教程
[1] http://sebastianraschka.com/Articles/2015_singlelayer_neurons.html
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq60dyw0muj20kygrdhdw.jpg
2) 【如何成为Python高手】 by @IT技术博客大学习
关键词：进阶, 函数式编程
【如何成为Python高手】 这篇文章主要是对我收集的一些文章的摘要。因为已经有很
多比我有才华的人写出了大量关于如何成为优秀Python程序员的好文章。 我的总结主
要集中在四个基本题目上：函数式编程，性能，测试，编码规范。如果一个... 详见：
[1]
[1] http://blogread.cn/it/article/3892?f=wb
3) 【Python语言下的机器学习库】 by @Python开发者
关键词：数据科学, 机器学习, 计算, 天文
《Python语言下的机器学习库》Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛
：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。
[1] （伯乐在线 - douxingxiang 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81135/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【基于DeepDive用Python构建信息抽取的官方示例】 by @爱可可-爱生活
关键词：教育网站
[文章]《Example Application: A Mention-Level Extraction System》 [1] 基于
DeepDive用Python构建Mention-Level Extraction System的官方示例
[1] http://deepdive.stanford.edu/doc/basics/walkthrough/walkthrough.html
长微博图：http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq5zn1a1i3j20qdb0t4qt.jpg
5) 【怎么用最短时间高效而踏实的学习python？( 知乎)】 by @酷勤网-程序员的那点事
关键词：基础, 数据科学, 机器学习
《怎么用最短时间高效而踏实的学习python？》想学python之后学机器学习其他工具，
走数据挖掘路线，这样前景怎么样？那如何迅速掌握python呢。 [1] （来自： 知乎 ）
[1] http://www.kuqin.com/shuoit/20150306/345058.html
长微博图：http://ww4.sinaimg.cn/large/a1ab8e59jw1eq3yv4i6x3j20c81iq473.jpg
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发帖数: 359 | 20 Python日报 2015-03-16
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1) 【使用Python和OpenCV在视频中实时监测条形码】 by @Python开发者
关键词：数据科学, 博客, 图像处理
《使用Python和OpenCV在视频中实时监测条形码》今天的博客是上篇博客的继续，上篇
博客是使用Python和OpenCV检测图像中的条形码。今天我们将重构代码去检测视频中的
条形码。 [1] （伯乐在线 - Den 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81130/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
2) 【Python下的统计数据可视化库Seaborn】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, 应用, 代码, 计算, 可视化
[开源] Seaborn —— Python下的统计数据可视化库，效果没得说，好吧，我火星了 [
哈哈] 发给和我一样的火星人吧 [1] 官方提供的几个IPN示例很赞，也可参考以前发的http://weibo.com/1402400261/C0IHpnNnv 还有http://weibo.com/1402400261/C0sNT005U ，都是很好的资料
[1] https://github.com/mwaskom/seaborn
3) 【Python的Twitter精选资源区更新（3400条）】 by @好东西传送门
更新了大数据和Python的Twitter精选资源区。大数据区现在有5300+条资源 [1]
Python区现在有3400+条资源 [2] 。这些都是在Twitter上多次被提到的热门资源的汇
总，可以配合我们的日报看，更快地获得最新的第一手资料。
[1] http://bigdata.memect.com/
[2] http://python.memect.com/
4) 【全面的Python小抄】 by @刘天斯
关键词：速查卡
Python小抄，或许会帮你填补一些学习盲区。 @Python发烧友 @Python开发者 @好东西
传送门 [1]
[1] http://crazyguitar.github.io/cheatsheet/python-cs.html
5) 【Python黑客学习笔记第二弹】 by @FreeBuf黑客与极客
关键词：基础, 安全, 笔记
【Python黑客学习笔记：从HelloWorld到编写PoC（中）】广受好评的《Python黑客学
习笔记》第二弹来了。本系列文章适合CS在读学生和万年工具党，本文会在英文原文的
基础上做些修改，并适当增加些解释说明。学好Python，Hacking for fun！详情： [1]
[1] http://www.freebuf.com/news/special/60758.html
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发帖数: 359 | 21 Python日报 2015-03-17
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1) 【“Python也可以”系列】 by @Ef_Inc
关键词：博客
[1] python-can
[1] http://blog.csdn.net/column/details/python-can.html
2) 【Python contextlib——上下文管理器】 by @浮生谨记
关键词：基础, 博客
Python contextlib——上下文管理器: 上下文管理器要负责一个代码块中的资源，可
能在进入代码块时创建资源，然后在退出代码块时清理这个资源。 文件支持上下文管
理器API，可以很容易地确保完成文件读写后关闭... [1]
[1] http://my.oschina.net/orangef/blog/133893
3) 【用Python的mailbox包分析Gmail的收件箱】 by @Python传送门
关键词：工具, IPython
用Python的mailbox包分析Gmail的收件箱 [1]
[1] http://moderndata.plot.ly/analyze-your-gmail-inbox-in-ipython-notebook/
4) 【通过Python例子介绍统计学】 by @爱可可-爱生活
关键词：书籍, 数据科学, PDF, Thomas Haslwanter, 计算, 统计
[书]《An Introduction to Statistics》 [1] 通过Python例子介绍统计学，作者是
Thomas Haslwanter，非常赞！云: [2]
[1] http://work.thaslwanter.at/Stats/StatsIntro.pdf
[2] http://pan.baidu.com/s/1dD7znR7
5) 【Python下Pandas DataFrames序列化存储方案的性能评估】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, 博客, 计算
[文章]《Efficiently Store Pandas DataFrames》 [1] Python下Pandas DataFrames
序列化存储方案的性能评估，值得参考
[1] http://matthewrocklin.com/blog/work/2015/03/16/Fast-Serialization/
长微博图：http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05gw1eq89tdtbf9j20nm2eu4qp.jpg
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发帖数: 359 | 22 Python日报 2015-03-18
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1) 【用Gensim+networkx做文本主题抽取和可视化】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, 应用, IPython, 机器学习, 可视化, 图分析
[IPN]《Topic Modelling》 [1] Python下用Gensim+networkx做文本主题抽取和可视化
的ipn，很不错。其实是上次《The Art of Literary Text Analysis》http://weibo.com/1402400261/C8tDOETWf )系列中的一篇，估计好些朋友只转发或收藏还没顾上看，单独推荐下
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/sgsinclair/alta/blob/master/ipynb/TopicModelling.ipynb
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05gw1eq9zg0spkgj20xx5asqv5.jpg
2) 【利用 Python、SciKit 和文本分类来实现行为分析】 by @IBM_developerWorks
关键词：库, 数据科学, 机器学习
#最新文章推荐# “利用 Python、SciKit 和文本分类来实现行为分析”，SciKit 是一
个强大的基于 Python 的机器学习包，可用于模型构造和评估。在示例场景中，我们将
构造一个模型，根据每一个客户购买的具体产品和相应的文本性产品描述，向
个人客户分配音乐听众感兴趣的特色内容。 [1]
[1] http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/bd-natural-language/index.html?ce=ismxxxx&ct=swg&cmp=ibmsocial&cm=h&cr=crossbrand&ccy=cn
3) 【GPU深度学习训练系统Digits】 by @LJ_TALK
关键词：Web, 库, 数据科学, Flask, 代码, 计算
NVIDIA开源的DIGITS让深度学习的易用性又上新台阶，它基于python flask、cuDNN、
Caffe提供了一个web界面交互式的GPU深度学习训练系统。 [1] github： [2]
[1] http://devblogs.nvidia.com/parallelforall/digits-deep-learning-gpu-training-system/
[2] https://github.com/NVIDIA/DIGITS
4) 【用Python自带的pdb模块进行代码调试】 by @Python传送门
关键词：开发, 库, 调试
用Python自带的pdb模块进行代码调试 [1]
[1] http://howchoo.com/g/zgi2y2iwyze/debugging-your-python-code?utm_content=buffer4e2af&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer
5) 【Python免费书54本】 by @西瓜大丸子汤
关键词：基础, 数据科学, 应用, PDF, 文本处理, 游戏
[1] Python免费书54本，都可以pdf下载。从入门到自然语言处理，科学计算，概率论
，经济学，生物信息学，多媒体，密码学，计算机视觉，游戏，社交媒体分析...必有
一本适合您
[1] http://memect.co/osF5GSH
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发帖数: 359 | 23 Python日报 2015-03-19
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1) 【用Python和MoviePy将数据动态可视化】 by @Python开发者
关键词：库, 数据科学, 应用, 可视化, 视频处理
《用Python和MoviePy将数据动态可视化》Python有些出色的数据可视化库，但很少能
渲染GIF或视频动画。本文介绍如何运用MoviePy作为其他库的通用动画插件。 [1] （
@丹川黑马 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81185/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/?utm_source=jobboleblog-article
2) 【Python函数参数默认值的陷阱和原理深究】 by @Python开发者
关键词：基础, 卢钧
《Python函数参数默认值的陷阱和原理深究》本文将介绍使用mutable对象作为Python
函数参数默认值潜在的危害，以及其实现原理和设计目的。段代码定义了一个名为
generate_new_list_with的函数。该函数的本意是在每次调用时都新建一个包含有给定
element值的list。 [1] （卢钧轶 分享）
[1] http://python.jobbole.com/81203/
3) 【Python下CSV文件的数据高效处理】 by @爱可可-爱生活
关键词：博客, 代码, 电子表格
[文章]《Simple CSV Data Wrangling with Python - Efficient Processing,
Schemas, and Serialization》 [1] Python下CSV文件的数据高效处理，讨论很全面，
推荐看看 GitHub: [2]
[1] http://districtdatalabs.silvrback.com/simple-csv-data-wrangling-with-python
[2] https://github.com/DistrictDataLabs/blog-files/tree/master/simple-csv-
data-wrangling-with-python
长微博图：http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eqb197lwdvj20md9iy7wj.jpg
4) 【详解python2 和 python3的区别】 by @me坤子
关键词：Python3
【详解python2 和 python3的区别】看到这个题目大家可能猜到了我接下来要讲些什么
，呵呵，对了，那就是列出这两个不同版本间的却别！ 搜索一下大家就会知道，
python有两个主要的版本，python2 和 python3 ，但是python又不同于其他语言，向
下兼容，python3是不向下兼容… [1]
[1] http://www.xuyukun.com/%e8%af%a6%e8%a7%a3python2-%e5%92%8c-python3%e7%9a%84%e5%8c%ba%e5%88%ab/
5) 【Python并行操作实例讲解】 by @Python传送门
关键词：并行
Python并行操作实例讲解 [1]
[1] http://www.toptal.com/python/beginners-guide-to-concurrency-and-parallelism-in-python
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