没想到2013年这么快就过去了，但是2013留给我们的却是互联网上很多优秀的文章、教程、经验以及开源项目。现在，就让我们来回顾一下2013年有关于Python的精彩的开发文章吧。趁着这些文章还没有过时，Python开发者们赶紧看过来了。 下面是有关于Python新闻，好文以及资源的列表。 干货十足，希望你喜欢！ 好了废话不多说了，让我们赶紧切入正题… 新闻公告让我们首先来回顾一下Python社区在2013年的新闻公告。 1. Heroku now supports different Python runtimes. Heroku现在支持不同版本的Python环境了。只需要在runtime.txt中加入你所需要的Python版本信息，就能实现这个功能了，非常简单。默认的Python版本是64bit CPython 2.7.4。 （译者注：Heroku是一个PaaS平台，现在率属于Salesforce，这货现在支持Ruby，Java，Node.js，Python，Clojure，Scala。译者之前稍微玩过，不过感觉没有Redhat的Openshift好用，功能也没有Openshift强大，与其类似的概念是Google的Google App Engine，Redhat的Openshfit，新浪的Sina App Engine，百度的Baidu App Engine） 这本书是由Django爱好者Daniel Greenfeld和Audrey Roy共同编写的。这本书对于中级的Django开发者来说十分有用，包含了许多Django 1.5的最佳实践。 （译者注：相信玩Python的人大都知道或者玩过Django，译者觉得Django对于Web开发者来说的确足够敏捷，许多网站应该具有的功能Django都已经默认自带了。目前基于Django搭建的有大名鼎鼎的Instagram还有云计算领域著名的OpenStack项目） 3. Codeq: Static Analysis for Python Projects 这是一个非常酷的工具，能够对Python工程进行静态代码分析。还等什么，赶紧登陆GitHub来看看吧。目测该工程现在是以PEP8检查作为标准。 （译者注：该网站现在貌似不能访问，好悲剧:-(。不过译者可以推荐另一个静态代码分析工具叫SonarQube，译者用下来感觉非常不错。静态代码分析能够帮助开发者找出项目里面十分弱智的错误，最好将静态代码分析引入项目构建的过程中去，持续地去分析项目中的代码） 是不是错过了PyCon US 2013？不要烦恼了，所有的演讲都被录了下来，现在都放到了网上，大家都可以看到。非常感谢视频音频组和PyCon US组织者的辛勤劳动。 5. PythonMonk 这是学习Python的一系列免费的交互式的教程。非常不错！ 6. Asyncio (Tulip) Merge Into Python 3.4 （译者注：Asyncio是Python3.4引入的一个支持异步IO的模块，Tulip是它的开发代号，该模块几乎是纯python实现的。利用python3.3+的 yield from 特性，可以轻松实现同步语法的异步IO，不必使用回调，译者网上搜了下，该模块的性能似乎比node.js还要好。） 精彩文章1. Will Scientists ever move to Python 3? 科学家们会开始转向支持Python 3了吗？这篇文章里面作者讨论了这个不可能的任务：将Python 3引入到整个科学届社区。 （译者注：Python 3已经发布了好几年了，但是现在的事实就是Python 3还不足够稳定，还有一坨package没有完全迁移到Python 3上来） 2.A guide to Python frameworks for Hadoop Hadoop上的Python框架指南。现在每个人都在讨论大数据，而Hadoop就是处理大数据集的最常用的工具。这篇文章将会向你详细介绍Hadoop上的流行的Python框架。 （译者注：这篇文章是写在cloudera的blog上的，cloudera目前来讲应该是大数据领域做得比较成功的startup，值得一读） 对pytest的介绍。目前Python的世界里面有许多测试框架，pytest就是其中比较出众的一个。本文是介绍pytest的比较精彩的文章，值得一读。 4. Realtime Django Using Node.js and Redis 使用Node.js和Redis构建实时的Django。本文将介绍如何使用Django，redis和node.js构建实时的应用。 5. Python shortcuts for the Python beginner Python初学者快速入门。本文对于其他编程语言转到Python的初学者来说非常实用。 本文讨论如何用Python去实现延迟载入，在实现的同时却并不复杂。 7. Better Typography for iPython Notebooks 非常实用的文章，教你怎样使用一点点CSS提高iPython Notebook的可读性和排版美观。 （译者注：译者表示自己玩了好几年Python竟然不知道这货的存在！看了一篇介绍以后觉得这货非常酷，如果能把iPython Notebook应用于计算机科学教学之中，应该会很受学生的欢迎） 8. Virtualenv’s bin/activate is Doing It Wrong 本文作者认为，尽管virtualenv是个不错的工具，但是它包含的bin/active脚本的设计思路却一点也不想unix风格，会导致许多问题。作者接着就给出了许多应该怎么做的建议。 本文介绍了如何在多线程系统中使用Python线程和队列模块，但是本文中没有提到 GIL，在处理Python多线程时GIL这个模块是个重要的考虑因素。 10. Python Is Not Just a Language — It’s a Development Platform 这是一篇非常精彩的文章，每一个Python开发者都应该读一读。Doug Hellmann这本文中给出对Python的很好的回顾。 11. Deploying Django with Salt Stack 部署工具Salt Stack非常棒。大家可以来看看这篇文章学习Salt Stack的基本知识以及如何使用Salt Stack部署Django应用。 12. Getting started with Python for Data Scientists 数据社区DC给立志成为数据科学家的人做了个很好的Python介绍。该社区详细列出了入门以及数据分析所需要的所有的工具和资源。 13. Core Concepts of Django Forms 你是不是对Django表单还是有些不太清楚，或者你想更新一下你的Django表单核心概念的知识？本博客的作者能够帮助你回答这个问题。赶紧来看看吧。 14. Approach: Building a toy template engine in Python 如果你对模板引擎到底是怎样工作的感到困惑，那么就来看看这篇博文吧。本文的作者将引导你一步步建立起一个简单的模板引擎。 Python魔术一般的self，有些人恨它，有些人不了解它，也有些人不在乎它。在这篇博文里面，作者会用实际的例子来解释Python的self语句。 |
