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从 Zero 到 Hero ，一文掌握 Python
一种高级程序语言，其核心设计哲学是代码可读性和语法，能够让程序员用很少的代码来表达自己的想法。
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Erlang/Elixir: 使用 OpenCV, Python 搭建图片缩略图服务器
应用程序进程树, 默认 Poolboy 中初始化10个用于处理图片的 Python 工作进程(Worker)
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初试Gevent – 高性能的Python并发框架
Gevent是一个基于greenlet的Python的并发框架，以微线程greenlet为核心，使用了epoll事件监听机制以及诸多其他优化而变得高效。
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使用Scrapy构建一个网络爬虫
记得n年前项目需要一个灵活的爬虫工具，就组织了一个小团队用Java实现了一个爬虫框架，可以根据目标网站的结构、地址和需要的内容，做简单的配置开发，即可实现特定网站的爬虫功能。
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梯度下降算法以及其Python实现
本文只是最简单的循环次数停止，等等，还有很多问题，以后会继续更近并改进该文章。写下来就是为了随时随地翻出来看看，巩固知识，并不断改进。
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如何开发一个 PyCharm 插件
PyCharm 是很多 Python 开发者优先选择的 IDE，功能强大，跨平台，提供免费社区版，非常良心。如果你想自己给PyCharm添加一些功能怎么办呢？
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详解Python中的下划线
本文将讨论Python中下划线（_）字符的使用方法。我们将会看到，正如Python中的很多事情，下划线的不同用法大多数（并非所有）只是常用惯例而已。
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Flask + Gunicorn + Nginx 部署
Web框架致力于如何生成HTML代码，而Web服务器用于处理和响应HTTP请求。Web框架和Web服务器之间的通信，需要一套双方都遵守的接口协议。WSGI协议就是用来统一这两者的接口的。
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Python mutilprocessing Processing 父子进程共享文件对象?
multiprocessing python多进程模块, 于是, Processing也是多进程的宠儿. 但今天讨论的问题, 似乎也能引起我们一番重视
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禁用 Python GC，Instagram 性能提升10%
通过关闭 Python 垃圾收集（GC）机制，该机制通过收集和释放未使用的数据来回收内存，Instagram 的运行效率提高了 10 ％。是的，你没听错！通过禁用 GC，我们可以减少内存占用并提高 CPU 中 LLC 缓存的命中率。如果你对为什么会这样感兴趣，带你发车咯！
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从零开始的Python爬虫速成指南
本文主要内容：以最短的时间写一个最简单的爬虫，可以抓取论坛的帖子标题和帖子内容。本文受众：没写过爬虫的萌新。
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如何编写一个拼写纠错器？
2007年的某个星期，我的两个朋友(Dean和Bill)分别向我传达了他们对Google的拼写自动纠错能力的赞叹。例如输入”speling”，Google会立即显示”spelling”的检索结果。我原以为这两位才智卓越的工程师、数学家，会对其工作原理有准确的推测，事实上他们没有。后来我意识到，他们怎么会对离自身专业领域如此远的东西认知清晰呢？
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Django 使用 Celery 实现异步任务
对于网站来说，给用户一个较好的体验是很重要的事情，其中最重要的指标就是网站的浏览速度。因此服务端要从各个方面对网站性能进行优化，比如可采用CDN加载一些公共静态文件，如js和css；合并css或者js从而减少静态文件的请求等等…..还有一种方法是将一些不需要立即返回给用户，可以异步执行的任务交给后台处理，以防网络阻塞，减小响应时间。看了the5fire的博客之后我受到了启发，决定从这方面进行改进。
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构建多层感知器神经网络对数字图片进行文本识别
模型不消耗大量计算资源，使用了cpu版本的keras，以Tensorflow 作为backended，在ipython交互环境jupyter notebook中进行编写。
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Ubuntu+Django+Nginx+uWSGI+Mysql搭建Python Web服务器
前不久为了部署Django项目，在百度上到处找教程，找到的教程因为这样那样的原因，总是失败，可能是因为作者水平比较高吧，有些细节的东西估计没写出来，造成我这种初学者想照着做都做不成。百度不行就用Google吧，中文不行就找英文的，最后，给我误打误撞的部署成功了。为了加深印象，我用虚拟机再重新部署一次。
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一个Python小白5个小时爬虫经历
最近业余在做一个基于.NET Core的搜索项目，奈何基层代码写好了，没有看起来很华丽的数据供测试。很巧的也是博客搜索，于是乎想到了博客园。C#也能做做页面数据抓取的，不过在博客园看到的大部分都是python实现，所以就临时想了一下看看python到底是什么东东，不看基础语法，不看语言功能，直接上代码，哪里不会搜哪里。
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基于 Agent 的模型入门：Python 实现隔离仿真
2005 年诺贝尔经济学奖得主托马斯·谢林（Thomas Schelling）在上世纪 70 年代就纽约的人种居住分布得出了著名的 Schelling segregation model，这是一个 ABM（agent-based model），当年谢林只能通过铅笔在纸上进行模拟，而这次则利用 Python 进行仿真实现这个模型。
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Python 性能优化
本文除非特殊指明，”python“都是代表CPython，即C语言实现的标准python，且本文所讨论的是版本为2.7的CPython。另外，本文会不定期更新，如果大家有一些好的想法，请在评论里面留言，我会补充到文章中去。
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用 Python 实现一个大数据搜索引擎
搜索是大数据领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的数据搜索功能，试图让大家理解大数据搜索的基本原理。
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三生万物：决策树
不知怎么回事，提到决策树我就想起”道生一，一生二，二生三，三生万物“这句话，大概是因为决策树从一个根节点慢慢“长”成一棵树，也要经历“一生二，二生三”的过程。决策树本质上就是一种二叉树，根据特定的标准不停的分成左右两个子树，直到符合某种条件停止。树算法解释性强、简单直观以及接近人的决策方式使它成为流行的机器学习算法之一。当决策树与装袋法(Bag)、提升法(Boosting)结合之后，可以成为更强大的算法。
