蠎周刊
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Python Loading 107
内容提要
本文介绍了与Python相关的各种主题，包括使用Pandas和Canopy Data Import Tool进行数据探索和操作，从Python 2.7迁移到Python 3，使用Sanic框架进行Web开发，使用Python和AWS Lambda索引Amazon Elasticsearch服务，实现与支付网关通信的模块，配置Unix上的Python环境，迭代器和生成器，安装Windows上的Python，使用tabula-java从PDF中提取表格到DataFrame或JSON，以及使用Bottle框架创建Telegram机器人。文章还介绍了一些有用的Python包，如sublime-prettier，smsReceiver，wagtail-sharing，Language-Modeling-GatedCNN，tfchain和flask-http2-push。
关键要点
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使用Pandas和Canopy Data Import Tool进行数据探索和操作。
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从Python 2.7迁移到Python 3的经验分享，使用PEP 484标准进行类型注解。
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Sanic是一个基于Flask的Python3框架，利用协程构建。
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使用AWS Lambda索引Amazon Elasticsearch服务中的元数据。
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实现与支付网关通信的模块的教程。
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配置Unix上的Python环境的终极指南。
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迭代器和生成器在处理大规模数据集中的重要性。
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在Windows上安装Python的三种方式。
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使用tabula-java从PDF中提取表格到DataFrame或JSON。
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使用Bottle框架在Azure上部署Python的Telegram机器人。
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介绍了一些有用的Python包，如sublime-prettier和smsReceiver等。
