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使用 Python 开始你的机器学习之旅

从无人驾驶汽车到股市预测，再到在线学习，机器学习通过预测来进行自我提高的方法几乎被用在了每一个领域。由于机器学习的实际运用，目前它已经成为就业市场上最有需求的技能之一。

Python-mode：在 Vim 编辑器中开发 Python 应用的 Vim 插件

Python-mode 是一个 Vim 插件，它使你能够在 Vim 编辑器中更快的利用包括 pylint、rope、pydoc、pyflakes、pep8、autopep8、pep257　和 mccable 在内的各种库来写 Python 代码，这些库提供了一些编码功能，比如静态分析、特征重构、折叠、补全和文档等。

Python 是慢，但我无所谓

优化你最贵的资源。那就是你，而不是计算机。 选择一种语言/框架/架构来帮助你快速开发（比如 Python）。不要仅仅因为某些技术的快而选择它们。 当你遇到性能问题时，请找到瓶颈所在。 你的瓶颈很可能不是 CPU 或者 Python 本身。 如果 Python 成为你的瓶颈（你已经优化过你的算法），那么可以转向热门的 Cython 或者 C。 尽情享受可以快速做完事情的乐趣。

如何在 Linux 中安装最新的 Python 3.6 版本

在这儿，我将阐述如何使用源代码进行安装。这样我们能够获取语言的最新的稳定发行版（3.6），并且提供了一种和 Linux 版本无关的安装方法。

一个使用 asyncio 协程的网络爬虫（三）

在最后一个阶段，我们将使用 Python 标准库“asyncio”中功能完整的协程， 并通过异步队列完成这个网络爬虫。

一个使用 asyncio 协程的网络爬虫（二）

然后，由于 Python 的协程不仅有效而且可扩展，我们将用 Python 的生成器函数实现一个简单的协程。

一个使用 asyncio 协程的网络爬虫（一）

首先，我们会实现一个事件循环并用这个事件循环和回调来勾画出一只网络爬虫。它很有效，但是当把它扩展成更复杂的问题时，就会导致无法管理的混乱代码。