我們從過去一個月近 1000 篇有關 Python 的文章中，精心挑選出了最熱門的 10 篇（前 1%），希望能有助于大家的職業(yè)生涯發(fā)展。

前言

本次推薦的系列文章涉及： Python 小技巧、Socket 編程、Disguise（偽裝）、Macro 宏、PostgreSQL、數(shù)據(jù)科學中的數(shù)學基礎知識、谷歌面試問題講解、員工流失預測問題以及 Discord 機器人。

▌1.從 a 到 z，你一定用得到的26個 Python 小技巧

如今 Python 是世界上最受歡迎的語言之一，因為它易于學習，性能豐富，而且有大量供我們使用的模塊和庫。作者按首字母從 a 到 z 的形式，總結(jié)了26個實用的 Python 小技巧，其中大部分是被數(shù)據(jù)工作者高頻率使用的，相信你會在文章中獲得幫助和靈感。

閱讀鏈接：

https://medium.freecodecamp.org/an-a-z-of-useful-python-tricks-b467524ee747

▌2.Python 的 Socket 編程指南

該文章給出了有關 Python 中 Socket 編程的詳細介紹，主要包括以下幾個方面：

基于 TCP 協(xié)議的 Socket 編程

用 Python 實現(xiàn) Socket Echo 程序

通過 Socket 實現(xiàn)處理多個連接

處理異常的幾個手段：ping、netstat、TCPView、Wireshark

閱讀鏈接：

https://realpython.com/python-sockets/#windows

▌3.Dijkstra 算法中的偽裝原則（解決最短路徑問題）

該文章將多個話題結(jié)合在一起，涉及的領域有計算機圖像、金融以及強化學習，讀者不需要有這方面的專業(yè)知識，但最好具備概率論、微積分和數(shù)學方程方面的基礎知識。文章內(nèi)容大致分為幾個方面：

Bellman-Ford 算法

貨幣套利系統(tǒng)的實現(xiàn)原理

定向最短路徑問題

強化學習中的 Q-Learning 算法

最短路徑算法中的隨機性

影像中用到的渲染算法

閱讀鏈接：

https://blog.evjang.com/2018/08/dijkstras.html?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

▌4.在 Python 中使用引入 macro 宏系統(tǒng)

該文章介紹了如何通過類型注解在 Python 中使用 macro 宏，該靈感來自于作者以往使用 Rust 的體驗。引入宏系統(tǒng)可為我們提供便捷的調(diào)用方式，從而提升運行的速度，最終作者通過研究實現(xiàn)了這一目標。

閱讀鏈接：

https://tinkering.xyz/abusing-type-annotations/?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

Github 鏈接：

https://github.com/zmitchell/annotation-abuse

▌5.Python: 基于 Psycopg2 的 PostgreSQL 操作指南

該文章介紹了如何基于 PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫服務器，來開發(fā)一個 Python 數(shù)據(jù)庫應用，內(nèi)容包括以下幾個方面：

安裝 Psycopg2

使用 Python 連接 PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫

對 PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫進行增、刪、改、查操作

使用 PostgreSQL 的存儲過程

使用 commit 和 rollback 對 PostgreSQL 進行事務管理

設置 PostgreSQL 的連接池

閱讀鏈接：

https://pynative.com/python-postgresql-tutorial?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

▌6.數(shù)據(jù)科學中必需的數(shù)學知識

數(shù)學是任何一門當代科學學科的基石，對數(shù)據(jù)科學來說當然也是如此。該文章討論了若想成為更好的數(shù)據(jù)科學家，必須掌握的數(shù)學知識都有哪些。作者認為數(shù)據(jù)科學的重點在于科學，而非數(shù)據(jù)，并建議在我們在數(shù)據(jù)科學中應該關注以下幾個方面：

函數(shù)、變量、方程、圖表

統(tǒng)計學

線性代數(shù)

微積分

離散數(shù)學

優(yōu)化技術

閱讀鏈接：

https://towardsdatascience.com/essential-math-for-data-science-why-and-how-e88271367fbd?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

▌7.Google 編程面試 —— 樹問題

這是一段介紹 Google 編程面試的視頻，關于多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)公司都樂于考察的樹問題。視頻中，講師講解了用 Python 如何解決一道關于所有節(jié)點值均相等的樹（Universal Value Tree）的面試問題。

視頻鏈接：

https://www.youtube.com/watch?v=nsRE9Zb8HoQ

▌8.Python Tricks 101: Python 中那些不常見卻實用的小技巧

該文章介紹了那些容易被我們忽略卻非常實用的 Python 小技巧，包括：交換值、尋找列表中出現(xiàn)頻率最高的值、翻轉(zhuǎn)字符串、翻轉(zhuǎn)列表、轉(zhuǎn)置二維數(shù)組、拷貝列表、字典排序等一系列操作，這些技巧大多源自 PyTricks。

閱讀鏈接：

https://hackernoon.com/python-tricks-101-2836251922e0

PyTricks 鏈接：

https://github.com/brennerm/PyTricks

▌9.Python：預測員工流失情況

該文章介紹了如何基于 Python 預測公司員工的流失情況，并找出員工離開的原因。 主要分為以下幾個步驟：

加載數(shù)據(jù)并理解特征

預分析數(shù)據(jù)并進行可視化

對數(shù)據(jù)做聚類分析

基于梯度提升樹建立預測模型

評估模型性能

閱讀鏈接：

https://www.datacamp.com/community/tutorials/predicting-employee-churn-python?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

▌10.用 Python 和 Repl.it 創(chuàng)建 Discord 機器人

該文章介紹了如何用 repl.it 和 Python 來創(chuàng)建一個 Discord 聊天機器人，這個機器人可以連接 Discord 服務器，對人們發(fā)送的消息給與回復。主要分為以下幾個步驟：

創(chuàng)建 Repl.it 和 Discord 賬號

在 Discord 賬號下創(chuàng)建應用和機器人用戶

在 Discord 創(chuàng)建服務器，并加入創(chuàng)建的機器人

創(chuàng)建 Repl 并安裝 Discord 依賴

為機器人設置權(quán)限

使機器人保持運行

閱讀鏈接：

https://www.codementor.io/garethdwyer/building-a-discord-bot-with-python-and-repl-it-miblcwejz?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more