那些有趣/用的 Python 庫，15篇 Python 技術熱文
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本文精選了 Python開發者 8月份的15篇 Python 熱文。其中有基礎知識，工具介紹，網路爬蟲，遺傳演算法等。
註：以下文章，點擊標題即可閱讀
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那些有趣/用的 Python 庫
》本文整理了一些有趣有用的 Python 庫，其中包括圖片處理，視頻下載，財經數據介麵包等等，需要的童鞋可以看過來啦。
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Python 爬蟲實踐：《戰狼2》豆瓣影評分析
》本文用 Python 實現了簡單的爬蟲爬取了豆瓣的最新電影的影評。主要分為三部分：抓取網頁數據、清理數據、用詞雲進行展示。想學習Python網路爬蟲的同學可以作為參考。
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幫你提升 Python 的 27 種編程語言
》作為一名富有經驗的程序員，本文提及到這些語言工具所涵蓋的概念幫助我們回想起那些我們曾經認為理所當然的東西。本文總結了幫你提升 Python 的 27 種編程語言。
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Python 面向對象（初級篇）
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Python 面向對象（進階篇）
》本系列文章介紹了Python中面向對象相關的基礎以及進階的知識點，內容詳細通俗易懂，對Python初學者理解面向對象編程會很有幫助。
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Python 爬蟲實戰：股票數據定向爬蟲
》本文爬蟲實戰目標是運用python3.5， 獲取上交所和深交所所有股票的名稱和交易信息，輸出到保存文件中。學習Python爬蟲的初學者可以看過來。
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10 種機器學習演算法的要點（附 Python 和 R 代碼）
》本文為那些有追求的數據科學家和機器學習狂熱者們，簡化學習旅途。這篇指南會讓你動手解決機器學習的問題，並從實踐中獲得真知。我提供的是幾個機器學習演算法的高水平理解，以及運行這些演算法的 R 和 Python 代碼。這些應該足以讓你親自試一試了。
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Python vs Ruby: 誰是最好的 web 開發語言？
》Python 和 Ruby 都是目前開發 websites、web-based apps 和 web services 的流行語言。那麼要採用哪種語言來進行編程就需要好好考慮了，因為每種語言都是自己的優缺點。這些優缺點都會影響我們的決定。
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學慣用 Python 編程時要避免的 3 個錯誤
》當你做錯事時，承認錯誤並不是一件容易的事，但是犯錯是任何學習過程中的一部分，無論是學習走路，還是學習一種新的編程語言都是這樣，比如學習 Python。為了讓初學 者避免犯同樣的錯誤，本文列出了我學習 Python 時犯的三種錯誤。
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150 多個 ML、NLP 和 Python 相關的教程
》本文中作者整理了在網上找到的和 機器學習、NLP 相關的教程資源，其中文章將分四個主題：機器學習、自然語言處理、Python 和數學。
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Python 魔術方法（Magic Method）
》在Python中，所有以「__」雙下劃線包起來的方法，都統稱為「Magic Method」,Python中所有的魔術方法均在官方文檔中有相應描述，但是對於官方的描述比較混亂而且組織比較鬆散。本文對魔術方法進行了總結整理。
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用 Python 做股市數據分析（二）
》這篇博文是用Python分析股市數據系列兩部中的第二部，內容基於我在猶他大學 數學3900 (數據科學)的課程。這篇文章會討論如何設計用移動平均交匯點分析移動平均線的系統，如何做回溯測試和基準分析，最後留有一些練習題以饗讀者。
《
程序員必知的 Python 陷阱與缺陷列表
》我個人對陷阱的定義是這樣的：代碼看起來可以工作，但不是以你「想當然「」的方式。如果一段代碼直接出錯，拋出了異常，我不認為這是陷阱。那麼Python中哪些真正算得上陷阱呢？
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隨機之美，隨機森林
》隨機森林和決策樹相比，能更好的防止過擬合。雖然每個基分類器很弱，但最後組合的結果通常很強，這也類似於：「三個臭皮匠頂個諸葛亮」的思想。對比發現Random Forest（隨機森林）和SVM（支持向量機）名列第一、第二名。
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用神經網路訓練一個文本分類器
》理解聊天機器人的工作原理是非常重要的。聊天機器人內部一個非常重要的組件就是文本分類器。我們看一下文本分類器的神經網路（ANN）的內部工作原理。
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GAFT：一個使用 Python 實現的遺傳演算法框架
》本文作者以自己實現的一個遺傳演算法框架介紹了遺傳演算法，並以一個一維搜索和二維搜索例子介紹了框架的結構設計原則以及使用方法。需要使用遺傳演算法做優化的童鞋也可以作為工具和參考。
往期熱文回顧
7月：《我是這樣挑戰不用 for 循環的，15篇 Python 技術熱文》
6月：《代碼這樣寫更優雅，15篇 Python 技術熱文》
5月：《Python + Django 如何支撐了 7 億月活用戶：15 篇熱文》
4月：《在終端中優雅地編寫 Python：10 篇熱文》
3月：《禁用 Python GC，Instagram 性能提升10%：10 篇熱文》
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