Python技术周刊：第 13 期
- 2019 年 10 月 7 日
- 筆記
文章和教程
1、揭开Python args和kwargs的神秘面纱[1] 学习如何在Python中使用args和kwargs来为你的函数添加更多灵活性。
2、Python开发人员Java入门[2] 作者学习的Java的学习笔记，以Python背景中学习Java。
3、Python游戏编程入门[3] 了解如何使用PyGame。该库允许您使用Python创建游戏和丰富的多媒体程序。您将看到如何在屏幕上绘制项目，实现碰撞检测，处理用户输入等等！
4、深入了解Python的Tokenizer[4] Python的引用实现CPython协同努力以最大限度地降低复杂性。虽然这会对语言的性能和短期功能开发产生一些影响。
5、构建基于自定义深度学习的OCR模型[5] 介绍如何应用于使用张量ocr从车牌号中提取数字的文本识别。
6、最快的Python函数来分解字符串[6]
有趣的项目、工具和库
1、PyCParser[7] 用Python编写的C解析器和解释器，带有自动ctypes接口生成
2、MyHDL[8] 使用Python设计硬件，MyHDL将Python转变为硬件描述和验证语言，为硬件工程师提供了Python生态系统的强大功能。
3、NeMo[9] NeMo（神经网络模块）是一个工具包，用于创建围绕神经模块构建的AI应用程序，神经网络采用类型输入并生成类型输出的概念块。这样的模块通常代表数据层，编码器，解码器，语言模型，损失函数或组合激活的方法。
4、python-intervals[10] 一个Python库，提供间隔的数据结构和操作。
5、ml-workspace[11] 基于Web的一体化IDE，专门用于机器学习和数据科学
6、awesome-python-typing[12] 收集有用的Python types, stubs, plugins,tools，在工作使用，高效工作。
7、open3d[13] Open3D是一个开源库，支持快速开发处理3D数据的软件。Open3D前端在C ++和Python中公开了一组精心挑选的数据结构和算法。后端经过高度优化，可以进行并行化。
8、mini-django[14] 单文件Django项目即时满足开发需求。
9、pytextbooks[15] Python 3.7程序通过ISBN搜索Library Genesis并获取直接下载链接。
文摘
1、为常人所不为，才能脱颖而出。
2、薄酒可以忘忧，丑妻可以白头，徐行不必驷马，称身不必狐裘。
3、节俭思维有三个好处：第一，节俭的人关注长远目标。第二，节俭的人，攀比心理比较弱，不会陷入追逐者的绝境。第三，也是最重要的，节俭的人总是尽可能地利用现有的资源。
4、太多人以为，自己的梦想和热情可以在他们目前正在从事的工作中找到。其实，他们对于生活的热情完全可能存在于另一个地方。开启他们生命热情之门的钥匙，也许是在他们自己过去的什么地方。你可以重温一下自己被岁月蒙尘了的旧梦，而且你要相信你有足够的力量改变自己的生活。
5、过度担心未来会分散你的注意力，并让你感到有压力。你需要将所有精力都放在手头的事情上。
6、保持一切井然有序。如果你桌上只有一份文件，那就更有可能集中精力。在你做下一件事情之前，先收拾好你的桌子。
7、学会享受你现在做的事情。当你轻松努力地做好一件事时，快乐就自然而然地产生了。全身心投入你现在在做的事情，连日常的普通工作都有乐趣。
8、确定休息时间，按时休息。如果你觉得根本没时间休息，那你就真的需要休息了。
9、行动起来，并驾驭自己的行动。但也要容许例外，总是严格控制自己也会导致压力。
10、当你觉得要做的事情太多时，列出一个清单。通常情况下，事情不像我们所想的那么多。你可以根据事情的轻重缓急依次处理。
References
[1] 揭开Python args和kwargs的神秘面纱: https://realpython.com/python-kwargs-and-args/ [2] Python开发人员Java入门: https://maxmautner.com/2019/09/12/java-primer-for-python-developers.html [3] Python游戏编程入门: https://realpython.com/pygame-a-primer/ [4] 深入了解Python的Tokenizer: https://benjam.info/blog/posts/2019-09-18-python-deep-dive-tokenizer/ [5] 构建基于自定义深度学习的OCR模型: https://nanonets.com/blog/attention-ocr-for-text-recogntion/ [6] 最快的Python函数来分解字符串: https://www.peterbe.com/plog/fastest-python-function-to-slugify-a-string [7] PyCParser: https://github.com/albertz/PyCParser [8] MyHDL: http://www.myhdl.org/ [9] NeMo: https://github.com/NVIDIA/NeMo [10] python-intervals: https://github.com/AlexandreDecan/python-intervals [11] ml-workspace: https://github.com/ml-tooling/ml-workspace [12] awesome-python-typing: https://github.com/typeddjango/awesome-python-typing [13] open3d: http://www.open3d.org [14] mini-django: https://github.com/readevalprint/mini-django [15] pytextbooks: https://github.com/xSetrox/pytextbooks
