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收录了 python代码 频道下的 50 篇内容
Dropbox 如何用四年完成 400 万行 Python 代码检查
作为 Python 的大用户之一，Dropbox 公司内部聚集了数百万行 Python 代码，动态类型的存在让代码越来越难以理解。因此，公司开始利用 mypy 逐步将代码转换为静态类型。虽然效果得到了充分验证，但整个过程充满了各种错误和失败。本文，Dropbox 公司完整输出了从项目研究到实践的 Python 静态检查全过程，以期对各位开发者有所帮助。
未编译 Python 代码比 Go 慢 100 倍
我之所以要写这篇文章，是想比较一下编译型代码的执行速度会比解释型快多少。
如何加速 Python 代码？
本文讲述了 5 个提高性能的方法，从使用更好的算法到多处理。
怎样让你写的 Python 代码更优雅？
按照《代码整洁之道》的说法，“花在阅读和编码上的时间比远远超过10:1。”
数据分析神器 Pandas：如何用 1 行 Python 代码挖掘数据？
Pandas堪称一个非常强大的数据分析工具。
如何通过几行 Python 代码，使用 BERT 进行词嵌入？
词嵌入这么简单？
25 个有用的 Python 代码段
本文介绍了 25 个简短且有用的Python代码段，它们可以帮你完成日常的一些任务。
你应该学习的 20 个 Python 代码段
Python禅宗：美丽胜于丑陋，明了胜于晦涩
1000 行 Python 代码脚本 bug，或影响上百篇学术论文
《Nature》杂志 2014 年的一篇论文包含了一个 Python 脚本，其中有一个模块是根据文件的排序返回值，但 Python 并没有定义查询的文件顺序。这意味着在不同的操作系统上，该脚本返回的值是不同的。这个 bug 直到最近才被发现，而这篇论文被引用了 158 次，如果这些论文使用了相同的脚本那么文章的结果很可能是错误的。
Serverless 实战：用 20 行 Python 代码轻松搞定图像分类和预测
图像分类是人工智能领域的一个热门话题，通俗来讲，就是根据各自在图像信息中反映的不同特征，把不同类别的目标区分开。图像分类利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，代替人的视觉判读。
深度学习的关键：无监督深度学习简介（附 Python 代码）
在这篇文章中，我们用一个直观的案例研究概述了无监督深度学习的概念。并且详解了在MNIST数据集上进行无监督学习的代码，包括K-Means、自编码器以及DEC算法。
从 Python2 到 Python3：超百万行代码迁移实践
在本文中，我们将介绍桌面客户端的 Python 3 简史，然后深入解析如何在允许持续开发的同时实现了逐步迁移。
仅用几行代码，让 Python 函数执行快 30 倍
添加几行多处理代码后，具有 537k 实例的数据集的执行时间几乎快了 30 倍。
从 Python 2 迁移到 Go：虽然代码量多，但太香了
本文是可汗学院的工程师们在编写 50 多万行 Go 代码后的感想。
Python 代码混淆工具概述
在保护Python代码安全方面，有多种混淆工具可供选择，包括 Cython, Nuitka, Pyminifier 和 IPA guard。本文将介绍这些工具的特点和适用情况，以及在实际应用中的注意事项。
【教程】Python 代码混淆工具，Python 源代码保密、加密、混淆
Python作为一种高级脚本语言，便捷的语法和丰富的库使它成为众多开发者的首选。然而，有时候我们希望保护我们的Python源代码，避免被他人轻易获取和篡改。为了实现这一目标，我们可以采取代码混淆的技术手段。本文将介绍Python代码混淆的现状、优化方法和常用
用不到 100 行 Rust 使 Python 快 100 倍
要处理增加的工作负载，系统至少要快 50 倍。我们认为，Rust 可以帮助我们实现这一目标。
Stream 从 Python 切换到 Go 的原因
Stream最近将其后端核心服务从Python改成了Go。虽然他们的某些模块仍然在使用Python，但是该公司已决定从现在开始使用Go来编写那些对性能要求较高的代码。在本文中，Stream的CEO兼创始人Thierry Schellenbach将解释他们决定转向Go的原因。
如何让 Python 处理速度翻倍？内含代码
本文介绍python协程的理解与使用，主要是针对网络请求这个模块做一个梳理。
ABAQUS 二次开发怎样接入 Python 代码？ABAQUS 软件教程
ABAQUS提供了Python接口，使用户可以通过编写Python代码来进行二次开发。以下是接入Python代码的步骤：
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