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Microsoft最近的动作和言论表明该公司的关注点已经重新回到了通过内部技术的开源和对已有标准的支持向更广泛的开发社区做贡献。Microsoft在过去一段时间内一直在致力于Python Tools for Visual Studio(PTVS)的研发,同时还发布了支持Node.js的Visual Studio工具(NTVS)。
微软为了在Visual Studio中支持Python而仍然不断努力着。Visual Studio Python工具(PTVS)目前已经来到了2.2的beta版本,其中加入了许多VS支持的其它语言中的标准特性,例如C#和VB中的各种功能。其中包括代码小片段、自动观察窗口,以及包管理。
微软持续改进它自己功能强大的(并且是开源)针对Visual Studio软件包的Python工具套件,这一工具套件也使得微软著名的集成开发环境(IDE)变成了强大的Python开发环境。该Python工具套件支持开发网页和桌面应用的VS2013简洁(Express)版本。
怎样提高代码的质量、安全性和可维护性,本文作者推荐了五款工具,并从四个方面对其进行量化。并且,他还介绍了怎样将这些工具整进CI pipeline。
Metaflow可以帮助数据科学家更快地将机器学习模型部署到实际生产环境。
**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。
在嵌入式开发的过程中,有时需跑大量的离线本地数据验证,虽然利用c语言也可以实现文件批量读取的操作,但是由于c语言需要自己搭建轮子,不如python拥有丰富的库可以调用,况且python也可以调用c语言的动态库,能用较为简单的代码就可以实现数据认证,在日常
针对Visual Studio的Python工具最近发布了第一个产品,它现在支持所有四种主要的Python解释器:CPython、IronPython、Jython和PyPy。 它可用在免费的Visual Studio集成Shell程序中,或者也可作为插件在Visual Studio专业版中使用。
多年以来,Python语言一直受到性能、应用程序打包以及项目管理三大问题的困扰。好在,解决方案即将到来。
Python 是微软未来云计算的一个重要组成部分,是服务和团队需要支持的语言之一,也是微软公司内外快速增长的数据科学和分析领域最受欢迎的语言。但一直以来,Python 在微软似乎从来没有享有如此高的盛誉。
三步走,带你快速入门数据分析
新人数据科学家都面临着一个问题,而这个问题非常重要:我是应该学习 Python 呢,还是学习 R?
作者根据多年的CLI使用经验,详细介绍了一些实用的CLI工具,希望它们能帮读者提高生产力。
Russell Jurney是一名数据艺术家、作家和工程师。本文描述了他在两个Kafka客户端(kafka-python和confluent-kafka)使用中遇到的问题,并针对如何选择开源工具提出了一些建议。
Python 第一语言霸主地位不是吹的...
随着数据科学的崛起,究竟哪种语言更适合该领域中机器学习方法的实现一直是一个颇具争论性的话题。近日,Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争,分析了自己选择Python的原因。
Visual Studio 2015 Update 2重点在于完善Visual Studio 2015的性能和可靠性。其中一些用以提高性能和响应速度的关键修复点包括:安装相应的扩展后Visual Studio启动的时间、关闭Visual Studio的时间、NuGet包的性能、打开Visual Studio团队资源管理器查询工作项目以及在断网环境下使用Visual Studio工作的问题。如果你打开发布日志,你将会看到有关性能和可靠性提升的一个完整列表。