PyCoder’s Weekly
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第567期（2023年3月7日）
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原文英文，约600词，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文涵盖了Python Enhancement Proposal 709对推导式处理的更改，以及如何创建自己的迭代器和可迭代对象以提高数据处理效率，以及Pandas 2.0版本的更改、Apache Arrow的采用、Python的多进程性能问题、PyTorch中的RNN、SonarQube 9.9 LTS、NumPy reshape()、Flask 13周年、CPython 3.11、Elixir、Python的类型、CData、Rust工具、Nox参数、在线Python培训等。
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关键要点
- Python增强提案709对推导式处理进行了更改，内联代码可提高2倍速度。
- 学习Python中的迭代器和可迭代对象的创建与使用，提高数据处理效率。
- Pandas 2.0版本的更新强调了Apache Arrow的采用。
- 讨论了Python的多进程性能问题，并引发了Hacker News的讨论。
- Python在数值计算方面的优化框架和高效编译器使其比许多人认为的更快。
- 使用PyTorch构建递归神经网络（RNN）以识别名字的自然语言。
- SonarQube 9.9 LTS提供了更快的拉取请求分析和错误检测规则。
- 学习NumPy的reshape()函数以重新排列数组数据。
- Flask即将迎来13周年，提供现代Flask应用的13个编写技巧。
- CPython 3.11带来了许多速度改进，但其他Python替代品在某些情况下仍有优势。
- Elixir是一种与Ruby和Python相似的函数式编程语言，适合Python程序员入门。
- Python的类型系统使得有类型和无类型的Python共存，带来了新的编程体验。
- CData简化了应用程序与数据源之间的连接。
- 逐步教程展示如何构建Rust工具并通过Python打包机制交付。
- 使用nox参数测试多个Python版本的快速指南。
- 在线Python培训由专家社区创建，帮助团队获得实际的Python技能。
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