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Python 数据挖掘与机器学习实战（二）：Python 语言简介
**编者按**：本文节选自方巍著《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的部分章节。
TIOBE 语言流行度排行显示混合编程时代到来
经过几年近乎狂热的探索之后，Ruby on Rails适用的范围已经被基本摸清。当那些扩展边界的尝试无疾而终时，Ruby流行度的下滑也就在情理之中了。当一个典型的软件系统需要涉及4～5种主要编程语言时，这对于程序员究竟是机遇还是挑战？很大程度上这取决于程序员自己。
全方位对比：Python、Julia、MATLAB、IDL 和 Java （2019 版）
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行了比较。
金融高频数据管理：DolphinDB 与 pickle 的性能对比测试和分析
本文测试DolphinDB和pickle在数据读取方面的性能。与使用pickle文件存储相比，直接使用DolphinDB数据库，数据读取速度可最多可提升10倍以上；若为了考虑与现有Python系统的集成，使用DolphinDB提供的Python API读取数据，速度最多有2~3倍的提升。
使用 Python 5 年后，我转向了 Go
Elad Leev作为AppsFlyer的一名DevOps的程序员，通过这篇文章解释了作为一名5年Python程序员是如何转化为Go的粉丝的。他解释了Python和Go在实际应用中的一些关键性差异，例如类型、并发、JSON的使用等，并推荐了若干Go相关的资源供初学者参考学习。
从 Python 切换到 Go 的 9 个理由
Stream将其主要编程语言从Python切换到了Go。本文将会解释他们决定从Python切换到Go的一些原因。
Python 中常见的数据结构：记录、结构体和纯数据对象
与数组相比，记录数据结构中的字段数目固定，每个都有一个名称，类型也可以不同。
基于 Scrapy 的爬虫解决方案
Scrapy是一个较为流行的Python爬虫框架，本文将简单介绍Scrapy的使用方法，并对一些常见问题提出解决方法。
解读 2015 之运维篇：变化、发展、涨姿势
本文为“解读2015之运维篇”。2015年虽不是运维发展最快的一年，却是运维变化最大的一年。前一年大家普遍认为云计算是运维的救命稻草，而2015年的多次“灾难”让人警醒。越来越多的企业开始对运维更加重视了，大力提倡自动化运维，围绕 “自动化运维”相关的探讨也越来越频繁，在一次又一次的思想碰撞中擦出火花，并实施落地。与此同时，无论是使用开源软件的数量还是采用开源软件的企业都在持续增长。许多公司对自己的一些软件进行了开源，其中包括Google、Facebook、微软和IBM等。企业用户以前所未有的速度拥抱开源，很多优秀人才也投身其中，开源不再可有可无。除此之外，运维基础系统的更新迭代也不容小觑。还有哪些涨姿势？我们一起来盘点。
为什么配置模式令人抓狂？尝试用编程语言来写吧
尝试用一门真正的编程语言来编写配置吧
编程语言安全性排行榜：Ruby 最佳，C 语言漏洞最多？
到底谁才是最安全的编程语言呢？且听本文细细道来！
开源一夏 | Python 对象的序列和反序列化
将对象转换为可保存状态（例如字节流、文本表示等）称为序列化，而反序列化将数据从上述格式转换回对象。
ChatGPT 写 21 个程序，16 个有漏洞：离取代程序员还远着呢！
AI 抢程序员饭碗的讨论似乎可以暂时告一段落了。
GitHub 标星 2400，Netflix 开源笔记本工具 Polynote
Netflix宣布开源Polynote，该笔记本环境给数据科学家和机器学习研究人员提供了一个机会。
一文解决现代编程语言选择困难：命令式编程
本文概述了当前在用的现代编程语言，按推荐程度从低到高依次列出。希望本文有助于读者选择合适的工具完成工作，降低开发工作量。原文篇幅过长。译文按设计用于命令式编程的C语言家族，以及设计用于响应式编程的ML语言家族，分为上下两篇提供。本文是上篇。
手把手教你怎样找代码漏洞
漏洞是软件杀手，bug是程序员的噩梦。
Python 为什么如此设计？
大概两年半前，我萌生了要创作一个新的系列文章的想法，也就是“Python为什么”，试图对 Python 的语法及特性提出“为什么”式的问题，以此加深对它的理解，探寻使用技巧、发展演变、设计哲学等话题。
Python 函数为什么会默认返回 None？
Python 有一项默认的做法，很多编程语言都没有——它的所有函数都会有一个返回值，不管你有没有写 return 语句。
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