i*t
2 楼
一天也搞不定一个啊
h*y
3 楼
（十八）
流星已逝，天空依然墨染。前世不再，宏愿不曾改变。今生已得，我却荒废了大半。
正欲继续大发感慨，我收到了龙隐发来的信息，问我在哪里，他的祖父及家人请我回去
。我一边回应龙隐，告诉他我马上就到；一边恋恋不舍地望着天空，仿佛前世、今生以
及生生世世的夙愿，都隐在那厚厚的天幕里。
回到福家，一家人早已恭候在门口，连龙隐的母亲也已起身，抱着小龙隐和家人站在一
起。见到福家人如此拘礼，我正要客套几句，小龙隐冲着我张开了手臂，咿咿呀呀地叫
着。在场的人先惊再喜，纷纷笑着说：“看看这孩子多机灵，刚刚出生就认得师傅了。”
其乐融融，其乐融融。这其乐融融的场面，让我禁不住心生感慨：人与人之间的距离，
可以远到隔山，隔海，隔时代，隔世，也可以近到心与心之间毫无阻隔。德，确实太重
要了，它可以化解人与人之间的阻隔，可以化解山与海之间的阻隔，可以化解尘世与尘
世间的阻隔，它还可以化解无数个自己与自己的阻隔。
龙隐的父亲从母亲的怀里接过孩子，又递到我的怀里，笑吟吟地说：“宝贝儿子，来，
咱们先拜见师傅。”
小龙隐像懂事一样，一把扑到我的怀里，用小手拍着我的胸口，咿呀地又说又笑。看着
可爱的孩子，看着他不停地拍着我的胸口，我的鼻子一酸，差点落下泪来。不禁对着孩
子轻轻地问：“孩子，你是不是告诉我要早些去找你呀？”
不曾想，这话一出口，孩子哇哇地大哭起来，连龙隐也转过身去，不停地抹着眼睛。
龙隐的祖母接过孩子，和母亲一起向香案前的软榻走去。龙隐的祖父一边泡茶一边笑着
说：“上师，龙隐说您也喜欢茶，还说让我好生保管这茶海，将来他要把它送给恩师。”
我知道福人是想打破这带着些许忧伤的氛围，也就打起精神，抚着白润的茶海，欣赏着
上面精美的图画和精细的雕工，禁不住连连赞叹。龙隐见我如此喜欢，也破涕为笑，高
兴地说：“师傅，祖父还给您准备了一份礼物，要不要猜猜看是什么？”
龙隐的祖父假装生气地说：“唉，这孩子，怎么好让上师猜谜呢。”
“可不是嘛，一定是让上师给宠坏了。”龙隐的父亲一边说一边笑着起身，向香案走去。
“父亲，我来，我来。”龙隐跳了起来，蹦到父亲身边，回过头来对我说，“师傅，这
可是祖父亲手雕刻了几年的绝美工艺。”
说着，龙隐拉开了香案下面的两扇柜门，露出了一个宽大的、精美绝伦的用整块白玉雕
刻而成的台案。看着台案，我惊喜难耐，不禁站起身，向福人抱拳道：“您，怎么知道
，我将需要这样一个台案？”
龙隐的祖父也站起身，神秘地一笑，向我抱拳道：“心有灵犀，心有灵犀。”
我似乎猛地收到了一个来自未来的信息，虽然只是模模糊糊、朦朦胧胧的几节断章，也
已经足够让我对福人有了进一步的了解和认识。正如我刚刚感悟的那样，“德，可以化
解尘世与尘世间的阻隔”。
与福人心照不宣地笑，我接过他的话说：“是啊，心有灵犀，没有前缘也有后缘。”
这种笑太由心也太入心，让你无须思忖已经沉醉其中。这种笑也太有感染力，直引得福
家人一起笑了起来。是啊，当人与人之间如此无隔，当人心之间如此相通，只要能够由
心而笑并笑到彼此的心里，是否知道笑的内容又有什么关系呢？
所有的人里，笑得最开怀的是福人，笑得最欣慰的是福家，笑得最坚定的是忘福，笑得
最含蓄的是福媳，笑得最天真的是小龙隐，笑得最不甘心的是龙隐。他像个小孩子一样
，几步就跳到了我和福人的身边，撅着嘴说：“看祖父和师傅心照不宣的样子，好像有
什么秘密一样。不如说给我们大家听听嘛，免得让我们跟着一起傻笑。”
听着龙隐的话，我又是一阵心酸。这个孩子实在太懂事，太遵守孝道，太想尽可能地利
用这有限的时间，围绕在长辈的膝前，哄他们开心，逗他们笑，让他们尽享天伦之乐。
福人看出了我的心思，连忙拉住了龙隐的胳膊，语重心长地说：“孩子，小时候让你一
个人独守全福园，辛苦你了；以后你要好好照顾师傅，和师傅一起完成度人的大业，有
劳你了。”
龙隐一愣，看了看祖父又看了看我，轻轻地问：“我们该走了，是吗？”
我默默地点头，福人微笑着说：“孩子，走出福家之后，你就不再属于福家，不再是福
家的子孙。你要时刻牢记自己肩负的责任，你要时刻想着众生都是你的再生父母，你要
为了他们放下我们，把他们当作我们。”
龙隐有些哽咽，但只是转瞬之间，他就绽开了笑颜，转身对着香案深施五福礼，又一一
向祖父、祖母、父亲、母亲深深施礼，请他们放心自己一定不辱使命，也请他们多多保
重。然后，他拉着我轻轻地说了声：“师傅，我们走。”便毅然决然地和我一起，离开
了福家，浮游在小城的上空。
站在云端，看着福家的宅院，看着墓碑林立的全福园，看着已经夷为平地的大管家的豪
宅，龙隐再也忍耐不住内心的复杂情愫，号啕大哭起来。
龙隐的哭声乍起，小城上空忽地雷电交加，光火闪耀，转眼之后已是暴雨如洪，汪洋而
泻。
见此情景，我轻轻地唤着龙隐，道：“孩子，我们该回了。你要记得祖父的话，‘你要
时刻牢记自己肩负的责任，你要时刻想着众生都是你的再生父母，你要为了他们放下我
们，把他们当作我们’。如此去做，才是真正的孝，才是遵从自然而为。”
龙隐止住了哭声，抽泣着问：“师傅，蟒蛇怎么办？”
“来日方长。”我说。
“师傅，我忘了拿父亲为我做的双剑。”龙隐用试探的口吻，轻轻地说。
“那个，属于小龙隐，不属于你。”我决绝地说。
“师傅。”龙隐哽咽道。
“什么？”我问。
“没事，我们走吧。”龙隐猛地向前飞去，再次放声痛哭。
人世间，最难过的关口就是“情”关，而所有的情当中，最难舍的是亲情。龙隐这孩子
，为了肩负的责任，舍弃的实在是太多了。龙隐的家人，为了救渡世人的大业，舍弃的
实在是太多了。跟在龙隐的身后，看着一路的电闪雷鸣，我的心也隐隐地痛了起来。但
是，当我想到了学智，想到了沼泽，想到黑暗尽头的村庄，想到相互疯狂拥挤的生灵们
，想到老者，想到前世跳到五福院上揭房瓦的自己，所有的伤感与不舍都在顷刻之间荡
然无存。
与此同时，电闪雷鸣渐渐平息。我听到龙隐坚定地对我说：“师傅，您别担心，也别难
过。我只是用泪水与家人作别，我只是用泪水洗去我和家人之间的思念与牵挂。从此之
后，我是众生的子孙，他们只是众生的一员。”
雷雨再起。这一次，是我在痛哭。我没有尘缘，想要洗去的是什么呢？
流星已逝，天空依然墨染。前世不再，宏愿不曾改变。今生已得，我却荒废了大半。
正欲继续大发感慨，我收到了龙隐发来的信息，问我在哪里，他的祖父及家人请我回去
。我一边回应龙隐，告诉他我马上就到；一边恋恋不舍地望着天空，仿佛前世、今生以
及生生世世的夙愿，都隐在那厚厚的天幕里。
回到福家，一家人早已恭候在门口，连龙隐的母亲也已起身，抱着小龙隐和家人站在一
起。见到福家人如此拘礼，我正要客套几句，小龙隐冲着我张开了手臂，咿咿呀呀地叫
着。在场的人先惊再喜，纷纷笑着说：“看看这孩子多机灵，刚刚出生就认得师傅了。”
其乐融融，其乐融融。这其乐融融的场面，让我禁不住心生感慨：人与人之间的距离，
可以远到隔山，隔海，隔时代，隔世，也可以近到心与心之间毫无阻隔。德，确实太重
要了，它可以化解人与人之间的阻隔，可以化解山与海之间的阻隔，可以化解尘世与尘
世间的阻隔，它还可以化解无数个自己与自己的阻隔。
龙隐的父亲从母亲的怀里接过孩子，又递到我的怀里，笑吟吟地说：“宝贝儿子，来，
咱们先拜见师傅。”
小龙隐像懂事一样，一把扑到我的怀里，用小手拍着我的胸口，咿呀地又说又笑。看着
可爱的孩子，看着他不停地拍着我的胸口，我的鼻子一酸，差点落下泪来。不禁对着孩
子轻轻地问：“孩子，你是不是告诉我要早些去找你呀？”
不曾想，这话一出口，孩子哇哇地大哭起来，连龙隐也转过身去，不停地抹着眼睛。
龙隐的祖母接过孩子，和母亲一起向香案前的软榻走去。龙隐的祖父一边泡茶一边笑着
说：“上师，龙隐说您也喜欢茶，还说让我好生保管这茶海，将来他要把它送给恩师。”
我知道福人是想打破这带着些许忧伤的氛围，也就打起精神，抚着白润的茶海，欣赏着
上面精美的图画和精细的雕工，禁不住连连赞叹。龙隐见我如此喜欢，也破涕为笑，高
兴地说：“师傅，祖父还给您准备了一份礼物，要不要猜猜看是什么？”
龙隐的祖父假装生气地说：“唉，这孩子，怎么好让上师猜谜呢。”
“可不是嘛，一定是让上师给宠坏了。”龙隐的父亲一边说一边笑着起身，向香案走去。
“父亲，我来，我来。”龙隐跳了起来，蹦到父亲身边，回过头来对我说，“师傅，这
可是祖父亲手雕刻了几年的绝美工艺。”
说着，龙隐拉开了香案下面的两扇柜门，露出了一个宽大的、精美绝伦的用整块白玉雕
刻而成的台案。看着台案，我惊喜难耐，不禁站起身，向福人抱拳道：“您，怎么知道
，我将需要这样一个台案？”
龙隐的祖父也站起身，神秘地一笑，向我抱拳道：“心有灵犀，心有灵犀。”
我似乎猛地收到了一个来自未来的信息，虽然只是模模糊糊、朦朦胧胧的几节断章，也
已经足够让我对福人有了进一步的了解和认识。正如我刚刚感悟的那样，“德，可以化
解尘世与尘世间的阻隔”。
与福人心照不宣地笑，我接过他的话说：“是啊，心有灵犀，没有前缘也有后缘。”
这种笑太由心也太入心，让你无须思忖已经沉醉其中。这种笑也太有感染力，直引得福
家人一起笑了起来。是啊，当人与人之间如此无隔，当人心之间如此相通，只要能够由
心而笑并笑到彼此的心里，是否知道笑的内容又有什么关系呢？
所有的人里，笑得最开怀的是福人，笑得最欣慰的是福家，笑得最坚定的是忘福，笑得
最含蓄的是福媳，笑得最天真的是小龙隐，笑得最不甘心的是龙隐。他像个小孩子一样
，几步就跳到了我和福人的身边，撅着嘴说：“看祖父和师傅心照不宣的样子，好像有
什么秘密一样。不如说给我们大家听听嘛，免得让我们跟着一起傻笑。”
听着龙隐的话，我又是一阵心酸。这个孩子实在太懂事，太遵守孝道，太想尽可能地利
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Python日报 2015-03-02
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更好看的HTML版
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1) 【解读IPython3新特性】 by @python产品开发
关键词：Python3, 博客
IPython3的时代到来了, 作为150个贡献者中的一个, 我也很惊讶来的这么快, 我写了
篇blog对其中最重要的内容做了解释. [1] @好东西传送门 @ZoomQuiet @开发者头条 @
WEB开发者
[1] http://www.dongwm.com/archives/ipython3shi-dai-dao-lai/
2) 【Python下用Pandas读取和分析数据的一组实际例子】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, 资源, IPython, 计算, 课程
[IPN]《Pandas in a Hurry》 [1] 2015 San Diego Data Science Fun Conference上
的pandas教程，Python下用Pandas读取和分析数据的一组实际例子
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/jaimefrio/data_science_fun_conference_2015_pandas_in_a_hurry/blob/master/pandas_in_a_hurry.ipynb
长微博图：http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epqaswo0p2j20wkf1ox6u.jpg
3) 【Python下用Numpy或Theano生成基准测试数据集】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, 机器学习, 计算
[文章]《Artificial Dataset Generation for Machine Learning with Python and
Numpy / Theano》 [1] Python下用Numpy或Theano生成基准测试数据集，用于开发或验
证机器学习算法
[1] http://creative-punch.net/2014/08/artificial-dataset-machine-learning-python/
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epqybvukmpj20ly1zqtpc.jpg
4) 【多说SDK for Python/Django App】 by @beinghunter
关键词：Web, 库, Django
我正在看 多说SDK for Python/ Django App - 多说开发者中心(来自 @手机百度 , 点
击下载: [1] ) [2]
[1] http://wuxian.baidu.com/baidusearch
[2] http://msh.baidu.com/Boxj1Yn9616
5) 【MATLAB与Python语言区别总结整理汇总】 by @不讲理啦
关键词：Matlab, 博客
发表了一篇转载博文《[转载][转]MATLAB与Python语言区别总结整理汇总》 [1]
[1] http://blog.sina.com.cn/s/blog_6411d8370102vk8m.html?ref=weibocard
--------
完整版 15条
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IPython3的时代到来了, 作为150个贡献者中的一个, 我也很惊讶来的这么快, 我写了
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[1] http://www.dongwm.com/archives/ipython3shi-dai-dao-lai/
2) 【Python下用Pandas读取和分析数据的一组实际例子】 by @爱可可-爱生活
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[IPN]《Pandas in a Hurry》 [1] 2015 San Diego Data Science Fun Conference上
的pandas教程，Python下用Pandas读取和分析数据的一组实际例子
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/jaimefrio/data_science_fun_conference_2015_pandas_in_a_hurry/blob/master/pandas_in_a_hurry.ipynb
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证机器学习算法
[1] http://creative-punch.net/2014/08/artificial-dataset-machine-learning-python/
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我正在看 多说SDK for Python/ Django App - 多说开发者中心(来自 @手机百度 , 点
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[1] http://wuxian.baidu.com/baidusearch
[2] http://msh.baidu.com/Boxj1Yn9616
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Python日报 2015-03-03
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1) 【Python下用Scrapy和MongoDB构建爬虫系统】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 博客, 爬虫
《Web Scraping and Crawling With Scrapy and MongoDB》Part1: [1] Part2: [2]
Python下用Scrapy和MongoDB构建爬虫系统，以StackOverflow为例，难得的Scrapy实操
好文
[1] https://realpython.com/blog/python/web-scraping-with-scrapy-and-mongodb/
[2] https://realpython.com/blog/python/web-scraping-and-crawling-with-scrapy
-and-mongodb/
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epsaphmrjoj20jh7lz7wi.jpg
2) 【数据科学到底该用R还是Python？】 by @爱可可-爱生活
关键词：数据科学, Andrew Lim, 计算
[问答]《Which is better for data analysis: R or Python?》 [1] 数据科学到底该
用R还是Python？类似的争论永远没有答案，Andrew Lim的回答很中肯：R重数学，一批
数学家统计学家帮你简化数学分析；Python重通用，一批编程高手帮你简化和解决问题
。两者结合，扬长避短，才是最佳实践
[1] https://www.quora.com/Which-is-better-for-data-analysis-R-or-Python
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epsmr1y8pmj20vc4xmx6p.jpg
3) 【多种编程语言矩阵操作代码速查表】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, Matlab, 计算, 速查卡
[速查]《Matrix Cheatsheet》 [1] 矩阵操作代码速查表，整理了MATLAB/Octave、
Python NumPy、R、Julia下典型矩阵操作的示例代码，很实用
[1] http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eps9yx8p8qj21kwahvu0y.jpg
4) 【Python下的并行任务(Task Parallelism)操作讲解】 by @Python传送门
关键词：库, 并行, 博客
Python下的并行任务(Task Parallelism)操作讲解 [1]
[1] https://cslocumwx.github.io/blog/2015/02/23/python-multiprocessing/?utm_
content=bufferd070d&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=
buffer
5) 【Python下用KNN和DTW(Dynamic Time Warping)作时序信号分类】 by @爱可可-爱
生活
关键词：工具, 数据科学, 资源, IPython, 机器学习, 课程
[IPN]《Timeseries Classification: KNN & DTW》 [1] Python下用KNN和DTW(Dynamic
Time Warping)作时序信号分类
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/markdregan/K-Nearest-Neighbors-with-Dynamic-Time-Warping/blob/master/K_Nearest_Neighbor_Dynamic_Time_Warping.ipynb
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eps5ehr1o7j20nb9j9x6r.jpg
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1) 【Python下用Scrapy和MongoDB构建爬虫系统】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 博客, 爬虫
《Web Scraping and Crawling With Scrapy and MongoDB》Part1: [1] Part2: [2]
Python下用Scrapy和MongoDB构建爬虫系统，以StackOverflow为例，难得的Scrapy实操
好文
[1] https://realpython.com/blog/python/web-scraping-with-scrapy-and-mongodb/
[2] https://realpython.com/blog/python/web-scraping-and-crawling-with-scrapy
-and-mongodb/
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2) 【数据科学到底该用R还是Python？】 by @爱可可-爱生活
关键词：数据科学, Andrew Lim, 计算
[问答]《Which is better for data analysis: R or Python?》 [1] 数据科学到底该
用R还是Python？类似的争论永远没有答案，Andrew Lim的回答很中肯：R重数学，一批
数学家统计学家帮你简化数学分析；Python重通用，一批编程高手帮你简化和解决问题
。两者结合，扬长避短，才是最佳实践
[1] https://www.quora.com/Which-is-better-for-data-analysis-R-or-Python
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3) 【多种编程语言矩阵操作代码速查表】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, Matlab, 计算, 速查卡
[速查]《Matrix Cheatsheet》 [1] 矩阵操作代码速查表，整理了MATLAB/Octave、
Python NumPy、R、Julia下典型矩阵操作的示例代码，很实用
[1] http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html
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4) 【Python下的并行任务(Task Parallelism)操作讲解】 by @Python传送门
关键词：库, 并行, 博客
Python下的并行任务(Task Parallelism)操作讲解 [1]
[1] https://cslocumwx.github.io/blog/2015/02/23/python-multiprocessing/?utm_
content=bufferd070d&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=
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5) 【Python下用KNN和DTW(Dynamic Time Warping)作时序信号分类】 by @爱可可-爱
生活
关键词：工具, 数据科学, 资源, IPython, 机器学习, 课程
[IPN]《Timeseries Classification: KNN & DTW》 [1] Python下用KNN和DTW(Dynamic
Time Warping)作时序信号分类
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/markdregan/K-Nearest-Neighbors-with-Dynamic-Time-Warping/blob/master/K_Nearest_Neighbor_Dynamic_Time_Warping.ipynb
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Python日报 2015-03-04
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1) 【Python下的环境科学数据分析实战】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, IPython, SciPy, 代码, 机器学习, 计算
[IPN]《Python for Data Analysis》 [1] Python数据分析指南，环境科学数据实战，
内容涉及IPython使用、Python基础、Numpy及Scipy基础、统计数据建模、Pandas、
Scikit-Learn使用等，相当有料，推荐！ ipn: [2]
[1] https://github.com/nicolasfauchereau/NIWA_Python_seminars
[2] http://nbviewer.ipython.org/github/nicolasfauchereau/NIWA_Python_seminars/tree/master/
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eptnaqdwhjj20zk5hdnpd.jpg
2) 【MIT的Python 进阶课程：计算科学与数据思维导论】 by @MOOC学院
关键词：资源, Eric Grimson, 课程
【来自MIT的Python 进阶课程：计算科学与数据思维导论】已经掌握了基本的Python
编程方法？就来这门课程进一步提升自己吧！MIT执行校长Eric Grimson 亲自授课，介
绍用Python 进行数据分析的方法，培养你的编程思维，今天开课： [1] #MOOC新课#
[1] http://mooc.guokr.com/course/935/Introduction-to-Computational-Thinking-and-Data-Science/
3) 【以Pyspider为例的网络爬虫剖析】 by @Python开发者
关键词：库, 爬虫
《网络爬虫剖析，以Pyspider为例》 网络爬虫是一个扫描网络内容并记录其有用信息
的工具。它能打开一大堆网页，分析每个页面的内容以便寻找所有感兴趣的数据。 [1]
（伯乐在线 - Allen 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81109/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【Python异步读写与数据库编程】 by @Python传送门
关键词：数据库
Python异步读写与数据库编程 [1]
[1] http://techspot.zzzeek.org/2015/02/15/asynchronous-python-and-databases/?utm_content=buffer63043&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer
5) 【从Google Finance拿股票信息】 by @我就是宏涛
关键词：金融
Fetch finance data from google api: [1] @Python发烧友 @好东西传送门 @
python4cn
[1] https://pypi.python.org/pypi/googlefinance/0.4
--------
完整版 15条
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@好东西传送门 出品, 过刊见
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订阅：给 [email protected]
/* */ 发封空信， 标题: 订阅Python日报
更好看的HTML版
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1) 【Python下的环境科学数据分析实战】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, IPython, SciPy, 代码, 机器学习, 计算
[IPN]《Python for Data Analysis》 [1] Python数据分析指南，环境科学数据实战，
内容涉及IPython使用、Python基础、Numpy及Scipy基础、统计数据建模、Pandas、
Scikit-Learn使用等，相当有料，推荐！ ipn: [2]
[1] https://github.com/nicolasfauchereau/NIWA_Python_seminars
[2] http://nbviewer.ipython.org/github/nicolasfauchereau/NIWA_Python_seminars/tree/master/
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eptnaqdwhjj20zk5hdnpd.jpg
2) 【MIT的Python 进阶课程：计算科学与数据思维导论】 by @MOOC学院
关键词：资源, Eric Grimson, 课程
【来自MIT的Python 进阶课程：计算科学与数据思维导论】已经掌握了基本的Python
编程方法？就来这门课程进一步提升自己吧！MIT执行校长Eric Grimson 亲自授课，介
绍用Python 进行数据分析的方法，培养你的编程思维，今天开课： [1] #MOOC新课#
[1] http://mooc.guokr.com/course/935/Introduction-to-Computational-Thinking-and-Data-Science/
3) 【以Pyspider为例的网络爬虫剖析】 by @Python开发者
关键词：库, 爬虫
《网络爬虫剖析，以Pyspider为例》 网络爬虫是一个扫描网络内容并记录其有用信息
的工具。它能打开一大堆网页，分析每个页面的内容以便寻找所有感兴趣的数据。 [1]
（伯乐在线 - Allen 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81109/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【Python异步读写与数据库编程】 by @Python传送门
关键词：数据库
Python异步读写与数据库编程 [1]
[1] http://techspot.zzzeek.org/2015/02/15/asynchronous-python-and-databases/?utm_content=buffer63043&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer
5) 【从Google Finance拿股票信息】 by @我就是宏涛
关键词：金融
Fetch finance data from google api: [1] @Python发烧友 @好东西传送门 @
python4cn
[1] https://pypi.python.org/pypi/googlefinance/0.4
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Python日报 2015-03-05
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1) 【Python代码微优化——查找速度提高5%的技巧】 by @爱可可-爱生活
关键词：开发, 优化
[文章]《Micro-Optimizations in Python Code: Speeding Up Lookups》 [1] Python
代码微优化——查找速度提高5%的技巧（可读性会下降）
[1] http://jamesls.com/micro-optimizations-in-python-code-speeding-up-lookups.html
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epux2p9r2qj20kn473e5s.jpg
2) 【详细讲解Django模型】 by @博客园
关键词：Web, 库, Django, 博客
django模型 - starof - 博客园 [1]
[1] http://www.cnblogs.com/starof/p/4268363.html
3) 【关于最佳Python机器学习书的讨论】 by @爱可可-爱生活
关键词：书籍, 数据科学, 机器学习
[讨论]《Best book for machine learning in python ?》 [1] 又见Reddit上的Best
主题讨论贴，这次是“最佳Python机器学习书”，提到的都不错，有机会可以看看
[1] http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/2xptdg/best_book_for_machine_learning_in_python/
长微博图：http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epuwedv33cj21ja752kjn.jpg
4) 【高端”的编程语言是否真的高端？】 by @LUPA开源社区
【“高端”的编程语言是否真的高端?】某些Ruby、Python和Javascript的新手程序员
常常抱怨这些语言太低端，感觉他们没有学习到那些真正“高端”的编程语言。本文将
详细 ... [1]
[1] None
5) 【南京大学使用Python的概率论与数理统计课程】 by @网易云课堂
关键词：数据科学, 资源, 计算, 课程
#新课#南京大学《概率论与数理统计》MOOC，用严谨的数学和优雅的python分析随机现
象背后的迷人规律。3月16日开课，火热报名中！ [1] #计算机体系课程#
[1] http://mooc.study.163.com/course/NJU-1000031001#/info?utm_source=weibo&utm_medium=Daily_push&utm_campaign=business&utm_content=yunketangfree0305
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1) 【Python代码微优化——查找速度提高5%的技巧】 by @爱可可-爱生活
关键词：开发, 优化
[文章]《Micro-Optimizations in Python Code: Speeding Up Lookups》 [1] Python
代码微优化——查找速度提高5%的技巧（可读性会下降）
[1] http://jamesls.com/micro-optimizations-in-python-code-speeding-up-lookups.html
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epux2p9r2qj20kn473e5s.jpg
2) 【详细讲解Django模型】 by @博客园
关键词：Web, 库, Django, 博客
django模型 - starof - 博客园 [1]
[1] http://www.cnblogs.com/starof/p/4268363.html
3) 【关于最佳Python机器学习书的讨论】 by @爱可可-爱生活
关键词：书籍, 数据科学, 机器学习
[讨论]《Best book for machine learning in python ?》 [1] 又见Reddit上的Best
主题讨论贴，这次是“最佳Python机器学习书”，提到的都不错，有机会可以看看
[1] http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/2xptdg/best_book_for_machine_learning_in_python/
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4) 【高端”的编程语言是否真的高端？】 by @LUPA开源社区
【“高端”的编程语言是否真的高端?】某些Ruby、Python和Javascript的新手程序员
常常抱怨这些语言太低端，感觉他们没有学习到那些真正“高端”的编程语言。本文将
详细 ... [1]
[1] None
5) 【南京大学使用Python的概率论与数理统计课程】 by @网易云课堂
关键词：数据科学, 资源, 计算, 课程
#新课#南京大学《概率论与数理统计》MOOC，用严谨的数学和优雅的python分析随机现
象背后的迷人规律。3月16日开课，火热报名中！ [1] #计算机体系课程#
[1] http://mooc.study.163.com/course/NJU-1000031001#/info?utm_source=weibo&utm_medium=Daily_push&utm_campaign=business&utm_content=yunketangfree0305
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Python日报 2015-03-02
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1) 【解读IPython3新特性】 by @python产品开发
关键词：Python3, 博客
IPython3的时代到来了, 作为150个贡献者中的一个, 我也很惊讶来的这么快, 我写了
篇blog对其中最重要的内容做了解释. [1] @好东西传送门 @ZoomQuiet @开发者头条 @
WEB开发者
[1] http://www.dongwm.com/archives/ipython3shi-dai-dao-lai/
2) 【Python下用Pandas读取和分析数据的一组实际例子】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, 资源, IPython, 计算, 课程
[IPN]《Pandas in a Hurry》 [1] 2015 San Diego Data Science Fun Conference上
的pandas教程，Python下用Pandas读取和分析数据的一组实际例子
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/jaimefrio/data_science_fun_conference_2015_pandas_in_a_hurry/blob/master/pandas_in_a_hurry.ipynb
长微博图：http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epqaswo0p2j20wkf1ox6u.jpg
3) 【Python下用Numpy或Theano生成基准测试数据集】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, 机器学习, 计算
[文章]《Artificial Dataset Generation for Machine Learning with Python and
Numpy / Theano》 [1] Python下用Numpy或Theano生成基准测试数据集，用于开发或验
证机器学习算法
[1] http://creative-punch.net/2014/08/artificial-dataset-machine-learning-python/
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epqybvukmpj20ly1zqtpc.jpg
4) 【多说SDK for Python/Django App】 by @beinghunter
关键词：Web, 库, Django
我正在看 多说SDK for Python/ Django App - 多说开发者中心(来自 @手机百度 , 点
击下载: [1] ) [2]
[1] http://wuxian.baidu.com/baidusearch
[2] http://msh.baidu.com/Boxj1Yn9616
5) 【MATLAB与Python语言区别总结整理汇总】 by @不讲理啦
关键词：Matlab, 博客
发表了一篇转载博文《[转载][转]MATLAB与Python语言区别总结整理汇总》 [1]
[1] http://blog.sina.com.cn/s/blog_6411d8370102vk8m.html?ref=weibocard
--------
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1) 【解读IPython3新特性】 by @python产品开发
关键词：Python3, 博客
IPython3的时代到来了, 作为150个贡献者中的一个, 我也很惊讶来的这么快, 我写了
篇blog对其中最重要的内容做了解释. [1] @好东西传送门 @ZoomQuiet @开发者头条 @
WEB开发者
[1] http://www.dongwm.com/archives/ipython3shi-dai-dao-lai/
2) 【Python下用Pandas读取和分析数据的一组实际例子】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, 资源, IPython, 计算, 课程
[IPN]《Pandas in a Hurry》 [1] 2015 San Diego Data Science Fun Conference上
的pandas教程，Python下用Pandas读取和分析数据的一组实际例子
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/jaimefrio/data_science_fun_conference_2015_pandas_in_a_hurry/blob/master/pandas_in_a_hurry.ipynb
长微博图：http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epqaswo0p2j20wkf1ox6u.jpg
3) 【Python下用Numpy或Theano生成基准测试数据集】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, 机器学习, 计算
[文章]《Artificial Dataset Generation for Machine Learning with Python and
Numpy / Theano》 [1] Python下用Numpy或Theano生成基准测试数据集，用于开发或验
证机器学习算法
[1] http://creative-punch.net/2014/08/artificial-dataset-machine-learning-python/
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4) 【多说SDK for Python/Django App】 by @beinghunter
关键词：Web, 库, Django
我正在看 多说SDK for Python/ Django App - 多说开发者中心(来自 @手机百度 , 点
击下载: [1] ) [2]
[1] http://wuxian.baidu.com/baidusearch
[2] http://msh.baidu.com/Boxj1Yn9616
5) 【MATLAB与Python语言区别总结整理汇总】 by @不讲理啦
关键词：Matlab, 博客
发表了一篇转载博文《[转载][转]MATLAB与Python语言区别总结整理汇总》 [1]
[1] http://blog.sina.com.cn/s/blog_6411d8370102vk8m.html?ref=weibocard
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Python日报 2015-03-03
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1) 【Python下用Scrapy和MongoDB构建爬虫系统】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 博客, 爬虫
《Web Scraping and Crawling With Scrapy and MongoDB》Part1: [1] Part2: [2]
Python下用Scrapy和MongoDB构建爬虫系统，以StackOverflow为例，难得的Scrapy实操
好文
[1] https://realpython.com/blog/python/web-scraping-with-scrapy-and-mongodb/
[2] https://realpython.com/blog/python/web-scraping-and-crawling-with-scrapy
-and-mongodb/
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epsaphmrjoj20jh7lz7wi.jpg
2) 【数据科学到底该用R还是Python？】 by @爱可可-爱生活
关键词：数据科学, Andrew Lim, 计算
[问答]《Which is better for data analysis: R or Python?》 [1] 数据科学到底该
用R还是Python？类似的争论永远没有答案，Andrew Lim的回答很中肯：R重数学，一批
数学家统计学家帮你简化数学分析；Python重通用，一批编程高手帮你简化和解决问题
。两者结合，扬长避短，才是最佳实践
[1] https://www.quora.com/Which-is-better-for-data-analysis-R-or-Python
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epsmr1y8pmj20vc4xmx6p.jpg
3) 【多种编程语言矩阵操作代码速查表】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, Matlab, 计算, 速查卡
[速查]《Matrix Cheatsheet》 [1] 矩阵操作代码速查表，整理了MATLAB/Octave、
Python NumPy、R、Julia下典型矩阵操作的示例代码，很实用
[1] http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eps9yx8p8qj21kwahvu0y.jpg
4) 【Python下的并行任务(Task Parallelism)操作讲解】 by @Python传送门
关键词：库, 并行, 博客
Python下的并行任务(Task Parallelism)操作讲解 [1]
[1] https://cslocumwx.github.io/blog/2015/02/23/python-multiprocessing/?utm_
content=bufferd070d&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=
buffer
5) 【Python下用KNN和DTW(Dynamic Time Warping)作时序信号分类】 by @爱可可-爱
生活
关键词：工具, 数据科学, 资源, IPython, 机器学习, 课程
[IPN]《Timeseries Classification: KNN & DTW》 [1] Python下用KNN和DTW(Dynamic
Time Warping)作时序信号分类
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/markdregan/K-Nearest-Neighbors-with-Dynamic-Time-Warping/blob/master/K_Nearest_Neighbor_Dynamic_Time_Warping.ipynb
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eps5ehr1o7j20nb9j9x6r.jpg
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1) 【Python下用Scrapy和MongoDB构建爬虫系统】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 博客, 爬虫
《Web Scraping and Crawling With Scrapy and MongoDB》Part1: [1] Part2: [2]
Python下用Scrapy和MongoDB构建爬虫系统，以StackOverflow为例，难得的Scrapy实操
好文
[1] https://realpython.com/blog/python/web-scraping-with-scrapy-and-mongodb/
[2] https://realpython.com/blog/python/web-scraping-and-crawling-with-scrapy
-and-mongodb/
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2) 【数据科学到底该用R还是Python？】 by @爱可可-爱生活
关键词：数据科学, Andrew Lim, 计算
[问答]《Which is better for data analysis: R or Python?》 [1] 数据科学到底该
用R还是Python？类似的争论永远没有答案，Andrew Lim的回答很中肯：R重数学，一批
数学家统计学家帮你简化数学分析；Python重通用，一批编程高手帮你简化和解决问题
。两者结合，扬长避短，才是最佳实践
[1] https://www.quora.com/Which-is-better-for-data-analysis-R-or-Python
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epsmr1y8pmj20vc4xmx6p.jpg
3) 【多种编程语言矩阵操作代码速查表】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, Matlab, 计算, 速查卡
[速查]《Matrix Cheatsheet》 [1] 矩阵操作代码速查表，整理了MATLAB/Octave、
Python NumPy、R、Julia下典型矩阵操作的示例代码，很实用
[1] http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eps9yx8p8qj21kwahvu0y.jpg
4) 【Python下的并行任务(Task Parallelism)操作讲解】 by @Python传送门
关键词：库, 并行, 博客
Python下的并行任务(Task Parallelism)操作讲解 [1]
[1] https://cslocumwx.github.io/blog/2015/02/23/python-multiprocessing/?utm_
content=bufferd070d&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=
buffer
5) 【Python下用KNN和DTW(Dynamic Time Warping)作时序信号分类】 by @爱可可-爱
生活
关键词：工具, 数据科学, 资源, IPython, 机器学习, 课程
[IPN]《Timeseries Classification: KNN & DTW》 [1] Python下用KNN和DTW(Dynamic
Time Warping)作时序信号分类
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/markdregan/K-Nearest-Neighbors-with-Dynamic-Time-Warping/blob/master/K_Nearest_Neighbor_Dynamic_Time_Warping.ipynb
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Python日报 2015-03-04
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1) 【Python下的环境科学数据分析实战】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, IPython, SciPy, 代码, 机器学习, 计算
[IPN]《Python for Data Analysis》 [1] Python数据分析指南，环境科学数据实战，
内容涉及IPython使用、Python基础、Numpy及Scipy基础、统计数据建模、Pandas、
Scikit-Learn使用等，相当有料，推荐！ ipn: [2]
[1] https://github.com/nicolasfauchereau/NIWA_Python_seminars
[2] http://nbviewer.ipython.org/github/nicolasfauchereau/NIWA_Python_seminars/tree/master/
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eptnaqdwhjj20zk5hdnpd.jpg
2) 【MIT的Python 进阶课程：计算科学与数据思维导论】 by @MOOC学院
关键词：资源, Eric Grimson, 课程
【来自MIT的Python 进阶课程：计算科学与数据思维导论】已经掌握了基本的Python
编程方法？就来这门课程进一步提升自己吧！MIT执行校长Eric Grimson 亲自授课，介
绍用Python 进行数据分析的方法，培养你的编程思维，今天开课： [1] #MOOC新课#
[1] http://mooc.guokr.com/course/935/Introduction-to-Computational-Thinking-and-Data-Science/
3) 【以Pyspider为例的网络爬虫剖析】 by @Python开发者
关键词：库, 爬虫
《网络爬虫剖析，以Pyspider为例》 网络爬虫是一个扫描网络内容并记录其有用信息
的工具。它能打开一大堆网页，分析每个页面的内容以便寻找所有感兴趣的数据。 [1]
（伯乐在线 - Allen 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81109/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【Python异步读写与数据库编程】 by @Python传送门
关键词：数据库
Python异步读写与数据库编程 [1]
[1] http://techspot.zzzeek.org/2015/02/15/asynchronous-python-and-databases/?utm_content=buffer63043&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer
5) 【从Google Finance拿股票信息】 by @我就是宏涛
关键词：金融
Fetch finance data from google api: [1] @Python发烧友 @好东西传送门 @
python4cn
[1] https://pypi.python.org/pypi/googlefinance/0.4
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1) 【Python下的环境科学数据分析实战】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, IPython, SciPy, 代码, 机器学习, 计算
[IPN]《Python for Data Analysis》 [1] Python数据分析指南，环境科学数据实战，
内容涉及IPython使用、Python基础、Numpy及Scipy基础、统计数据建模、Pandas、
Scikit-Learn使用等，相当有料，推荐！ ipn: [2]
[1] https://github.com/nicolasfauchereau/NIWA_Python_seminars
[2] http://nbviewer.ipython.org/github/nicolasfauchereau/NIWA_Python_seminars/tree/master/
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2) 【MIT的Python 进阶课程：计算科学与数据思维导论】 by @MOOC学院
关键词：资源, Eric Grimson, 课程
【来自MIT的Python 进阶课程：计算科学与数据思维导论】已经掌握了基本的Python
编程方法？就来这门课程进一步提升自己吧！MIT执行校长Eric Grimson 亲自授课，介
绍用Python 进行数据分析的方法，培养你的编程思维，今天开课： [1] #MOOC新课#
[1] http://mooc.guokr.com/course/935/Introduction-to-Computational-Thinking-and-Data-Science/
3) 【以Pyspider为例的网络爬虫剖析】 by @Python开发者
关键词：库, 爬虫
《网络爬虫剖析，以Pyspider为例》 网络爬虫是一个扫描网络内容并记录其有用信息
的工具。它能打开一大堆网页，分析每个页面的内容以便寻找所有感兴趣的数据。 [1]
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[1] http://python.jobbole.com/81109/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【Python异步读写与数据库编程】 by @Python传送门
关键词：数据库
Python异步读写与数据库编程 [1]
[1] http://techspot.zzzeek.org/2015/02/15/asynchronous-python-and-databases/?utm_content=buffer63043&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer
5) 【从Google Finance拿股票信息】 by @我就是宏涛
关键词：金融
Fetch finance data from google api: [1] @Python发烧友 @好东西传送门 @
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Python日报 2015-03-05
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1) 【Python代码微优化——查找速度提高5%的技巧】 by @爱可可-爱生活
关键词：开发, 优化
[文章]《Micro-Optimizations in Python Code: Speeding Up Lookups》 [1] Python
代码微优化——查找速度提高5%的技巧（可读性会下降）
[1] http://jamesls.com/micro-optimizations-in-python-code-speeding-up-lookups.html
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epux2p9r2qj20kn473e5s.jpg
2) 【详细讲解Django模型】 by @博客园
关键词：Web, 库, Django, 博客
django模型 - starof - 博客园 [1]
[1] http://www.cnblogs.com/starof/p/4268363.html
3) 【关于最佳Python机器学习书的讨论】 by @爱可可-爱生活
关键词：书籍, 数据科学, 机器学习
[讨论]《Best book for machine learning in python ?》 [1] 又见Reddit上的Best
主题讨论贴，这次是“最佳Python机器学习书”，提到的都不错，有机会可以看看
[1] http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/2xptdg/best_book_for_machine_learning_in_python/
长微博图：http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epuwedv33cj21ja752kjn.jpg
4) 【高端”的编程语言是否真的高端？】 by @LUPA开源社区
【“高端”的编程语言是否真的高端?】某些Ruby、Python和Javascript的新手程序员
常常抱怨这些语言太低端，感觉他们没有学习到那些真正“高端”的编程语言。本文将
详细 ... [1]
[1] None
5) 【南京大学使用Python的概率论与数理统计课程】 by @网易云课堂
关键词：数据科学, 资源, 计算, 课程
#新课#南京大学《概率论与数理统计》MOOC，用严谨的数学和优雅的python分析随机现
象背后的迷人规律。3月16日开课，火热报名中！ [1] #计算机体系课程#
[1] http://mooc.study.163.com/course/NJU-1000031001#/info?utm_source=weibo&utm_medium=Daily_push&utm_campaign=business&utm_content=yunketangfree0305
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完整版 9条
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1) 【Python代码微优化——查找速度提高5%的技巧】 by @爱可可-爱生活
关键词：开发, 优化
[文章]《Micro-Optimizations in Python Code: Speeding Up Lookups》 [1] Python
代码微优化——查找速度提高5%的技巧（可读性会下降）
[1] http://jamesls.com/micro-optimizations-in-python-code-speeding-up-lookups.html
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epux2p9r2qj20kn473e5s.jpg
2) 【详细讲解Django模型】 by @博客园
关键词：Web, 库, Django, 博客
django模型 - starof - 博客园 [1]
[1] http://www.cnblogs.com/starof/p/4268363.html
3) 【关于最佳Python机器学习书的讨论】 by @爱可可-爱生活
关键词：书籍, 数据科学, 机器学习
[讨论]《Best book for machine learning in python ?》 [1] 又见Reddit上的Best
主题讨论贴，这次是“最佳Python机器学习书”，提到的都不错，有机会可以看看
[1] http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/2xptdg/best_book_for_machine_learning_in_python/
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4) 【高端”的编程语言是否真的高端？】 by @LUPA开源社区
【“高端”的编程语言是否真的高端?】某些Ruby、Python和Javascript的新手程序员
常常抱怨这些语言太低端，感觉他们没有学习到那些真正“高端”的编程语言。本文将
详细 ... [1]
[1] None
5) 【南京大学使用Python的概率论与数理统计课程】 by @网易云课堂
关键词：数据科学, 资源, 计算, 课程
#新课#南京大学《概率论与数理统计》MOOC，用严谨的数学和优雅的python分析随机现
象背后的迷人规律。3月16日开课，火热报名中！ [1] #计算机体系课程#
[1] http://mooc.study.163.com/course/NJU-1000031001#/info?utm_source=weibo&utm_medium=Daily_push&utm_campaign=business&utm_content=yunketangfree0305
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Python日报 2015-03-06
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1) 【深度讲解Python Decorators和Context Managers】 by @Python传送门
关键词：基础, 博客
深度讲解Python Decorators和Context Managers [1]
[1] https://codefisher.org/catch/blog/2015/02/10/python-decorators-and-
context-managers/?utm_content=bufferd7135&utm_medium=social&utm_source=
twitter.com&utm_campaign=buffer
2) 【SciPy'13上用Python做统计数据分析的Tutorial】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, 资源, IPython, SciPy, 代码, 计算, 课程
[IPN]《Statistical Data Analysis in Python》SciPy'13上用Python做统计数据分析
的Tutorial，包括Introduction to Pandas、Data Wrangling with Pandas、Plotting
and Visualization、Statistical Data Modeling等几部分，相当实用，强烈推荐！
GitHub: [1] ipn: [2]
[1] https://github.com/fonnesbeck/statistical-analysis-python-tutorial
[2] http://nbviewer.ipython.org/github/fonnesbeck/statistical-analysis-python-tutorial/tree/master/
长微博图：http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epw9huhu1jj20yn10bfhe6.jpg
3) 【凭啥Java的运行环境称虚拟机，Python的只能称解释器】 by @Linux中国
关键词：工具, 博客, 解释器
凭啥Java的运行环境称虚拟机，Python的只能称解释器 - 作者:一只博客 | 看到
Stackoverflow上有个问题在讨论Java和Python的对比，其中就有人问答为啥Java的运
行环境被称之为JVM，而Python的只能叫做Interpreter。 （题图来自：gfi.com） 这
个问题… [1]
[1] http://linux.cn/article-5003-weibo.html
4) 【Python下自然语言处理的基本方式和流程】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, NLTK, PDF, 文本处理
[文章]《Getting Started on Natural Language Processing with Python》Nitin
Madnani [1] 介绍NLP、NLTK的基本概念，通过文本集浏览、单词预测、词性标注、单
词联想四个基本任务帮你熟悉Python下自然语言处理的基本方式和流程，挺不错
[1] http://desilinguist.org/pdf/crossroads.pdf
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epvympsok3j20xrj60qv8.jpg
5) 【行为驱动开发在 Python 开发测试中的应用】 by @Linuxeden开源社区
关键词：开发, 测试
【行为驱动开发在 Python 开发测试中的应用】 行为驱动开发（BDD Behavior Driven
Development）指开发者站在客户的角度来观察系统，思考系统应该具有什么样的行为
才能满足客户需求的这样一种开发过程。… [1]
[1] http://www.linuxeden.com/html/develop/20150306/159516.html
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1) 【深度讲解Python Decorators和Context Managers】 by @Python传送门
关键词：基础, 博客
深度讲解Python Decorators和Context Managers [1]
[1] https://codefisher.org/catch/blog/2015/02/10/python-decorators-and-
context-managers/?utm_content=bufferd7135&utm_medium=social&utm_source=
twitter.com&utm_campaign=buffer
2) 【SciPy'13上用Python做统计数据分析的Tutorial】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, 资源, IPython, SciPy, 代码, 计算, 课程
[IPN]《Statistical Data Analysis in Python》SciPy'13上用Python做统计数据分析
的Tutorial，包括Introduction to Pandas、Data Wrangling with Pandas、Plotting
and Visualization、Statistical Data Modeling等几部分，相当实用，强烈推荐！
GitHub: [1] ipn: [2]
[1] https://github.com/fonnesbeck/statistical-analysis-python-tutorial
[2] http://nbviewer.ipython.org/github/fonnesbeck/statistical-analysis-python-tutorial/tree/master/
长微博图：http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epw9huhu1jj20yn10bfhe6.jpg
3) 【凭啥Java的运行环境称虚拟机，Python的只能称解释器】 by @Linux中国
关键词：工具, 博客, 解释器
凭啥Java的运行环境称虚拟机，Python的只能称解释器 - 作者:一只博客 | 看到
Stackoverflow上有个问题在讨论Java和Python的对比，其中就有人问答为啥Java的运
行环境被称之为JVM，而Python的只能叫做Interpreter。 （题图来自：gfi.com） 这
个问题… [1]
[1] http://linux.cn/article-5003-weibo.html
4) 【Python下自然语言处理的基本方式和流程】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, NLTK, PDF, 文本处理
[文章]《Getting Started on Natural Language Processing with Python》Nitin
Madnani [1] 介绍NLP、NLTK的基本概念，通过文本集浏览、单词预测、词性标注、单
词联想四个基本任务帮你熟悉Python下自然语言处理的基本方式和流程，挺不错
[1] http://desilinguist.org/pdf/crossroads.pdf
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epvympsok3j20xrj60qv8.jpg
5) 【行为驱动开发在 Python 开发测试中的应用】 by @Linuxeden开源社区
关键词：开发, 测试
【行为驱动开发在 Python 开发测试中的应用】 行为驱动开发（BDD Behavior Driven
Development）指开发者站在客户的角度来观察系统，思考系统应该具有什么样的行为
才能满足客户需求的这样一种开发过程。… [1]
[1] http://www.linuxeden.com/html/develop/20150306/159516.html
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Python日报 2015-03-07
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1) 【Python下利用GetStream.io快速搭建一个实时通知系统】 by @Python传送门
关键词：代码
Python下利用GetStream.io快速搭建一个实时通知系统 [1]
[1] https://gist.github.com/tbarbugli/3d43136edb5dcf9bf98b
2) 【Python中备忘功能和装饰器】 by @Python开发者
关键词：Donald Michie
《Python中备忘功能和装饰器》备忘这个词是由Donald Michie在1968年提出的，它基
于拉丁语单词“memorandum”，意思是“被记住”。虽然它和单词“memorization”在
某种程度上有些相似，但它并不是该单词的错误拼写。 [1] （ @LIwianwpIO 译，欢迎
加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81107/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
3) 【用Docker部署Python应用的一点建议】 by @Python传送门
关键词：运维
用Docker部署Python应用的一点建议 [1]
[1] https://glyph.twistedmatrix.com/2015/03/docker-deploy-double-dutch.html
4) 【IPython的单元Magic命令】 by @陈晓鸣在硅谷
关键词：工具, IPython
再一次小看ipython notebook了。今天的发现有 The cell magics in IPython [1]
Converting notebooks to other formats 以及Notebook JSON file format [2] 决定
全面转向ipython notebook！
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/ipython/ipython/blob/1.x/examples/notebooks/Cell%20Magics.ipynb
[2] http://ipython.org/ipython-doc/1/interactive/nbconvert.html
5) 【SnowNLP】 by @limodou
关键词：数据科学, 代码, 文本处理
SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容。这是今天在邮件列表
中看到的，感觉还挺有意思，象：转换成拼音，繁体转简体，提取文本关键词（
Textrank算法），提取文本摘要（Textrank算法）好象在一些场合挺有用。有机会试一
下。 [1]
[1] https://github.com/isnowfy/snownlp
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1) 【Python下利用GetStream.io快速搭建一个实时通知系统】 by @Python传送门
关键词：代码
Python下利用GetStream.io快速搭建一个实时通知系统 [1]
[1] https://gist.github.com/tbarbugli/3d43136edb5dcf9bf98b
2) 【Python中备忘功能和装饰器】 by @Python开发者
关键词：Donald Michie
《Python中备忘功能和装饰器》备忘这个词是由Donald Michie在1968年提出的，它基
于拉丁语单词“memorandum”，意思是“被记住”。虽然它和单词“memorization”在
某种程度上有些相似，但它并不是该单词的错误拼写。 [1] （ @LIwianwpIO 译，欢迎
加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81107/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
3) 【用Docker部署Python应用的一点建议】 by @Python传送门
关键词：运维
用Docker部署Python应用的一点建议 [1]
[1] https://glyph.twistedmatrix.com/2015/03/docker-deploy-double-dutch.html
4) 【IPython的单元Magic命令】 by @陈晓鸣在硅谷
关键词：工具, IPython
再一次小看ipython notebook了。今天的发现有 The cell magics in IPython [1]
Converting notebooks to other formats 以及Notebook JSON file format [2] 决定
全面转向ipython notebook！
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/ipython/ipython/blob/1.x/examples/notebooks/Cell%20Magics.ipynb
[2] http://ipython.org/ipython-doc/1/interactive/nbconvert.html
5) 【SnowNLP】 by @limodou
关键词：数据科学, 代码, 文本处理
SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容。这是今天在邮件列表
中看到的，感觉还挺有意思，象：转换成拼音，繁体转简体，提取文本关键词（
Textrank算法），提取文本摘要（Textrank算法）好象在一些场合挺有用。有机会试一
下。 [1]
[1] https://github.com/isnowfy/snownlp
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Python日报 2015-03-08
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1) 【Python中的默认参数】 by @Python开发者
关键词：基础
《Python中的默认参数》文本介绍了Python中的默认参数，作者从自己的经历中总结了
Python默认参数的使用中，易犯的错误。通过本篇文章可以深入掌握Python默认参数的
细节。 [1] （ @XX含笑饮砒霜XX 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81105/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
2) 【Python的Twitter情感预测工具】 by @路遥_机器学习
关键词：资源, 课程
和小伙伴 @黑皮肖特 用Python做个了基于CNN的Twitter Sentiment Prediction工具。
一个课程大作业。Demo： [1] 网页： [2]
[1] https://twitter-sentiment-cnn.herokuapp.com/
[2] http://xiaohan2012.github.io/twitter-sent-dnn/
3) 【Python中的类和对象】 by @Python开发者
关键词：基础, 资源, 课程
《Python中的类和对象（中级）》Python中一切都是对象。类提供了创建新类型对象的
机制。这篇教程中，我们不谈类和面向对象的基本知识，而专注在更好地理解Python面
向对象编程上。 [1] （douxingxiang 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81108/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【Python下的数据处理和机器学习】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 基础, 数据科学, 应用, 资源, IPython, 机器学习, 可视化, 课程
[教程]《Data-processing and machine learning with Python》 [1] 介绍Python下
的数据处理和机器学习，对数据在线及本地获取、解析、预处理和训练、预测、交叉验
证、可视化的工作流进行了实例讲解 ipn: [2] 云: [3]
[1] http://kachkach.com/data-processing-and-machine-learning-with-python/
[2] http://nbviewer.ipython.org/github/halflings/python-data-workshop/blob/master/data-workshop-notebook.ipynb
[3] http://pan.baidu.com/s/1i3xNqs9
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epxxgmslabj20kx16zdv1.jpg
5) 【Python下用线性SVM分类器做Twitter作者预测】 by @爱可可-爱生活
关键词：数据科学, 机器学习
[文章]《Linear SVM Classifier on Twitter User Recognition》 [1] Python下用线
性SVM分类器做Twitter作者预测(识别)
[1] http://unsupervised-learning.com/linear-svm-classifier-on-recognizing-twitter-users/
长微博图：http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epxwou9dupj20mq4pee4o.jpg
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1) 【Python中的默认参数】 by @Python开发者
关键词：基础
《Python中的默认参数》文本介绍了Python中的默认参数，作者从自己的经历中总结了
Python默认参数的使用中，易犯的错误。通过本篇文章可以深入掌握Python默认参数的
细节。 [1] （ @XX含笑饮砒霜XX 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81105/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
2) 【Python的Twitter情感预测工具】 by @路遥_机器学习
关键词：资源, 课程
和小伙伴 @黑皮肖特 用Python做个了基于CNN的Twitter Sentiment Prediction工具。
一个课程大作业。Demo： [1] 网页： [2]
[1] https://twitter-sentiment-cnn.herokuapp.com/
[2] http://xiaohan2012.github.io/twitter-sent-dnn/
3) 【Python中的类和对象】 by @Python开发者
关键词：基础, 资源, 课程
《Python中的类和对象（中级）》Python中一切都是对象。类提供了创建新类型对象的
机制。这篇教程中，我们不谈类和面向对象的基本知识，而专注在更好地理解Python面
向对象编程上。 [1] （douxingxiang 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81108/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【Python下的数据处理和机器学习】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 基础, 数据科学, 应用, 资源, IPython, 机器学习, 可视化, 课程
[教程]《Data-processing and machine learning with Python》 [1] 介绍Python下
的数据处理和机器学习，对数据在线及本地获取、解析、预处理和训练、预测、交叉验
证、可视化的工作流进行了实例讲解 ipn: [2] 云: [3]
[1] http://kachkach.com/data-processing-and-machine-learning-with-python/
[2] http://nbviewer.ipython.org/github/halflings/python-data-workshop/blob/master/data-workshop-notebook.ipynb
[3] http://pan.baidu.com/s/1i3xNqs9
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epxxgmslabj20kx16zdv1.jpg
5) 【Python下用线性SVM分类器做Twitter作者预测】 by @爱可可-爱生活
关键词：数据科学, 机器学习
[文章]《Linear SVM Classifier on Twitter User Recognition》 [1] Python下用线
性SVM分类器做Twitter作者预测(识别)
[1] http://unsupervised-learning.com/linear-svm-classifier-on-recognizing-twitter-users/
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Python日报 2015-03-09
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1) 【9/11相关新闻的主题分析及可视化】 by @爱可可-爱生活
关键词：应用, 博客, 代码, 可视化
[文章]《Topic modeling in 9/11 news articles》 [1] 9/11相关新闻的主题分析及
可视化，主题抽取基于NMF，数据来自New York Times，提供Python源码，很不错 在线
演示: [2] 代码: [3]
[1] http://blog.dominodatalab.com/topic-modeling-in-sept-11-news-articles/
[2] http://djsensei.github.io/911/
[3] https://github.com/djsensei/AlwaysRemember
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epz067i4m1j20lm6w4b2b.jpg
2) 【Kalman and Bayesian Filters in Python】 by @智博是小叮当
关键词：工具, IPython
Kalman and Bayesian Filters in Python [1] (via [2]
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/rlabbe/Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python/blob/master/table_of_contents.ipynb
[2] https://twitter.com/ZhiboXiao/status/574939282541957120
3) 【Python下的马尔可夫决策过程(MDP)工具包】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, SciPy, 代码, 计算
[开源] Markov Decision Process (MDP) Toolbox —— Python下的马尔可夫决策过程
(MDP)工具包，目前已实现八种MDP算法，并利用NumPy和SciPy优化稀疏矩阵的处理
GitHub: [1]
[1] https://github.com/sawcordwell/pymdptoolbox
长微博图：http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epz9vcsocgj20l62ggh14.jpg
4) 【Python下的结构化预测支持库PyStruct】 by @爱可可-爱生活
[开源] PyStruct —— Python下的结构化预测支持库，还在完善中 [1]
[1] https://pystruct.github.io/
5) 【每个程序员都应该学习使用Python或Ruby】 by @枫箫2012
【每个程序员都应该学习使用Python或Ruby】如果你是个学生,你应该会C，C++和Java
。还会一些VB，或C#/.NET。多少你还可能开发过一些Web网页，你知道一些HTML，CSS
和JavaScript知识。总体上说，我们很难发现会有学生显露出掌握超出这几种语言范围
外 （分享自 @IT技术博客大学习 ） [1]
[1] http://blogread.cn/it/article/4067?f=wb1
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1) 【9/11相关新闻的主题分析及可视化】 by @爱可可-爱生活
关键词：应用, 博客, 代码, 可视化
[文章]《Topic modeling in 9/11 news articles》 [1] 9/11相关新闻的主题分析及
可视化，主题抽取基于NMF，数据来自New York Times，提供Python源码，很不错 在线
演示: [2] 代码: [3]
[1] http://blog.dominodatalab.com/topic-modeling-in-sept-11-news-articles/
[2] http://djsensei.github.io/911/
[3] https://github.com/djsensei/AlwaysRemember
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2) 【Kalman and Bayesian Filters in Python】 by @智博是小叮当
关键词：工具, IPython
Kalman and Bayesian Filters in Python [1] (via [2]
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/rlabbe/Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python/blob/master/table_of_contents.ipynb
[2] https://twitter.com/ZhiboXiao/status/574939282541957120
3) 【Python下的马尔可夫决策过程(MDP)工具包】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, SciPy, 代码, 计算
[开源] Markov Decision Process (MDP) Toolbox —— Python下的马尔可夫决策过程
(MDP)工具包，目前已实现八种MDP算法，并利用NumPy和SciPy优化稀疏矩阵的处理
GitHub: [1]
[1] https://github.com/sawcordwell/pymdptoolbox
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4) 【Python下的结构化预测支持库PyStruct】 by @爱可可-爱生活
[开源] PyStruct —— Python下的结构化预测支持库，还在完善中 [1]
[1] https://pystruct.github.io/
5) 【每个程序员都应该学习使用Python或Ruby】 by @枫箫2012
【每个程序员都应该学习使用Python或Ruby】如果你是个学生,你应该会C，C++和Java
。还会一些VB，或C#/.NET。多少你还可能开发过一些Web网页，你知道一些HTML，CSS
和JavaScript知识。总体上说，我们很难发现会有学生显露出掌握超出这几种语言范围
外 （分享自 @IT技术博客大学习 ） [1]
[1] http://blogread.cn/it/article/4067?f=wb1
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完整版 9条
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16 楼
Python日报 2015-03-10
@好东西传送门 出品, 过刊见
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订阅：给 h*[email protected] 发封空信， 标题: 订阅Python日报
更好看的HTML版
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1) 【概率论与数理统计的Python版剧透第一章】 by @陈振宇NJU
关键词：书籍, 数据科学, Monty Hall, 计算, 蒙提, 视频
[概率论与数理统计的Python版]剧透第一章的三个例子：(1) 蒙提霍尔三门问题(2)蒙
特卡罗方法初步(3)随机测试初步，猛戳 [1] ，高清版访问 @网易云课堂 (3月16日开
课)： [2] @统计之都 @好东西传送门 @中国计算机学会软件工程专委会
[1] http://v.youku.com/v_show/id_XOTA4MzUzNTEy.html?f=23541643
[2] http://mooc.study.163.com/course/NJU-1000031001#/info
2) 【基于pandas和googlemaps规划最佳行程】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, IPython, 计算
[IPN]《Computing the optimal road trip across the U.S.》 [1] Python下基于
pandas和googlemaps，用遗传算法规划旅美最佳行程
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/rhiever/Data-Analysis-and-Machine-Learning-Projects/blob/master/optimal-road-trip/Computing%20the%20optimal%20road%20trip%20across%20the%20U.S..ipynb
长微博图：http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq0wxjq0yfj20vx7w7e86.jpg
3) 【在Raspberry Pi 2/B+上安装Python和OpenCV】 by @Python开发者
关键词：开发, 数据科学, 安装, 图像处理, 硬件
《在Raspberry Pi 2/B+上安装Python和OpenCV》我的Raspberry Pi 2昨天刚邮到，这
小家伙有4核900MHZ的处理器，1G内存。要知道，Raspberry Pi 2 可比我中学电脑实验
室里大多数电脑快多了。 [1] （伯乐在线 - Den 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81106/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【Python可视化工具介绍】 by @Python传送门
关键词：库, 数据科学, 应用, 计算, 可视化
Python可视化工具介绍 [1] 包括Pandas, Seaborn, ggplot, Bokeh, pygal, 和Plotly
[1] None
5) 【Python下基于cvxopt的实现投资组合优化】 by @爱可可-爱生活
关键词：博客, 金融
[文章]《The Efficient Frontier: Markowitz portfolio optimization in Python》
[1] 介绍马科维茨投资组合优化及其在Python下基于cvxopt的实现
[1] http://blog.quantopian.com/markowitz-portfolio-optimization-2/
长微博图：http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq08dziblpj20iv6bpx6q.jpg
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1) 【概率论与数理统计的Python版剧透第一章】 by @陈振宇NJU
关键词：书籍, 数据科学, Monty Hall, 计算, 蒙提, 视频
[概率论与数理统计的Python版]剧透第一章的三个例子：(1) 蒙提霍尔三门问题(2)蒙
特卡罗方法初步(3)随机测试初步，猛戳 [1] ，高清版访问 @网易云课堂 (3月16日开
课)： [2] @统计之都 @好东西传送门 @中国计算机学会软件工程专委会
[1] http://v.youku.com/v_show/id_XOTA4MzUzNTEy.html?f=23541643
[2] http://mooc.study.163.com/course/NJU-1000031001#/info
2) 【基于pandas和googlemaps规划最佳行程】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, IPython, 计算
[IPN]《Computing the optimal road trip across the U.S.》 [1] Python下基于
pandas和googlemaps，用遗传算法规划旅美最佳行程
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/rhiever/Data-Analysis-and-Machine-Learning-Projects/blob/master/optimal-road-trip/Computing%20the%20optimal%20road%20trip%20across%20the%20U.S..ipynb
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3) 【在Raspberry Pi 2/B+上安装Python和OpenCV】 by @Python开发者
关键词：开发, 数据科学, 安装, 图像处理, 硬件
《在Raspberry Pi 2/B+上安装Python和OpenCV》我的Raspberry Pi 2昨天刚邮到，这
小家伙有4核900MHZ的处理器，1G内存。要知道，Raspberry Pi 2 可比我中学电脑实验
室里大多数电脑快多了。 [1] （伯乐在线 - Den 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81106/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【Python可视化工具介绍】 by @Python传送门
关键词：库, 数据科学, 应用, 计算, 可视化
Python可视化工具介绍 [1] 包括Pandas, Seaborn, ggplot, Bokeh, pygal, 和Plotly
[1] None
5) 【Python下基于cvxopt的实现投资组合优化】 by @爱可可-爱生活
关键词：博客, 金融
[文章]《The Efficient Frontier: Markowitz portfolio optimization in Python》
[1] 介绍马科维茨投资组合优化及其在Python下基于cvxopt的实现
[1] http://blog.quantopian.com/markowitz-portfolio-optimization-2/
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Python日报 2015-03-11
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1) 【Python下用光线跟踪法画宇宙的黑洞】 by @网路冷眼
关键词：库, 数据科学, SciPy, 代码, 计算
【如何用光线跟踪法画宇宙的黑洞】 [1] 在浩瀚的宇宙里黑洞在狂欢，它们美轮美奂
，充满了无穷魅力。本文讲解了用光线跟踪法绘制黑洞的原理，并用Python的numpy,
scipy库实现了算法。GitHub托管地址： [2] @2gua 难道不想试试用黑洞图做桌面吗？
@伯乐头条 @好东西传送门
[1] http://rantonels.github.io/starless/
[2] https://github.com/rantonels/starless
2) 【6个Python性能优化技巧】 by @SegmentFault
关键词：开发, 博客, 优化
【6个Python性能优化技巧】分享自 @SegmentFault ，文章传送门： [1]
[1] http://segmentfault.net/blog/dwqs/1190000002584925?utm_source=Weibo&utm_medium=shareLink&utm_campaign=socialShare
3) 【从视频提取循环播放式GIF动画的算法】 by @伯乐在线官方微博
关键词：数据科学, 博客, 视频处理
《从视频提取循环播放式GIF动画的算法》循环播放式的 GIF 动图是网络上一种流行的
艺术形式，大家在网上看过不少了吧。本文描述了如何从视频提取循环播放GIF动画的
一种算法，并用Python实现了算法…… [1] （ @shuyechengying 译，欢迎加入翻译组
[2] ）
[1] http://blog.jobbole.com/84778/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【基于Gensim(word2vec)的文档分类实例】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 基础, 库, 数据科学, 资源, IPython, 机器学习, 课程
[IPN]《Document classification by inversion of distributed language
representations》 [1] 基于Gensim(word2vec)的(评论)文档分类实例
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/taddylab/deepir/blob/master/w2v-inversion.ipynb
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq1dxpb6m5j20w83xunpd.jpg
5) 【使用execnet从Python2调用Python3】 by @西瓜大丸子汤
关键词：库, Python3, 代码, 远程调用
使用execnet从Python2调用Python3。再也不用纠结用Python的哪个版本了 [1]
[1] https://gist.github.com/baojie/6172644#file-2call3-py
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1) 【Python下用光线跟踪法画宇宙的黑洞】 by @网路冷眼
关键词：库, 数据科学, SciPy, 代码, 计算
【如何用光线跟踪法画宇宙的黑洞】 [1] 在浩瀚的宇宙里黑洞在狂欢，它们美轮美奂
，充满了无穷魅力。本文讲解了用光线跟踪法绘制黑洞的原理，并用Python的numpy,
scipy库实现了算法。GitHub托管地址： [2] @2gua 难道不想试试用黑洞图做桌面吗？
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[1] http://rantonels.github.io/starless/
[2] https://github.com/rantonels/starless
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[1] http://segmentfault.net/blog/dwqs/1190000002584925?utm_source=Weibo&utm_medium=shareLink&utm_campaign=socialShare
3) 【从视频提取循环播放式GIF动画的算法】 by @伯乐在线官方微博
关键词：数据科学, 博客, 视频处理
《从视频提取循环播放式GIF动画的算法》循环播放式的 GIF 动图是网络上一种流行的
艺术形式，大家在网上看过不少了吧。本文描述了如何从视频提取循环播放GIF动画的
一种算法，并用Python实现了算法…… [1] （ @shuyechengying 译，欢迎加入翻译组
[2] ）
[1] http://blog.jobbole.com/84778/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【基于Gensim(word2vec)的文档分类实例】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 基础, 库, 数据科学, 资源, IPython, 机器学习, 课程
[IPN]《Document classification by inversion of distributed language
representations》 [1] 基于Gensim(word2vec)的(评论)文档分类实例
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/taddylab/deepir/blob/master/w2v-inversion.ipynb
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关键词：库, Python3, 代码, 远程调用
使用execnet从Python2调用Python3。再也不用纠结用Python的哪个版本了 [1]
[1] https://gist.github.com/baojie/6172644#file-2call3-py
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Python日报 2015-03-12
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1) 【关于概率问题和贝叶斯方法的电子书】 by @爱可可-爱生活
关键词：书籍, 数据科学, 代码, 机器学习
[IPN]《Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers》 [1] 为码农
而写、用Python示例、ipn格式、免费、关于概率问题和贝叶斯方法的电子书，非常棒
！ GitHub: [2]
[1] https://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-
Bayesian-Methods-for-Hackers/
[2] https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-
Bayesian-Methods-for-Hackers
长微博图：http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq2hlhm7w9j20l59i6npe.jpg
2) 【Python下开始数据科学研究的全面指南】 by @爱可可-爱生活
关键词：数据科学, 计算
[文章]《Comprehensive learning path – Data Science in Python》 [1] Python下
开始数据科学研究的全面指南
[1] http://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/learning-path-data-science-python/
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq353bmazej20ly2p71bw.jpg
3) 【在Linux上使用Python和Flask创建你的第一个应用】 by @Linux中国
关键词：Web, 基础, 库, Flask
在Linux上使用Python和Flask创建你的第一个应用 - 译者:geekpi | 无论你在linux上
娱乐还是工作，这对你而言都是一个使用python来编程的很好的机会。回到大学我希望
他们教我的是Python而不是Java，这学起来很有趣且在实际的应用如yum包管理器中很
… [1]
[1] http://linux.cn/article-5044-weibo.html
4) 【关于Python日志系统的几点建议】 by @Python开发者
关键词：日志
《关于Python日志系统的几点建议》Python日志系统非常丰富。添加结构化或非结构化
日志输出到python代码，写到文件，输出到控制台，发送到系统日志，或者自定义输出
格式都很容易。本文总结一些中真正帮到我们的建议和技巧 [1] （豆兴想 译，欢迎加
入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81132/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
5) 【Invent Your Own Computer Games with Python】 by @网路冷眼
关键词：书籍, 应用, PDF, 游戏
【"Invent Your Own Computer Games with Python" 第3版在线版本免费】 [2] 除此
之外，还提供PDF格式的电子书下载-> [2] 转需！
[1] http://inventwithpython.com/inventwithpython_3rd.pdf?27f655
[2] http://inventwithpython.com/inventwithpython_3rd.pdf?27f655
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1) 【关于概率问题和贝叶斯方法的电子书】 by @爱可可-爱生活
关键词：书籍, 数据科学, 代码, 机器学习
[IPN]《Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers》 [1] 为码农
而写、用Python示例、ipn格式、免费、关于概率问题和贝叶斯方法的电子书，非常棒
！ GitHub: [2]
[1] https://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-
Bayesian-Methods-for-Hackers/
[2] https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-
Bayesian-Methods-for-Hackers
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2) 【Python下开始数据科学研究的全面指南】 by @爱可可-爱生活
关键词：数据科学, 计算
[文章]《Comprehensive learning path – Data Science in Python》 [1] Python下
开始数据科学研究的全面指南
[1] http://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/learning-path-data-science-python/
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3) 【在Linux上使用Python和Flask创建你的第一个应用】 by @Linux中国
关键词：Web, 基础, 库, Flask
在Linux上使用Python和Flask创建你的第一个应用 - 译者:geekpi | 无论你在linux上
娱乐还是工作，这对你而言都是一个使用python来编程的很好的机会。回到大学我希望
他们教我的是Python而不是Java，这学起来很有趣且在实际的应用如yum包管理器中很
… [1]
[1] http://linux.cn/article-5044-weibo.html
4) 【关于Python日志系统的几点建议】 by @Python开发者
关键词：日志
《关于Python日志系统的几点建议》Python日志系统非常丰富。添加结构化或非结构化
日志输出到python代码，写到文件，输出到控制台，发送到系统日志，或者自定义输出
格式都很容易。本文总结一些中真正帮到我们的建议和技巧 [1] （豆兴想 译，欢迎加
入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81132/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
5) 【Invent Your Own Computer Games with Python】 by @网路冷眼
关键词：书籍, 应用, PDF, 游戏
【"Invent Your Own Computer Games with Python" 第3版在线版本免费】 [2] 除此
之外，还提供PDF格式的电子书下载-> [2] 转需！
[1] http://inventwithpython.com/inventwithpython_3rd.pdf?27f655
[2] http://inventwithpython.com/inventwithpython_3rd.pdf?27f655
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微信账号3月4号之后就没收到过东西哎。出问题了？
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Python日报 2015-03-13
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1) 【Python中常用的数学函数】 by @老齐Py
关键词：基础, 代码
python中常用的数学函数， [1] ，在这节中，特别向初学者暗示了一种非常好的学习
方法。后面会把暗示显明的。
[1] https://github.com/qiwsir/StarterLearningPython/blob/master/104.md
2) 【Spring XD 1.1: 简化大数据】 by @Linuxeden开源社区
关键词：数据科学, 计算
【Spring XD 1.1: 简化大数据一如Spring...】 Pivotal最近发布了 Spring XD 1.1
GA 新功能包括使用Reactor、RxJava、Spark Streaming和Python进行流处理。此… [1]
[1] http://www.linuxeden.com/html/news/20150313/159676.html
3) 【神经图灵机Torch(Lua)、Python和C#版】 by @爱可可-爱生活
关键词：书籍, 数据科学, 代码, 机器学习, 论文
[开源] A Neural Turing Machine in Torch —— Torch下的神经图灵机，基于论文《
Neural Turing Machines》 [1] 的思想实现 GitHub: [2]
[1] http://arxiv.org/abs/1410.5401
[2] https://github.com/kaishengtai/torch-ntm
4) 【Python正则表达式速查】 by @BITED
关键词：基础, 正则表达式
BACKUP - Regular Expressions in Python
5) 【最热的科技公司的软件工程师的面试问题】 by @网路冷眼
【最热的科技公司的软件工程师的面试问题都在这里】 [1] 汇集了169道面试题，支持
C/Java/Python语言。搞定了这些题，面试技术关应该无忧了！关注它的官方微博 @
LeetCode中国微博 可以了解最新变化。好像 @左耳朵耗子 推荐过。cc @2gua @伯乐头
条 @好东西传送门 @百度技术沙龙
[1] https://oj.leetcode.com/problems/
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完整版 7条
http://py.memect.com/archive/2015-03-13/long.html
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1) 【Python中常用的数学函数】 by @老齐Py
关键词：基础, 代码
python中常用的数学函数， [1] ，在这节中，特别向初学者暗示了一种非常好的学习
方法。后面会把暗示显明的。
[1] https://github.com/qiwsir/StarterLearningPython/blob/master/104.md
2) 【Spring XD 1.1: 简化大数据】 by @Linuxeden开源社区
关键词：数据科学, 计算
【Spring XD 1.1: 简化大数据一如Spring...】 Pivotal最近发布了 Spring XD 1.1
GA 新功能包括使用Reactor、RxJava、Spark Streaming和Python进行流处理。此… [1]
[1] http://www.linuxeden.com/html/news/20150313/159676.html
3) 【神经图灵机Torch(Lua)、Python和C#版】 by @爱可可-爱生活
关键词：书籍, 数据科学, 代码, 机器学习, 论文
[开源] A Neural Turing Machine in Torch —— Torch下的神经图灵机，基于论文《
Neural Turing Machines》 [1] 的思想实现 GitHub: [2]
[1] http://arxiv.org/abs/1410.5401
[2] https://github.com/kaishengtai/torch-ntm
4) 【Python正则表达式速查】 by @BITED
关键词：基础, 正则表达式
BACKUP - Regular Expressions in Python
5) 【最热的科技公司的软件工程师的面试问题】 by @网路冷眼
【最热的科技公司的软件工程师的面试问题都在这里】 [1] 汇集了169道面试题，支持
C/Java/Python语言。搞定了这些题，面试技术关应该无忧了！关注它的官方微博 @
LeetCode中国微博 可以了解最新变化。好像 @左耳朵耗子 推荐过。cc @2gua @伯乐头
条 @好东西传送门 @百度技术沙龙
[1] https://oj.leetcode.com/problems/
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21 楼
Python日报 2015-03-14
@好东西传送门 出品, 过刊见
http://py.memect.com
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/* */ 发封空信， 标题: 订阅Python日报
更好看的HTML版
http://py.memect.com/archive/2015-03-14/short.html
1) 【用Python解决蒙提霍尔问题(Monty Hall problem)】 by @Python传送门
关键词：Monty Hall, 蒙提
用Python解决蒙提霍尔问题(Monty Hall problem) [1]
[1] http://trevorappleton.blogspot.co.uk/2015/03/solving-monty-hall-problem-with-python.html?utm_content=buffer28355&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer
2) 【利用Python和OpenCV将URL直接转换成OpenCV格式】 by @Python开发者
关键词：数据科学, 博客, 图像处理
《利用Python和OpenCV将URL直接转换成OpenCV格式》今天的博客是直接来源于我自己
的个人工具函数库。过去几个月，有些PyImageSearch读者电邮问我：“如何获取URL指
向的图片并将其转换成OpenCV格式”。 [1] （伯乐在线 - Den 译，欢迎加入翻译组：
[2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81131/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
3) 【十个最好的用于网站开发的Python框架】 by @Python传送门
关键词：Web, 框架
十个最好的用于网站开发的Python框架 [1]
[1] http://www.developerslane.com/10-best-python-frameworks-for-web-development/
4) 【Python下做NLP的系列文章】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, 应用, IPython, NLTK, 代码, 可视化, 文本处理
[IPN]《The Art of Literary Text Analysis》 [1] Python下做NLP的系列文章，内容
包括ipn使用、文本获取、NLTK基础、可视化、同形词分析、词性标注、重复串分析、
情感分析等，比较实用 GitHub: [2]
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/sgsinclair/alta/blob/master/ipynb/ArtOfLiteraryTextAnalysis.ipynb
[2] https://github.com/sgsinclair/alta
5) 【Python下实现朴素贝叶斯分类器】 by @爱可可-爱生活
关键词：数据科学, 资源, 机器学习, 课程
[文章]《How To Implement Naive Bayes From Scratch in Python》 [1] Python下自
己实现朴素贝叶斯分类器，以糖尿病检测数据集为例
[1] http://machinelearningmastery.com/naive-bayes-classifier-scratch-python/
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq4ueoa2tnj20hy91u1l0.jpg
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1) 【用Python解决蒙提霍尔问题(Monty Hall problem)】 by @Python传送门
关键词：Monty Hall, 蒙提
用Python解决蒙提霍尔问题(Monty Hall problem) [1]
[1] http://trevorappleton.blogspot.co.uk/2015/03/solving-monty-hall-problem-with-python.html?utm_content=buffer28355&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer
2) 【利用Python和OpenCV将URL直接转换成OpenCV格式】 by @Python开发者
关键词：数据科学, 博客, 图像处理
《利用Python和OpenCV将URL直接转换成OpenCV格式》今天的博客是直接来源于我自己
的个人工具函数库。过去几个月，有些PyImageSearch读者电邮问我：“如何获取URL指
向的图片并将其转换成OpenCV格式”。 [1] （伯乐在线 - Den 译，欢迎加入翻译组：
[2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81131/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
3) 【十个最好的用于网站开发的Python框架】 by @Python传送门
关键词：Web, 框架
十个最好的用于网站开发的Python框架 [1]
[1] http://www.developerslane.com/10-best-python-frameworks-for-web-development/
4) 【Python下做NLP的系列文章】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, 应用, IPython, NLTK, 代码, 可视化, 文本处理
[IPN]《The Art of Literary Text Analysis》 [1] Python下做NLP的系列文章，内容
包括ipn使用、文本获取、NLTK基础、可视化、同形词分析、词性标注、重复串分析、
情感分析等，比较实用 GitHub: [2]
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/sgsinclair/alta/blob/master/ipynb/ArtOfLiteraryTextAnalysis.ipynb
[2] https://github.com/sgsinclair/alta
5) 【Python下实现朴素贝叶斯分类器】 by @爱可可-爱生活
关键词：数据科学, 资源, 机器学习, 课程
[文章]《How To Implement Naive Bayes From Scratch in Python》 [1] Python下自
己实现朴素贝叶斯分类器，以糖尿病检测数据集为例
[1] http://machinelearningmastery.com/naive-bayes-classifier-scratch-python/
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq4ueoa2tnj20hy91u1l0.jpg
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完整版 18条
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22 楼
Python日报 2015-03-15
@好东西传送门 出品, 过刊见
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/* */ 发封空信， 标题: 订阅Python日报
更好看的HTML版
http://py.memect.com/archive/2015-03-15/short.html
1) 【机器学习算法原理之人工神经元和单层神经网络】 by @爱可可-爱生活
关键词：基础, 数据科学, 资源, 机器学习, 课程
[文章]《Artificial Neurons and Single-Layer Neural Networks - How Machine
Learning Algorithms Work Part 1》 [1] 机器学习算法原理之人工神经元和单层神经
网络，Python示例，很好的深度学习入门教程
[1] http://sebastianraschka.com/Articles/2015_singlelayer_neurons.html
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq60dyw0muj20kygrdhdw.jpg
2) 【如何成为Python高手】 by @IT技术博客大学习
关键词：进阶, 函数式编程
【如何成为Python高手】 这篇文章主要是对我收集的一些文章的摘要。因为已经有很
多比我有才华的人写出了大量关于如何成为优秀Python程序员的好文章。 我的总结主
要集中在四个基本题目上：函数式编程，性能，测试，编码规范。如果一个... 详见：
[1]
[1] http://blogread.cn/it/article/3892?f=wb
3) 【Python语言下的机器学习库】 by @Python开发者
关键词：数据科学, 机器学习, 计算, 天文
《Python语言下的机器学习库》Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛
：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。
[1] （伯乐在线 - douxingxiang 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81135/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【基于DeepDive用Python构建信息抽取的官方示例】 by @爱可可-爱生活
关键词：教育网站
[文章]《Example Application: A Mention-Level Extraction System》 [1] 基于
DeepDive用Python构建Mention-Level Extraction System的官方示例
[1] http://deepdive.stanford.edu/doc/basics/walkthrough/walkthrough.html
长微博图：http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq5zn1a1i3j20qdb0t4qt.jpg
5) 【怎么用最短时间高效而踏实的学习python？( 知乎)】 by @酷勤网-程序员的那点事
关键词：基础, 数据科学, 机器学习
《怎么用最短时间高效而踏实的学习python？》想学python之后学机器学习其他工具，
走数据挖掘路线，这样前景怎么样？那如何迅速掌握python呢。 [1] （来自： 知乎 ）
[1] http://www.kuqin.com/shuoit/20150306/345058.html
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1) 【机器学习算法原理之人工神经元和单层神经网络】 by @爱可可-爱生活
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[文章]《Artificial Neurons and Single-Layer Neural Networks - How Machine
Learning Algorithms Work Part 1》 [1] 机器学习算法原理之人工神经元和单层神经
网络，Python示例，很好的深度学习入门教程
[1] http://sebastianraschka.com/Articles/2015_singlelayer_neurons.html
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2) 【如何成为Python高手】 by @IT技术博客大学习
关键词：进阶, 函数式编程
【如何成为Python高手】 这篇文章主要是对我收集的一些文章的摘要。因为已经有很
多比我有才华的人写出了大量关于如何成为优秀Python程序员的好文章。 我的总结主
要集中在四个基本题目上：函数式编程，性能，测试，编码规范。如果一个... 详见：
[1]
[1] http://blogread.cn/it/article/3892?f=wb
3) 【Python语言下的机器学习库】 by @Python开发者
关键词：数据科学, 机器学习, 计算, 天文
《Python语言下的机器学习库》Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛
：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。
[1] （伯乐在线 - douxingxiang 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81135/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
4) 【基于DeepDive用Python构建信息抽取的官方示例】 by @爱可可-爱生活
关键词：教育网站
[文章]《Example Application: A Mention-Level Extraction System》 [1] 基于
DeepDive用Python构建Mention-Level Extraction System的官方示例
[1] http://deepdive.stanford.edu/doc/basics/walkthrough/walkthrough.html
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5) 【怎么用最短时间高效而踏实的学习python？( 知乎)】 by @酷勤网-程序员的那点事
关键词：基础, 数据科学, 机器学习
《怎么用最短时间高效而踏实的学习python？》想学python之后学机器学习其他工具，
走数据挖掘路线，这样前景怎么样？那如何迅速掌握python呢。 [1] （来自： 知乎 ）
[1] http://www.kuqin.com/shuoit/20150306/345058.html
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Python日报 2015-03-16
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1) 【使用Python和OpenCV在视频中实时监测条形码】 by @Python开发者
关键词：数据科学, 博客, 图像处理
《使用Python和OpenCV在视频中实时监测条形码》今天的博客是上篇博客的继续，上篇
博客是使用Python和OpenCV检测图像中的条形码。今天我们将重构代码去检测视频中的
条形码。 [1] （伯乐在线 - Den 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81130/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
2) 【Python下的统计数据可视化库Seaborn】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, 应用, 代码, 计算, 可视化
[开源] Seaborn —— Python下的统计数据可视化库，效果没得说，好吧，我火星了 [
哈哈] 发给和我一样的火星人吧 [1] 官方提供的几个IPN示例很赞，也可参考以前发的http://weibo.com/1402400261/C0IHpnNnv 还有http://weibo.com/1402400261/C0sNT005U ，都是很好的资料
[1] https://github.com/mwaskom/seaborn
3) 【Python的Twitter精选资源区更新（3400条）】 by @好东西传送门
更新了大数据和Python的Twitter精选资源区。大数据区现在有5300+条资源 [1]
Python区现在有3400+条资源 [2] 。这些都是在Twitter上多次被提到的热门资源的汇
总，可以配合我们的日报看，更快地获得最新的第一手资料。
[1] http://bigdata.memect.com/
[2] http://python.memect.com/
4) 【全面的Python小抄】 by @刘天斯
关键词：速查卡
Python小抄，或许会帮你填补一些学习盲区。 @Python发烧友 @Python开发者 @好东西
传送门 [1]
[1] http://crazyguitar.github.io/cheatsheet/python-cs.html
5) 【Python黑客学习笔记第二弹】 by @FreeBuf黑客与极客
关键词：基础, 安全, 笔记
【Python黑客学习笔记：从HelloWorld到编写PoC（中）】广受好评的《Python黑客学
习笔记》第二弹来了。本系列文章适合CS在读学生和万年工具党，本文会在英文原文的
基础上做些修改，并适当增加些解释说明。学好Python，Hacking for fun！详情： [1]
[1] http://www.freebuf.com/news/special/60758.html
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1) 【使用Python和OpenCV在视频中实时监测条形码】 by @Python开发者
关键词：数据科学, 博客, 图像处理
《使用Python和OpenCV在视频中实时监测条形码》今天的博客是上篇博客的继续，上篇
博客是使用Python和OpenCV检测图像中的条形码。今天我们将重构代码去检测视频中的
条形码。 [1] （伯乐在线 - Den 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81130/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/
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[开源] Seaborn —— Python下的统计数据可视化库，效果没得说，好吧，我火星了 [
哈哈] 发给和我一样的火星人吧 [1] 官方提供的几个IPN示例很赞，也可参考以前发的http://weibo.com/1402400261/C0IHpnNnv 还有http://weibo.com/1402400261/C0sNT005U ，都是很好的资料
[1] https://github.com/mwaskom/seaborn
3) 【Python的Twitter精选资源区更新（3400条）】 by @好东西传送门
更新了大数据和Python的Twitter精选资源区。大数据区现在有5300+条资源 [1]
Python区现在有3400+条资源 [2] 。这些都是在Twitter上多次被提到的热门资源的汇
总，可以配合我们的日报看，更快地获得最新的第一手资料。
[1] http://bigdata.memect.com/
[2] http://python.memect.com/
4) 【全面的Python小抄】 by @刘天斯
关键词：速查卡
Python小抄，或许会帮你填补一些学习盲区。 @Python发烧友 @Python开发者 @好东西
传送门 [1]
[1] http://crazyguitar.github.io/cheatsheet/python-cs.html
5) 【Python黑客学习笔记第二弹】 by @FreeBuf黑客与极客
关键词：基础, 安全, 笔记
【Python黑客学习笔记：从HelloWorld到编写PoC（中）】广受好评的《Python黑客学
习笔记》第二弹来了。本系列文章适合CS在读学生和万年工具党，本文会在英文原文的
基础上做些修改，并适当增加些解释说明。学好Python，Hacking for fun！详情： [1]
[1] http://www.freebuf.com/news/special/60758.html
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Python日报 2015-03-17
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1) 【“Python也可以”系列】 by @Ef_Inc
关键词：博客
[1] python-can
[1] http://blog.csdn.net/column/details/python-can.html
2) 【Python contextlib——上下文管理器】 by @浮生谨记
关键词：基础, 博客
Python contextlib——上下文管理器: 上下文管理器要负责一个代码块中的资源，可
能在进入代码块时创建资源，然后在退出代码块时清理这个资源。 文件支持上下文管
理器API，可以很容易地确保完成文件读写后关闭... [1]
[1] http://my.oschina.net/orangef/blog/133893
3) 【用Python的mailbox包分析Gmail的收件箱】 by @Python传送门
关键词：工具, IPython
用Python的mailbox包分析Gmail的收件箱 [1]
[1] http://moderndata.plot.ly/analyze-your-gmail-inbox-in-ipython-notebook/
4) 【通过Python例子介绍统计学】 by @爱可可-爱生活
关键词：书籍, 数据科学, PDF, Thomas Haslwanter, 计算, 统计
[书]《An Introduction to Statistics》 [1] 通过Python例子介绍统计学，作者是
Thomas Haslwanter，非常赞！云: [2]
[1] http://work.thaslwanter.at/Stats/StatsIntro.pdf
[2] http://pan.baidu.com/s/1dD7znR7
5) 【Python下Pandas DataFrames序列化存储方案的性能评估】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, 博客, 计算
[文章]《Efficiently Store Pandas DataFrames》 [1] Python下Pandas DataFrames
序列化存储方案的性能评估，值得参考
[1] http://matthewrocklin.com/blog/work/2015/03/16/Fast-Serialization/
长微博图：http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05gw1eq89tdtbf9j20nm2eu4qp.jpg
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1) 【“Python也可以”系列】 by @Ef_Inc
关键词：博客
[1] python-can
[1] http://blog.csdn.net/column/details/python-can.html
2) 【Python contextlib——上下文管理器】 by @浮生谨记
关键词：基础, 博客
Python contextlib——上下文管理器: 上下文管理器要负责一个代码块中的资源，可
能在进入代码块时创建资源，然后在退出代码块时清理这个资源。 文件支持上下文管
理器API，可以很容易地确保完成文件读写后关闭... [1]
[1] http://my.oschina.net/orangef/blog/133893
3) 【用Python的mailbox包分析Gmail的收件箱】 by @Python传送门
关键词：工具, IPython
用Python的mailbox包分析Gmail的收件箱 [1]
[1] http://moderndata.plot.ly/analyze-your-gmail-inbox-in-ipython-notebook/
4) 【通过Python例子介绍统计学】 by @爱可可-爱生活
关键词：书籍, 数据科学, PDF, Thomas Haslwanter, 计算, 统计
[书]《An Introduction to Statistics》 [1] 通过Python例子介绍统计学，作者是
Thomas Haslwanter，非常赞！云: [2]
[1] http://work.thaslwanter.at/Stats/StatsIntro.pdf
[2] http://pan.baidu.com/s/1dD7znR7
5) 【Python下Pandas DataFrames序列化存储方案的性能评估】 by @爱可可-爱生活
关键词：库, 数据科学, 博客, 计算
[文章]《Efficiently Store Pandas DataFrames》 [1] Python下Pandas DataFrames
序列化存储方案的性能评估，值得参考
[1] http://matthewrocklin.com/blog/work/2015/03/16/Fast-Serialization/
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Python日报 2015-03-18
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1) 【用Gensim+networkx做文本主题抽取和可视化】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, 应用, IPython, 机器学习, 可视化, 图分析
[IPN]《Topic Modelling》 [1] Python下用Gensim+networkx做文本主题抽取和可视化
的ipn，很不错。其实是上次《The Art of Literary Text Analysis》http://weibo.com/1402400261/C8tDOETWf )系列中的一篇，估计好些朋友只转发或收藏还没顾上看，单独推荐下
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/sgsinclair/alta/blob/master/ipynb/TopicModelling.ipynb
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05gw1eq9zg0spkgj20xx5asqv5.jpg
2) 【利用 Python、SciKit 和文本分类来实现行为分析】 by @IBM_developerWorks
关键词：库, 数据科学, 机器学习
#最新文章推荐# “利用 Python、SciKit 和文本分类来实现行为分析”，SciKit 是一
个强大的基于 Python 的机器学习包，可用于模型构造和评估。在示例场景中，我们将
构造一个模型，根据每一个客户购买的具体产品和相应的文本性产品描述，向
个人客户分配音乐听众感兴趣的特色内容。 [1]
[1] http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/bd-natural-language/index.html?ce=ismxxxx&ct=swg&cmp=ibmsocial&cm=h&cr=crossbrand&ccy=cn
3) 【GPU深度学习训练系统Digits】 by @LJ_TALK
关键词：Web, 库, 数据科学, Flask, 代码, 计算
NVIDIA开源的DIGITS让深度学习的易用性又上新台阶，它基于python flask、cuDNN、
Caffe提供了一个web界面交互式的GPU深度学习训练系统。 [1] github： [2]
[1] http://devblogs.nvidia.com/parallelforall/digits-deep-learning-gpu-training-system/
[2] https://github.com/NVIDIA/DIGITS
4) 【用Python自带的pdb模块进行代码调试】 by @Python传送门
关键词：开发, 库, 调试
用Python自带的pdb模块进行代码调试 [1]
[1] http://howchoo.com/g/zgi2y2iwyze/debugging-your-python-code?utm_content=buffer4e2af&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer
5) 【Python免费书54本】 by @西瓜大丸子汤
关键词：基础, 数据科学, 应用, PDF, 文本处理, 游戏
[1] Python免费书54本，都可以pdf下载。从入门到自然语言处理，科学计算，概率论
，经济学，生物信息学，多媒体，密码学，计算机视觉，游戏，社交媒体分析...必有
一本适合您
[1] http://memect.co/osF5GSH
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1) 【用Gensim+networkx做文本主题抽取和可视化】 by @爱可可-爱生活
关键词：工具, 库, 数据科学, 应用, IPython, 机器学习, 可视化, 图分析
[IPN]《Topic Modelling》 [1] Python下用Gensim+networkx做文本主题抽取和可视化
的ipn，很不错。其实是上次《The Art of Literary Text Analysis》http://weibo.com/1402400261/C8tDOETWf )系列中的一篇，估计好些朋友只转发或收藏还没顾上看，单独推荐下
[1] http://nbviewer.ipython.org/github/sgsinclair/alta/blob/master/ipynb/TopicModelling.ipynb
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2) 【利用 Python、SciKit 和文本分类来实现行为分析】 by @IBM_developerWorks
关键词：库, 数据科学, 机器学习
#最新文章推荐# “利用 Python、SciKit 和文本分类来实现行为分析”，SciKit 是一
个强大的基于 Python 的机器学习包，可用于模型构造和评估。在示例场景中，我们将
构造一个模型，根据每一个客户购买的具体产品和相应的文本性产品描述，向
个人客户分配音乐听众感兴趣的特色内容。 [1]
[1] http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/bd-natural-language/index.html?ce=ismxxxx&ct=swg&cmp=ibmsocial&cm=h&cr=crossbrand&ccy=cn
3) 【GPU深度学习训练系统Digits】 by @LJ_TALK
关键词：Web, 库, 数据科学, Flask, 代码, 计算
NVIDIA开源的DIGITS让深度学习的易用性又上新台阶，它基于python flask、cuDNN、
Caffe提供了一个web界面交互式的GPU深度学习训练系统。 [1] github： [2]
[1] http://devblogs.nvidia.com/parallelforall/digits-deep-learning-gpu-training-system/
[2] https://github.com/NVIDIA/DIGITS
4) 【用Python自带的pdb模块进行代码调试】 by @Python传送门
关键词：开发, 库, 调试
用Python自带的pdb模块进行代码调试 [1]
[1] http://howchoo.com/g/zgi2y2iwyze/debugging-your-python-code?utm_content=buffer4e2af&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer
5) 【Python免费书54本】 by @西瓜大丸子汤
关键词：基础, 数据科学, 应用, PDF, 文本处理, 游戏
[1] Python免费书54本，都可以pdf下载。从入门到自然语言处理，科学计算，概率论
，经济学，生物信息学，多媒体，密码学，计算机视觉，游戏，社交媒体分析...必有
一本适合您
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Python日报 2015-03-19
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1) 【用Python和MoviePy将数据动态可视化】 by @Python开发者
关键词：库, 数据科学, 应用, 可视化, 视频处理
《用Python和MoviePy将数据动态可视化》Python有些出色的数据可视化库，但很少能
渲染GIF或视频动画。本文介绍如何运用MoviePy作为其他库的通用动画插件。 [1] （
@丹川黑马 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81185/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/?utm_source=jobboleblog-article
2) 【Python函数参数默认值的陷阱和原理深究】 by @Python开发者
关键词：基础, 卢钧
《Python函数参数默认值的陷阱和原理深究》本文将介绍使用mutable对象作为Python
函数参数默认值潜在的危害，以及其实现原理和设计目的。段代码定义了一个名为
generate_new_list_with的函数。该函数的本意是在每次调用时都新建一个包含有给定
element值的list。 [1] （卢钧轶 分享）
[1] http://python.jobbole.com/81203/
3) 【Python下CSV文件的数据高效处理】 by @爱可可-爱生活
关键词：博客, 代码, 电子表格
[文章]《Simple CSV Data Wrangling with Python - Efficient Processing,
Schemas, and Serialization》 [1] Python下CSV文件的数据高效处理，讨论很全面，
推荐看看 GitHub: [2]
[1] http://districtdatalabs.silvrback.com/simple-csv-data-wrangling-with-python
[2] https://github.com/DistrictDataLabs/blog-files/tree/master/simple-csv-
data-wrangling-with-python
长微博图：http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eqb197lwdvj20md9iy7wj.jpg
4) 【详解python2 和 python3的区别】 by @me坤子
关键词：Python3
【详解python2 和 python3的区别】看到这个题目大家可能猜到了我接下来要讲些什么
，呵呵，对了，那就是列出这两个不同版本间的却别！ 搜索一下大家就会知道，
python有两个主要的版本，python2 和 python3 ，但是python又不同于其他语言，向
下兼容，python3是不向下兼容… [1]
[1] http://www.xuyukun.com/%e8%af%a6%e8%a7%a3python2-%e5%92%8c-python3%e7%9a%84%e5%8c%ba%e5%88%ab/
5) 【Python并行操作实例讲解】 by @Python传送门
关键词：并行
Python并行操作实例讲解 [1]
[1] http://www.toptal.com/python/beginners-guide-to-concurrency-and-parallelism-in-python
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1) 【用Python和MoviePy将数据动态可视化】 by @Python开发者
关键词：库, 数据科学, 应用, 可视化, 视频处理
《用Python和MoviePy将数据动态可视化》Python有些出色的数据可视化库，但很少能
渲染GIF或视频动画。本文介绍如何运用MoviePy作为其他库的通用动画插件。 [1] （
@丹川黑马 译，欢迎加入翻译组： [2] ）
[1] http://python.jobbole.com/81185/
[2] http://www.jobbole.com/groups/6/?utm_source=jobboleblog-article
2) 【Python函数参数默认值的陷阱和原理深究】 by @Python开发者
关键词：基础, 卢钧
《Python函数参数默认值的陷阱和原理深究》本文将介绍使用mutable对象作为Python
函数参数默认值潜在的危害，以及其实现原理和设计目的。段代码定义了一个名为
generate_new_list_with的函数。该函数的本意是在每次调用时都新建一个包含有给定
element值的list。 [1] （卢钧轶 分享）
[1] http://python.jobbole.com/81203/
3) 【Python下CSV文件的数据高效处理】 by @爱可可-爱生活
关键词：博客, 代码, 电子表格
[文章]《Simple CSV Data Wrangling with Python - Efficient Processing,
Schemas, and Serialization》 [1] Python下CSV文件的数据高效处理，讨论很全面，
推荐看看 GitHub: [2]
[1] http://districtdatalabs.silvrback.com/simple-csv-data-wrangling-with-python
[2] https://github.com/DistrictDataLabs/blog-files/tree/master/simple-csv-
data-wrangling-with-python
长微博图：http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eqb197lwdvj20md9iy7wj.jpg
4) 【详解python2 和 python3的区别】 by @me坤子
关键词：Python3
【详解python2 和 python3的区别】看到这个题目大家可能猜到了我接下来要讲些什么
，呵呵，对了，那就是列出这两个不同版本间的却别！ 搜索一下大家就会知道，
python有两个主要的版本，python2 和 python3 ，但是python又不同于其他语言，向
下兼容，python3是不向下兼容… [1]
[1] http://www.xuyukun.com/%e8%af%a6%e8%a7%a3python2-%e5%92%8c-python3%e7%9a%84%e5%8c%ba%e5%88%ab/
5) 【Python并行操作实例讲解】 by @Python传送门
关键词：并行
Python并行操作实例讲解 [1]
[1] http://www.toptal.com/python/beginners-guide-to-concurrency-and-parallelism-in-python
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完整版 13条
http://py.memect.com/archive/2015-03-19/long.html
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问几个英文读法问个C++ Segmentation Fault的问题ssh question on linux弱弱地问，VS 2005和.NET、C#有啥关系？那位老大能帮忙下载一篇IEEE Xpore 的文章？叩谢。 (转载)怎样加jar文件到classpath (windows)谁记得一个讨论c++的网站QueryTable object in excelIs Delphi dead?matlab取行数socket被block在accept的时候不能close……也问一下面试题：怎么判断计算机是不是连上intenet?cpu usage请教一个组合的算法in-place N-way shuffle怎么做？Please recommend a book on .NET, C#如何强制thread和cpu绑定？这里有人用XCode编程么？问个Winform与工作类的互动问题。C++ help: 一个multiple definition problem.