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内容提要
本文总结了如何加速Python应用程序的启动时间、使用文本分析量化角色NLTK、在asyncio应用程序中寻找内存泄漏、DjangoCon JP 2018会议、检查Coinbase中的收支平衡等内容。
关键要点
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Python 3.7 引入了新的模块导入时间显示功能,可以通过 -X importtime 选项或 PYTHONPROFILEIMPORTTIME 环境变量启用。
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使用文本分析工具 NLTK 可以量化文本中的角色和提及次数。
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在 asyncio 应用程序中发现内存泄漏问题,某应用程序的内存消耗高达 10GB。
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DjangoCon JP 2018 是一个面向 Django Web 框架的会议,旨在促进交流和分享经验。
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编写清晰易懂的软件应确保有单一成功路径,即每个函数应有明确的目的。
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使用 H2O AutoML 进行自动模型选择和调优,简化模型选择和参数调优过程。
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SimpleCoin 是一个用 Python 实现的简单区块链教育材料,类似于比特币的克隆。
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LanguageCrunch 是一个 NLP 服务器的 Docker 镜像。
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howtopython.org 是一个从零开始学习 Python 的书籍和网站。
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unimatrix 是一个模拟《黑客帝国》显示效果的 Python 脚本。
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spacy-lookup 是基于字典的命名实体识别工具。
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simpledb 是一个类似 Redis 的迷你服务器,使用 Python 实现。
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python-bigone 是 BigONE 交易所 API 的 Python 实现,用于自动交易。
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django-multiple-user-types-example 是一个 Django 测验应用程序的示例。
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spotify-lyrics-cli 是一个命令行工具,用于自动获取 Spotify 当前播放歌曲的歌词。
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aws-security-checks 是用于 AWS 安全检查的工具。
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sgqlc 是一个用于跟踪文件系统变化的脚本。
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sgqlc 也是一个简单的 GraphQL 客户端。
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shellson 是一个用于生成假数据的 Python 工具,基于 Rust 的 fake-rs。
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django-qsessions 扩展了 Django 的 cached_db 会话后端。