2020 年 1 月 1 日，Python 官方结束了对 Python 2 的维护，这意味着 Python 2 已完全退休，进入了 Python 3 时代。打从进入 3 版本以来，Python 官方已经发布了众多修改分支，现在来到了最新的版本 Python 3.11。
原文中把词汇表放到最后，但是我个人觉得放在最开始比较好，这样可以增加当你看原文时的理解程度
选自Github 机器之心编译 参与：朱乾树、黄小天 PyTorch 中的基本单位是张量（Tensor）。本文的主旨是如何在 PyTorch 中实现 Tensor 的概述，以便用户可从 Python shell 与之交互。本文主要回答以下四个主要问题： 1. PyTorch 如何通过扩展 Python 解释器来定义可以从 Python 代码中调用的 Tensor 类型？ 2. PyTorch 如何封装实际定义 Tensor 属性和方法的 C 的类库？ 3. PyTorch 的 C 类包装器如何生成 Ten
人工智能最火的语言，自然是被誉为迄今为止最容易使用的代码之一的Python。Python代码素来以直观、高可读性著称。
作为Python老司机来说，这样的库不要太多了，从地图绘制到算法优化、从调试工具到代码分析，python的生态里有大量的库资源可以给Pythoner使用
TIOBE每个月都会新鲜出炉一份流行编程语言排行榜，这里会列出最流行的20种语言。排序说明不了语言的好坏，反应的不过是某个软件开发领域的热门程度。语言的发展不是越来越common，而是越来越专注领域。有的语言专注于简单高效，比如python，内建的list，dict结构比c/c++易用太多，但同样为了安全、易用，语言也牺牲了部分性能。在有些领域，比如通信，性能很关键，但并不意味这个领域的coder只能苦苦挣扎于c/c++的陷阱中，比如可以使用多种语言混合编程。
看到豌豆花下猫在 Python 猫公众号推的这篇文章，虽说是从文档里节选的，但是对深入学习Python很有价值，也推荐给大家。
Guido van Rossum 认为使用缩进进行分组非常优雅，并且大大提高了普通 Python 程序的清晰度。大多数人在一段时间后就学会并喜欢上这个功能。
https://docs.python.org/zh-cn/3.7/faq/design.html
本文选自 Python 的官方文档。它列举了 27 个设计及历史的问题，其中有些问题我曾经分享过，例如为什么使用显式的 self、浮点数的问题、len(x) 而非 x.len() 等等。大部分的回答很简略精要，适合在空闲之余翻阅。建议你先收藏起来，随时查看，温故知新。
尽管依赖问题非常棘手，但明白包管理以及包编译安装原理有助于我们深刻理解计算机基本原理，避免成为一个调包侠。
上篇文章《Python是否支持复制字符串呢？》刚发出一会，@发条橙 同学就在后台留言，指出了一处错误。我一惊，马上去验证，竟然真的错了，而且在完全没意料到的地方！我开始以为只是疏漏，一细想，发现不简单，遇到了百思不得其解的问题了。所以，这篇文章还得再聊聊字符串。
早在2017年的时候，出于业余兴趣，我就开始研究关于Python移植到Android上的实现方案，我一直希望能实现Android与Python的混合编程，并为此写了一系列博客，我希望借助JNI技术，实现Java与Python的交互。或许是出于上班忙，时间少，精力有限，人的惰性等等原因，一直没有实现一套框架，降低Android与Python混编的难度，做到尽可能封装C语言代码，让使用者无需掌握NDK开发，C语言编程等。原理是早已走通了，剩下的就是苦力活，写C代码，写JNI代码，对接口一一封装。
以tensorflow、pytorch等为主的机器学习／深度学习的开发框架大行其道，助推了python这门曾经以爬虫见长（python粉别生气）的编程语言在TIOBE编程语言排行榜上一路披荆斩棘，坐上前三甲的宝座，仅次于Java和C，将C++、JavaScript、PHP、C#等一众劲敌斩落马下。
最近 “pypy为什么能让python比c还快” 刷屏了，原文讲的内容偏理论，干货比较少。我们可以再深入一点点，了解pypy的真相。
Pyodide是Mozilla的一个独立社区驱动项目，它提供了一个完全在浏览器中运行的完整 Python 数据科学堆栈。它使用编译为WebAssembly的 CPython 3.8 解释器，并在Iodide（一种用于网络的实验性交互式科学计算环境）中使用 Python、NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy 等。
python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。
最近想为 SQLAlchemy 封装一套类似 Django ORM 的 Model Manager，于是捡起了「流畅的 Python」开始看被我遗留的「元编程」部分。在阅读的过程中，我慢慢发现自己并没有像想象的那样对 Python 类了如指掌，在很多概念的划分上我都是模棱两可的。因此特地总结这样一篇文章，希望能够由浅至深对 Python 类进行一次全面解剖手术。
本文的主体内容大部分来自对 PEP 492 原文的翻译，剩余部分是本人对原文的理解，在整理过程中我没有刻意地区分二者，这两部分被糅杂在一起形成了本文。因此请不要带着「本文的内容是百分百正确」的想法阅读。如果文中的某些内容让你产生疑惑，你可以给我留言与我讨论或者对比 PEP 492 的原文加以确认。
Tokei是一个按语言统计代码行数等统计信息的工具。其实这些信息还是非常有用的，首先程序猿可以用它来估计别人的实力或者观察自己实力成长的速度（神马，行数论英雄么？）。其次，管理人员可以用它来估计工程的进度和预算（据说一个程序猿一天写不出100行代码？）。最后，其实在看新代码的时候先看下这些数据，也有助于对代码的理解（说不定最长的文件就是核心逻辑的所在处呢？）。所以，大家以后没事多tokei一下呀。
第一章 Python 入门 第二章 Python基本概念 第三章 序列 第四章 控制语句 第五章 函数 第六章 面向对象基础 第七章 面向对象深入 第八章 异常机制 第九章 文件操作 第十章 模块 第十一章 GUI图形界面编程 第十二章 pygame游戏开发基础 第十三章 pyinstaller 使用详解 第十四章 并发编程初识 第十五章 并发编程三剑客-进程, 线程与协程
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答：Python是一门解释器语言，代码想运行，必须通过解释器执行，Python存在多种解释器，分别基于不同语言开发，每个解释器有不同的特点，但都能正常运行Python代码。
python要知道怎么用好编译器。当我们编写Python代码时，我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。
在PayPal的编程文化中存在着大量的语言多元化。除了长期流行的C++和Java，越来越多的团队选择JavaScript和Scala，Braintree的收购也推出了成熟的Ruby社区。 有一种特别的语言，它在eBay和PayPal有很长的历史，在开发者心中的地位也在日渐提高，这种语言就是：Python。 多年来，Python一直得到eBay开发人员的广泛使用和支持。甚至在官方管理层支持以前，技术人员就开始使用Python，并从中受益。多年前，我加入PayPal，并选择Python来编写内部应用程序，但我发
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
首先请读者创建一个名为ALL的空文件夹，通过git clone https://github.com/NVIDIA/tacotron2.git命令将tacotron2完整的代码文件下载下来。此时ALL文件夹里面会多出一个名为tacotron2的文件夹，在这个文件夹里有一个inference.ipynb文件，就是等会要用到的推理部分的代码
Python解释器简单的来说就是python语言是什么语言开发的，这句话讲起来有点绕口，我们在前面的文章讲过语言的种类分为机器语言，底层语言和高级语言几大类，机器语言开发了底层语言，底层语言又开发了高级语言，而python就是高级语言，开发它的底层语言有很多种，这些底层语言就是python的解释器实现语言。下面就来为大家介绍几种应用比较多的python解释器。
摘要总结：
来源:Python开发者 ID:PythonCoder 当谈到Python时，一般指的是CPython。但Python实际上是一门语言规范，只是定义了Python这门语言应该具备哪些语言要素，应当能完成什么样的任务。这种语言规范可以用不同的方式实现，可以用C实现，也可以用C++、Java、C#、JavaScript，甚至使用Python自己实现。这篇文章就是简要介绍并比较不同的Python实现，并且今后还会不断的扩充。 CPython CPython是标准Python，也是其他Python编译器的参考实现
当我们编写Python代码时，我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。
Rye 是Flask的作者Armin Ronacher最近推出的一个实验性质的Python包管理系统，目的是解决Python包管理目前面临的工具链碎片化的问题。
如果我想保留硬盘上的这个文件，而只删除版本管理中的文件，就需要加入--cached参数。
当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.6后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：CPython。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 文 | 罗奇奇，出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013） 在退休又复出加入微软的 Faster CPython 团队后， Python 之父 Guido van Rossum 在 2021 年 Python 语言峰会上放下狠话，称团队将在 Python 3.11 版本中实现至少提速 1 倍的进展。 而在今年的 Python 语言峰会上，Guido 和团队搭档 Mark Shannon 汇报了最新的进展：对比 3.10
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是官方版本的解释器：CPython。是使用C语言开发的，所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。
我们要造的轮子是一个最简单的栈的实现，用 C/C++来编写能够减小不必要的开销，带来显著的加速。
5月中旬刚刚结束的Pycon US 2021上，Python之父Guido van Rossum提出要在未来四年内将CPython速度提升5倍。
CPython 是 Python 编程语言的官方和最广泛使用的实现。它是用 C 语言编写的，因此得名 “CPython”。作为 Python 生态系统的核心，了解 CPython 的工作原理、主要特性、优势以及对 Python 开发者是至关重要的。下面我将详细介绍这些方面。
我们对Pytorch的debug一般都是在python端进行，这对于一般搭建模型的任务来说足够了。但如果我们需要对Pytorch进行一些修改或者研究一下机器或深度学习系统是如何搭建的，想要深入探索就必须涉及到C++的源码层面。
Python自身作为一门编程语言，它有多种实现。这里的实现指的是符合Python语言规范的Python解释程序以及标准库等。这些实现虽然实现的是同一种语言，但是彼此之间，特别是与CPython之间还是有些差别的。
以上所述是小编给大家介绍的Gunicorn Django部署配置方法，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问欢迎给我留言，小编会及时回复大家的！
当谈到Python时，一般指的是CPython。但Python实际上是一门语言规范，只是定义了Python这门语言应该具备哪些语言要素，应当能完成什么样的任务。这种语言规范可以用不同的方式实现，可以用C实现，也可以用C++、Java、C#、JavaScript，甚至使用Python自己实现。这篇文章就是简要介绍并比较不同的Python实现，并且今后还会不断的扩充。
Python是一种高级、通用、直译的编程语言，非常受欢迎，被用于各种领域的开发和科学研究。Python解释器是执行Python代码的核心组件，可以根据不同的需求和场景选择合适的解释器。本文将介绍几种常见的Python解释器及其特点，并提供代码示例来演示其用法。
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