Python + Django 如何支撐了 7 億月活用戶, 15篇 Python 技術熱文

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本文精選了 Python開發者 5月份的15篇 Python 熱文。其中有基礎知識，觀點與動態，自然語言處理等。

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Python + Django 如何支撐了 7 億月活用戶

在 Python 2017 上，Instagram 的工程師們帶來了一個有關 Python 在 Instagram 的主題演講，同時還分享了 Instagram 如何將整個項目運行環境升級到 Python 3 的故事。本文為該次演講的內容摘要。

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學習 Python 編程的 19 個資源

Python應該怎麼學呢？應該從哪裡開始？最好的方法還是通過實踐去學習，這裡推薦的一些書和資源只是為了指引你走往正確的方向。

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教你搭建一個好看的 Jupyter 環境

Jupyter是一個非常強大方便的互動式筆記本。本文教大家如何搭建一個好看的jupyter環境。

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用 Python 淺析股票數據

本文將使用Python來可視化股票數據，比如繪製K線圖，並且探究各項指標的含義和關係，最後使用移動平均線方法初探投資策略。

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你該學習 Python 的 7 個理由

不經歷長期的痛苦教訓，我們是不會對這門語言以及它的平台所提供的一切心生感激的。本文作者寫下這篇短文的目的就是要將你從同樣的痛苦中拯救出來，讓你明白為什麼需要去了解 Python。

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Python 爬蟲神器 PyQuery 的使用方法

乍聽名字，你一定聯想到了 jQuery，如果你對 jQuery 熟悉，那麼 PyQuery 來解析文檔就是不二之選！包括我在內！語法與 jQuery 幾乎完全相同，所以不用再去費心去記一些奇怪的方法了。

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Python 自然語言處理入門

本文從概念和實際操作量方面，從零開始，介紹了在Python中進行自然語言處理。

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如何讓 Python 像 Julia 一樣快地運行

我是否應丟棄 Python 和其他語言，使用 Julia 執行技術計算？Python和其他高級語言在速度上遠遠有些落後。但是，我想到的第一個問題有所不同：Julia 團隊能否以最適合 Python 的方式編寫 Python 基準測試？

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pyspider 爬蟲教程 (1)：HTML 和 CSS 選擇

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pyspider 爬蟲教程 (2)：AJAX 和 HTTP

在這個爬蟲教程系列文章中，作者以實際的例子基於pyspider，由淺入深討論爬取（抓取和解析）的一些關鍵問題。

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Python 圖像處理庫 Pillow 入門

Pillow是Python里的圖像處理庫（PIL：Python Image Library），提供了了廣泛的文件格式支持，強大的圖像處理能力，主要包括圖像儲存、圖像顯示、格式轉換以及基本的圖像處理操作等。本文對其基本使用進行了介紹。

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以正確的方式開源 Python 項目

大多數Python開發者至少都寫過一個像工具、腳本、庫或框架等對其他人也有用的工具。作者寫這篇文章的目的是讓現有Python代碼的開源過程儘可能清晰和無痛。

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深入 Python 字典的內部實現

在Python中，字典是通過哈希表實現的。也就是說，字典是一個數組，而數組的索引是鍵經過哈希函數處理後得到的。本文詳細介紹了字典在CPython中的實現細節。

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做數據分析時，R 用戶如何學習 Python？

R 和 Python 是數據科學從業者必需掌握的兩門最重要的編程語言。本文是幫助 R 用戶增強技能和為數據科學進階而學習 Python (從零開始)。

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基於 matplotlib 的 2D/3D 抽象網格和能量曲線繪製程序

本文介紹了作者基於matplotlib寫的一個用於繪製能量曲線和2D/3D抽象網格繪製的Python庫。對於研究晶體材料的同學如果想通過python來繪製簡單的晶格圖像可以進行參考。

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你不知道的按位運算

本文通過Python實例介紹了二進位數按位運算相關的基礎知識。其中包括：二進位數按位運算，計算機中數字的存儲方式，數字的按位運算等。

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