Python技術周刊：第 13 期

• 2019 年 10 月 7 日
• 筆記

文章和教程

1、揭開Python args和kwargs的神秘面紗[1] 學習如何在Python中使用args和kwargs來為你的函數添加更多靈活性。

2、Python開發人員Java入門[2] 作者學習的Java的學習筆記，以Python背景中學習Java。

3、Python遊戲編程入門[3] 了解如何使用PyGame。該庫允許您使用Python創建遊戲和豐富的多媒體程式。您將看到如何在螢幕上繪製項目，實現碰撞檢測，處理用戶輸入等等！

4、深入了解Python的Tokenizer[4] Python的引用實現CPython協同努力以最大限度地降低複雜性。雖然這會對語言的性能和短期功能開發產生一些影響。

5、構建基於自定義深度學習的OCR模型[5] 介紹如何應用於使用張量ocr從車牌號中提取數字的文本識別。

6、最快的Python函數來分解字元串[6]

有趣的項目、工具和庫

1、PyCParser[7] 用Python編寫的C解析器和解釋器，帶有自動ctypes介面生成

2、MyHDL[8] 使用Python設計硬體，MyHDL將Python轉變為硬體描述和驗證語言，為硬體工程師提供了Python生態系統的強大功能。

3、NeMo[9] NeMo（神經網路模組）是一個工具包，用於創建圍繞神經模組構建的AI應用程式，神經網路採用類型輸入並生成類型輸出的概念塊。這樣的模組通常代表數據層，編碼器，解碼器，語言模型，損失函數或組合激活的方法。

4、python-intervals[10] 一個Python庫，提供間隔的數據結構和操作。

5、ml-workspace[11] 基於Web的一體化IDE，專門用於機器學習和數據科學

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是一個開源庫，支援快速開發處理3D數據的軟體。Open3D前端在C ++和Python中公開了一組精心挑選的數據結構和演算法。後端經過高度優化，可以進行並行化。

8、mini-django[14] 單文件Django項目即時滿足開發需求。

9、pytextbooks[15] Python 3.7程式通過ISBN搜索Library Genesis並獲取直接下載鏈接。

文摘

1、為常人所不為，才能脫穎而出。

2、薄酒可以忘憂，丑妻可以白頭，徐行不必駟馬，稱身不必狐裘。

3、節儉思維有三個好處：第一，節儉的人關注長遠目標。第二，節儉的人，攀比心理比較弱，不會陷入追逐者的絕境。第三，也是最重要的，節儉的人總是儘可能地利用現有的資源。

4、太多人以為，自己的夢想和熱情可以在他們目前正在從事的工作中找到。其實，他們對於生活的熱情完全可能存在於另一個地方。開啟他們生命熱情之門的鑰匙，也許是在他們自己過去的什麼地方。你可以重溫一下自己被歲月蒙塵了的舊夢，而且你要相信你有足夠的力量改變自己的生活。

5、過度擔心未來會分散你的注意力，並讓你感到有壓力。你需要將所有精力都放在手頭的事情上。

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、學會享受你現在做的事情。當你輕鬆努力地做好一件事時，快樂就自然而然地產生了。全身心投入你現在在做的事情，連日常的普通工作都有樂趣。

8、確定休息時間，按時休息。如果你覺得根本沒時間休息，那你就真的需要休息了。

9、行動起來，並駕馭自己的行動。但也要容許例外，總是嚴格控制自己也會導致壓力。

10、當你覺得要做的事情太多時，列出一個清單。通常情況下，事情不像我們所想的那麼多。你可以根據事情的輕重緩急依次處理。

References

[1] 揭開Python args和kwargs的神秘面紗: https://realpython.com/python-kwargs-and-args/ [2] Python開發人員Java入門: https://maxmautner.com/2019/09/12/java-primer-for-python-developers.html [3] Python遊戲編程入門: 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] 構建基於自定義深度學習的OCR模型: https://nanonets.com/blog/attention-ocr-for-text-recogntion/ [6] 最快的Python函數來分解字元串: 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