add translated python weekly #360

Author: ictar

Python Weekly/Python_Weekly_Issue_360.md

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+原文：[ Python Weekly - Issue 360 ](http://eepurl.com/dEdQof)
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+欢迎来到Python周刊第 360 期。让我们直奔主题。
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+# 来自赞助商
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+[![](https://gallery.mailchimp.com/e2e180baf855ac797ef407fc7/images/fb87e896-e3dc-4e12-bcfe-1244601263fe.jpg)](https://try.digitalocean.com/performance/?utm_medium=Display&utm_source=Python_Weekly&utm_campaign=2018_Brand&utm_content=Conversation_with_100_125x125)
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+DigitalOcean 是一个开发者友好的云平台，旨在满足你的需求，可用来部署任意规模的超快 Python 应用。了解 DigitalOcean 是如何简化你的基础架构的。[在这之上构建你的下一个应用吧（有 $100 积分哦）](https://try.digitalocean.com/performance/?utm_medium=Display&utm_source=Python_Weekly&utm_campaign=2018_Brand&utm_content=Conversation_with_100_125x125)。
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+# 文章，教程和讲座
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+[给 Python 开发者的高级 Git 技巧](https://realpython.com/advanced-git-for-pythonistas/)  
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+在这篇针对 Python 开发者的 Git 教程中，我们将讨论如何处理特定的提交和整个提交范围，使用存储来保存临时工作，对比不同的提交，修改历史记录，以及如何某些东西出问题了，如何进行清理。
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+[Docker 是什么，以及如何以 Python 的方式使用它（教程）](https://dev.to/djangostars/what-is-docker-and-how-to-use-it-with-python-tutorial-87a)  
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+这是一篇关于 Docker 容器的入门教程。在文章的最后，你将会了解如何在本地机器上使用 Docker。加上 Python，我们将运行 Nginx 和 Redis 容器。
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+[OpenCV 人员计数器](https://www.pyimagesearch.com/2018/08/13/opencv-people-counter/)  
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+在这篇教程中，你将学习如何使用 OpenCV 和 Python 估计一个“人员计数器”。使用 OpenCV，我们将实时计算进出百货商店的人数。
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+[机器学习方法 —— 构建酒店推荐引擎](https://towardsdatascience.com/a-machine-learning-approach-building-a-hotel-recommendation-engine-6812bfd53f50)  
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+在这篇文章中，我们旨在为搜索要预定的酒店的 Expedia 用户创建最佳酒店推荐。我们将把此问题建模为多类分类问题，并用集合方法构建 SVM 和决策树，根据用户的搜索细节，来预测他（她）可能会预订的“酒店集群”。
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+[如何在 Django 中使用 Bootstrap 4 表单](https://simpleisbetterthancomplex.com/tutorial/2018/08/13/how-to-use-bootstrap-4-forms-with-django.html)  
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+这是一个快速教程，让你从 django-crispy-forms 开始，并永不回头。Crispy-forms 是一个很棒的应用，它可以让你控制渲染 Django 表单的方式，而不会破坏默认的行为。本教程将针对 Bootstrap 4 进行定制，但也可用于更老的 Bootstrap 版本以及 Foundation 框架。
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+[Django 重定向的终极指南](https://realpython.com/django-redirects/)  
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+在本详细的指南中，你将了解关于 Django 中的 HTTP 重定向的所有信息。从 HTTP 协议的底层细节到在 Django 中处理它们的高级方式。
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+[使用 Python 和 Tensorflow 进行加密投资组合优化 —— 矩阵微积分方法 #2](https://medium.com/jordi-moraleda/crypto-portfolio-optimization-with-python-and-tensorflow-matrix-calculus-approach-2-898c4d2019e8)  
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+在上一篇文章中，我们使用 Python 和 Tensorflow 构建了一个投资组合优化器：给定一组加密货币，它会获取历史价格，计算方差-协方差矩阵、相关矩阵，然后探索投资组合，以最大化全球夏普比率（Sharpe Ratio）。在这篇文章中，我们将讨论一些可以遵循的方式，以改进我们的工具，并让它更加一致。
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+[用 Python，为你的 Mac 构建一个简单的语音助手](https://towardsdatascience.com/building-a-simple-voice-assistant-for-your-mac-in-python-62247543b626)  
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+最基本的 python 语音助手，可以为你打开计算机应用，或者搜索互联网。
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+[Python 存储字符串时是如何节省内存的](https://rushter.com/blog/python-strings-and-memory/)  
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+[使用 Python 和 Pandas 匿名化数据的简单方式](https://dev.to/r0f1/a-simple-way-to-anonymize-data-with-python-and-pandas-79g)  
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+[使用异步 Celery 任务 —— 经验教训](https://blog.daftcode.pl/working-with-asynchronous-celery-tasks-lessons-learned-32bb7495586b)  
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+# 本周的Python工作  
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+[Lily AI 招聘机器学习工程师](http://jobs.pythonweekly.com/jobs/machine-learning-engineer/) 
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+# 好玩的项目，工具和库  
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+[Auto-Keras](https://github.com/jhfjhfj1/autokeras)  
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+Auto-Keras 是一个用于自动机器学习（AutoML）的开源软件库。它由 Texas A&M 大学的 DATA Lab 和社区贡献者开发。AutoML 的终极目标是为具有有限的数据科学或者机器学习北京的领域专家，提供易于访问的深度学习工具。Auto-Keras 提供自动搜索深度学习模型的架构和超参数的函数。
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+[btlejack](https://github.com/virtualabs/btlejack)  
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+Btlejack 提供嗅探、阻塞和劫持蓝牙低功耗设备所需的一切。
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+[python-jvm-interpreter](https://github.com/gkbrk/python-jvm-interpreter)  
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+Python 中的 Java 虚拟机实现。
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+[trackerjacker](https://github.com/calebmadrigal/trackerjacker)  
+就像映射你没有连接上的 wifi 网络的 nmap，加上设备跟踪。
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+[Arctic](https://github.com/manahl/arctic)   
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+Arctic 是用于数字数据的高性能数据存储。它开箱即支持Pandas、numpy 数组和被  pickle 的对象，可插拔支持其他数据类型和可选的版本控制。对于每个客户端，Arctic 每秒可以查询数百万行，网络带宽实现约 10 倍的压缩，磁盘实现约 10 倍的压缩，并且每个 MongoDB 实例可以扩展到每秒数亿行。
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+[dynamic-rest](https://github.com/AltSchool/dynamic-rest)  
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+Django REST 框架的动态 API 扩展。
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+[img_term](https://github.com/JonnoFTW/img_term)  
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+在 ANSI 终端上显示图像和摄像机！
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+[artificial-adversary](https://github.com/airbnb/artificial-adversary)  
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+生成对抗文本示例和测试机器学习模型的工具。
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+[CharmPy](https://github.com/UIUC-PPL/charmpy)  
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+CharmPy 是一个通用的并行和分布式编程框架，带有简单但强大的 API，基于可迁移的 Python 对象和远程方法调用；构建在自适应的 C++ 运行时系统之上，以提供速度、可扩展性和动态负载平衡。
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+[Crypton](https://github.com/ashutosh1206/Crypton)  
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+包含各种加密系统、数字签名、散列算法以及来自 CTF 的示例挑战上的所有现有攻击的解释和实现的库。
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+[DanceNet](https://github.com/jsn5/dancenet)  
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+使用 Autoencoder、LSTM 和 Mixture Density Network 的舞蹈生成器。（Keras）
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+[Skein](https://github.com/jcrist/skein/)  
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+用于在 Apache YARN 上轻松部署应用的工具和库。
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+[PaperTTY](https://github.com/joukos/PaperTTY)  
+在电子墨水上渲染 TTY 的 Python 模块。
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+# 近期活动和网络研讨会  
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+[Boston Python 聚会轻演讲！ - Boston, MA](https://www.meetup.com/bostonpython/events/251044290/)  
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+将会有以下轻演讲：
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+  * 用多处理进入 Pickle
+  * 计算机科学/工程中的多样性和包容性
+  * Eliot，因果记录库
+  * pandas DataFrame 快速预览
+  * 使用 PyCharm 进行重构和静态代码分析
+  * 如果你用整型做了一些很糟糕的事情怎么办？
+  * 评估 Pi
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+[PyHou 2018 年 8 月聚会 - Houston, TX](https://www.meetup.com/python-14/events/250807263/)   
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+将会有以下演讲：
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+  * 电路 Python：利用物理计算可视化计算机科学原理
+  * API 礼仪 —— 缓存响应
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+  
+[London Python August Meet Up - London, UK](https://www.meetup.com/LondonPython/events/253207574/)  
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+将会有以下演讲：
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+  * 帮你写文档的测试
+  * 构建 BDD 样式的可执行规范
+  * 备用 CLI 工具
+  * 生活更好涂黑
+  * Python 3.8（可能）会有啥新东西
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+  
+[San Diego Python 2018 年 8 月聚会 - San Diego, CA](https://www.meetup.com/pythonsd/events/252768967/)   

Python Weekly/README.md

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 - [Issue 356](./Python_Weekly_Issue_356.md)
 - [Issue 357](./Python_Weekly_Issue_357.md)
 - [Issue 358](./Python_Weekly_Issue_358.md)
-- [Issue 359](./Python_Weekly_Issue_359.md)
+- [Issue 359](./Python_Weekly_Issue_359.md)
+- [Issue 360](./Python_Weekly_Issue_360.md)

SUMMARY.md

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 	- [Issue 357](./Python Weekly/Python_Weekly_Issue_357.md)
 	- [Issue 358](./Python Weekly/Python_Weekly_Issue_358.md)
 	- [Issue 359](./Python Weekly/Python_Weekly_Issue_359.md)
+	- [Issue 360](./Python Weekly/Python_Weekly_Issue_360.md)
 - Pycoder's Weekly    
 	* 中文版：[蟒周刊](http://weekly.pychina.org/)