7大 Python 特殊技巧提升数据分析能力
本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括：
1. Pandas Profiling
2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据
3. IPython 魔术命令
4. Jupyter 中的格式编排
5. Jupyter 快捷键
6. 在 Jupyter（或 IPython）中使一个单元同时有多个输出
7. 为 Jupyter Notebook 即时创建幻灯片
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tech.meituan.com
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2024-09-09 23:47
小程序可测性能力建设与实践
美团门票业务在小程序测试中通过全面的可测性能力建设，提升了测试效率和覆盖率。本文详细介绍了如何利用缓存管理、页面跳转、自动化测试等手段进行优化，助力复杂场景下的高效测试。如果你对小程序测试和质量保障感兴趣，不妨看看这篇实战分享！
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2024-08-06 08:08
OpenTelemetry 深度定制：跨服务追踪的实战技巧
本文总结了如何在OpenTelemetry中实现自定义仪表化。作者介绍了如何使用OpenTelemetry SDK为应用程序创建自定义的追踪和指标，涵盖了如何定义新的Span和指标类型，以便捕获特定的业务逻辑数据。文章提供了代码示例，展示如何通过配置实现这些自定义功能。此外，还讨论了将数据导出到后端系统进行分析的步骤。
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farer.org
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2024-05-05 23:18
现代Python CRUD技术栈
作为一名资深Python CRUD boy，在今天用flask和django干这些体力活已经稍显过时，flask这些年来功能并没太大进步，想用什么还是得自己折腾，在工程化方面比较考验开发者的个人素养。而django的虽然功能完善，但它的笨重在需要深度定制时，又显得束手束脚。
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2024-01-13 23:49
利用gorm自身提供的方法实现存在更新不存在则创建的能力
MySQL 有一个语句是 UPSERT 的操作，它结合了 update 和 insert 两种操作的功能。当执行 upsert 操作时，如果指定的记录已经存在，则执行更新操作；如果指定的记录不存在，则执行插入操作。这种操作可以用来确保数据的一致性，并且可以减少对数据库的访问次数。
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2023-07-30 17:35
专为技术写作人员提供的 7 条 Git 技巧
Git 帮助我跟踪内容的版本，并与开源社区进行协作。它是我存储工作成果、共享和讨论改进的重要工具。我主要使用的工具包括浏览器、用 OpenSSH 连接 Foreman 实例、用 Vim 编辑源文件，以及使用 Git 进行版本控制。
本文重点介绍在开始使用 Git 和为 Foreman 文档做贡献时经常遇到的挑战。适用于中级 Git 用户。
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2023-07-23 11:28
Python源码剖析：深度探索Cpython对象
Python是一门备受推崇的脚本语言，以其简单的语法和全面的功能而著称，可快速实现各种业务。本文从 CPython 对象构造器入手，介绍了浮点数对象在 CPython 底层数据结构中的表现形式以及对象创建的过程。通过进一步了解 CPython 动态性的实现方式，读者可望在阅读 CPython 源码后提升编写高质量代码的能力。
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2023-07-04 23:14
聊一聊：Python和Golang的垃圾回收
GC作为现代编程语言的自动内存管理机制，专注于两件事：1. 找到内存中无用的垃圾资源 2. 清除这些垃圾并把内存让出来给其他对象使用。GC彻底把程序员从资源管理的重担中解放出来，让他们有更多的时间放在业务逻辑上。但这并不意味着码农就可以不去了解GC，毕竟多了解GC知识还是有利于我们写出更健壮的代码。
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2023-07-02 23:27
使用多线程为你的 Python 爬虫提速的 N 种姿势，你会几种？
和大多数学习 Python 的人一样，博主学习 Python 是从写爬虫开始的，而这个爬虫程序刚好是那种抓取“宅男女神”的程序，下载图片无疑是整个流程里最关键的环节，所以，整个优化的核心，无外乎提升程序的稳定性、提高抓取速度。所以，接下来，我会带大家走近 Python 中的多线程编程，涉及到的概念主要有线程(池)、进程(池)、异步I/O、协程、GIL等，而理解这些概念，对我们而言是非常重要的，因为它将会告诉你选择什么方案更好一点。想让你的爬虫更高效、更快吗？在这里就能找到你的答案。
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2023-04-09 21:44
技术领域小白必不可少的工作技巧和诀窍
刚刚入职那几天确实令人害怕。 我现在依然可以清晰举出很多例子，例如在第一天上班前的晚上无法入睡，因为不知道第二天将要发生什么而内心崩溃。对于大多数人来说，开始一份新工作就像踏入未知领域。即使你已是行业的资深人士，不可否认的是，你内心可能还是会对即将发生的事情感到有点害怕。
可以理解的是，刚入职的时候你的事情很多。你要认识新的人，有新的项目和技术要了解，有文档要阅读，有教程要看完，还有没完没了的人事培训和要填的文件。这可能让你感觉压力山大，再加上你还面临着相当大程度的不确定性和未知数，以上种种能引起焦虑。
促使我写这篇文章有两个原因，首先是在我还是学生的时候，大部分讨论都围绕着如何找一份技术工作，却没有人谈论接下来发生的事情。如何在新角色中脱颖而出？现在回过头来看，我想我当时认为最困难的事情是得到一份工作，之后发生什么的一切我都可以自己弄清楚。
同样的，在我开始在这个行业工作之后，我发现大部分我看到的与职业相关的内容都是讨论如何从一个高级职位升到另一个高级职位。没有人真正谈论在此中间我们要做什么。实习生和初级工程师呢？他们在早期职业生涯中如何找到方向？
在拥有了三年全职软件工程师的经验（以及之前的几次实习）之后，我将这段时间的经历进行了复盘，并整理出一份我自己在适应新技术职位时使用过的技巧和诀窍清单。我想不只局限于前面的几个月，而是优先考虑如何让这段经历帮助你实现长期的成功。
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2023-01-04 23:40
为 Python 写一个 C++ 扩展模块
在本文中，我将向你展示如何编写一个 C++ 扩展模块。使用 C++ 而不是 C，因为大多数编译器通常都能理解这两种语言。我必须提前说明缺点：以这种方式构建的 Python 模块不能移植到其他解释器中。它们只与 CPython 解释器配合工作。因此，如果你正在寻找一种可移植性更好的与 C 语言模块交互的方式，考虑下使用 ctypes 模块。
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