蠎周刊
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Python Digest 92
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
这篇文章总结了Python的别名、Django性能记录、机器学习教程、Python的Mock和Monkeypatching测试、Django Channels介绍、Python的装饰器、Plotly V2 API、Python的C绑定、使用mixin组合自定义视图类、为django-admin.py/manage.py参数设置自动完成、Microsoft参与Python核心开发、Django的非官方分支以及项目推荐。
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关键要点
- 作者分享了自己在虚拟环境中使用的Python别名。
- django-perf-rec可以详细记录Django代码的性能，包括查询和缓存操作。
- 在PyConUK 2016上介绍了机器学习的实用教程，使用scikit-learn进行分类挑战。
- 教程讲解了Python中的Mock和Monkeypatching测试的重要性和使用方法。
- 提供了Django Channels的清晰逐步介绍，适合初学者。
- 讨论了Python装饰器的特性及其使用场景。
- Plotly V2 API是Google Charts API的简单替代方案，提供数据集和图表的链接。
- Daniel与Python开发者进行代码审查，分享开源项目的意见。
- CPython是Python的主要实现，使用C语言编写，社区开发了多种与C语言接口的方法。
- 介绍了如何使用mixin组合自定义视图类的通用规则和代码示例。
- Mike展示了如何为django-admin.py/manage.py参数设置自动完成。
- 微软参与了2016年的Python核心开发会议，完成了多个PEP的工作。
- 介绍了一个非官方的Django分支，专注于安全修复。
- 推荐了一些有趣的Python项目和库，包括fmap.py、fbtftp、unfurl等。
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