蠎周刊
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Issue 458
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
这篇文章涵盖了Pandas内存占用、Python常量折叠技术、Datadog APM应用、Pyston替代Python解释器、Python和NumPy实现随机梯度下降算法、Python创始人Guido van Rossum和Monty Python演员在Twitter上的闲聊、Django和Pydantic的集成、将脚本部署为Flask应用、Python中的面向对象编程、Django中的数据库约束、使用Pillow处理图像、在Python中混合使用bash和Python、在Pandas中绘制图表等主题。此外，还列出了一些有趣的项目、工具和库，以及即将举行的活动和会议。
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关键要点
- 在Pandas中，将字符串列存储为类别可以显著节省内存，但在连接数据框时可能会失去这些节省。
- Python通过常量折叠技术提高解释器性能。
- Datadog APM可以生成详细的火焰图，帮助可视化和优化Python应用程序性能。
- Pyston是一个替代Python解释器，性能显著优于Python 3.8和3.9。
- 学习如何使用Python和NumPy实现随机梯度下降算法。
- Python创始人Guido van Rossum与Monty Python演员在Twitter上讨论Python编程语言。
- 学习如何将Pydantic与Django应用程序集成。
- 教程介绍如何将本地Python脚本部署为Flask应用。
- 讨论面向对象编程在Python中的意义及其替代方案。
- 了解Django支持的各种数据库约束以确保数据完整性。
- 使用Pillow处理Python中的图像，适用于Flask或Django网站。
- 实验性项目尝试将bash与Python混合使用。
- 学习在Pandas中进行数据可视化的基本知识。
- 介绍一些有趣的项目、工具和库。
- 即将举行的活动和会议，包括PyCon 2021和DjangoCon Europe 2021。
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