文章、教程或讲座
Python 数据科学教程：分析 Stack Overflow 2019 年开发者调查表**)
https://www.youtube.com/watch?v=_P7X8tMplsw
在此 Python 编程视频中，我们将从 Stack Overflow 2019 年的开发者调查中学习如何下载和分析这些数据。对于任何想入门数据科学领域的人来说这都是非常好的实践。你将学到用不同方法分析这些数据。
https://instagram-engineering.com/python-at-scale-strict-modules-c0bb9245c834
这是我们发布的关于在 Instagram 大规模部署 Python 代码的第三篇文章！正如我们第一篇文章中所提到的，Instagram 服务器是数百万行 Python 代码的集合：每天数百次提交，每隔几分钟部署到生产环境中。以这种规模和速度使用 Python 时，我们遇到了一些痛点。
https://engineeringblog.yelp.com/2019/10/discovering-popular-dishes-with-deep-learning.html
Yelp 拥有近 2 亿条用户评论和更多的照片。此数据含有大量有关企业和用户意见的信息。通过应用最先进的机器学习技术，我们能够从这些数据中提取并归纳重点。特别是，“流行菜肴” 功能，利用了 Yelp 的深层数据来预测用户更喜欢的种类。流行菜肴功能突出显示了一家餐馆中谈论最多和拍照最多的菜肴，并在合理的位置收集用户意见和图片。在这篇文章中，我们将介绍如何使用机器学习来实现这一点。
授权您的 Flask 应用程序能够通过智能路由定义动态增长。
如何使用 Create ML MLRecommender 构建乐曲推荐器
https://nickymarino.com/2019/10/02/using-mlrecommender/
在这篇文章的结尾，我们将学习如何使用 Create ML MLRecommender 根据特定用户的收听历史来推荐歌曲。我们还将学习如何用 Python 通过第三方数据源来准备和解析 MLDataTable。
https://www.dataquest.io/blog/python-if-else/
在此 Python 教程中学习如何使用 if，else 和 elif。在数据分析时学习控制代码。
学习如何构建和改善基于技术分析的交易策略！
https://www.youtube.com/watch?v=FfWpgLFMI7w
学习如何用 Python 的 Pygame 编写游戏。在完整的教程中，您将通过完成太空侵略者游戏来学习 Pygame。本课程将帮助您理解主要的游戏开发概念，例如移动角色，射击子弹等等。
这是涵盖 Jupyter notebooks 不同方面的一系列文章中的第一篇，特别讲解了由隐式运行时（“内核”）和可以任意执行的源之间的交互作用引起的问题。
在 Docker 镜像中复制 Jupyter notebooks
https://blog.reviewnb.com/reproducible-notebooks/
很难在您自己或其他人的 notebooks 中复制计算步骤，主要是因为无法在笔 notebooks 中捕获环境信息（操作系统，依赖项等）。在本文中，我们将向您展示如何在 Docker 镜像中捕获环境信息以及如何将 notebooks 作为 Docker 容器运行。
https://www.sitepoint.com/keras-digit-recognition-tutorial/
Shaumik Daityari 的这篇文章展示了通过创建一个识别手写数字的模型来逐步搭建一个人工神经网络。
https://www.youtube.com/watch?v=wDIQ17T3sRk
http://www.blog.pythonlibrary.org/2019/10/23/a-brief-intro-to-pysimplegui/
用 Python 中复现的 Solaris 命令使比 C语言中的提高了 17 倍
Kares vs tf.keras：与TensorFlow 2.0 比有什么区别？
https://www.pyimagesearch.com/2019/10/21/keras-vs-tf-keras-whats-the-difference-in-tensorflow-2-0/
https://www.softkraft.co/7-common-mistakes-that-django-developers-make/
有趣的项目、工具或库
https://github.com/Just-Some-Bots/MusicBot
MusicBot 是使用 discord.py 库基于 Python 3.5 + 编写的 Discord 音乐机器人。它将来自 YouTube 和其他服务商的歌曲推送到 Discord 服务器（或多台服务器）中。
https://github.com/slaily/pyhttptest
一个命令行工具，通过 RESTful API 进行 HTTP 测试。
https://github.com/adl1995/trip-planner
一个用于计划行程的命令行工具。
https://github.com/notadamking/tensortrade
一个用于训练，评估和部署交易代理的开源强化学习框架。
https://github.com/findopendata/findopendata
查找公开数据源的搜索引擎。
https://github.com/getoutofmyyard/igloo
超级简单的 Windows 命令行工具。
https://github.com/M4cs/pystickynote
从命令行添加便签到桌面
https://github.com/Doometnick/xkcd-Style-Plots
让你的 matplotlib 绘图带有类似 XKCD 漫画的艺术风格
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本文翻译自 Python Weekly 420，有删改，不作为商业用途。