Python 现在是非常受欢迎的语言，工作需求也在不断增长（尤其是在 Web、数据科学和机器学习领域）。成为一名 Python 开发者不仅需要坚实的语言知识，同时你需要不断与发展的生态系统保持同步。Python 周报，旨在提供有价值的 Python 及行业相关文章、新闻、资源、播客和视频，让你与行业保持最新连接。

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文章和教程

Python 的 collections 模块：专业数据类型的集合

除了内置的列表、元组、字典和集合之外，Python 还有许多有用的数据类型。在本教程中，你将了解 Python 标准库中 collections 模块中的一系列专用容器数据类型。 学习 collections 模块是提升 Python 编程知识水平的好方法！

Python Operator 模块的未知特性

你听说过 Python 的 operator 模块吗？ 它包括通用运算符的函数，包括数学运算符，如 +、-、* 和 /，以及用于从字典中获取项目和访问对象属性的运算符。乍一看， operator 模块似乎令人困惑。本文探讨了它存在的原因、从中获得的好处以及何时在代码中使用它是有意义的。借助 Python 的 operator 模块，使你的代码更快、更简洁、更易读且功能更强大。

测试差异

你如何编写好的测试？这是一个具有挑战性的问题，因为涉及到许多方面。你需要编写遵循最佳实践的良好测试代码。但是你还需要编写不脆弱的测试，并确保测试真正测试你期望的测试。本文给出了一个看似无害的测试的例子，结果证明它非常脆弱。 你将学习一种使测试更加稳健的技术，称为“测试差异”。

Django 和 Postgres 中的高效分页

分页将查询结果分成称为“页”的块，以便一次只返回少数结果给用户。在许多情况下，使用 LIMIT 和 OFFSET 等原生 SQL 工具可以让你快速启动并运行分页，并且工作得相当好。 但是在具有数百万行的数据集上，这种方法会失效。这篇有用的文章向你展示了使用 Django 和 Postgres 有效处理分页的三种方法。

烘焙数据架构模式

烘焙数据模式（The Baked Data pattern）提供了静态站点生成器的许多优点，同时避免了它们的大部分缺点。使用烘焙数据，数据被部署为应用程序包的一部分。每当内容发生更改时，都会部署包含这些更新的站点的全新副本。它适用于许多面向内容的站点，它们的内容最多每天更新几次。可以考虑博客、文档网站、项目网站——任何内容由一小群作者编辑的地方。

烘焙数据：将数据的只读副本与应用程序代码捆绑在一起，作为同一部署的一部分。

自然语言处理 (NLP) 入门

使用 Python 处理常见 NLP 任务概述。

自然语言处理 NLP 用于分析文本数据。这写数据可能是来自网站、扫描文档、书籍、期刊、推文、YouTube 评论等。 本入门介绍了一些可以使用 Python 执行的常见 NLP 任务。示例主要使用 Natural Language ToolKit (NLTK) 和 scikit 学习包。假设你具有 Python 和数据科学原理的基本工作知识。

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