现代Python：大思想，小代码

现代Python：大思想，小代码

modernpython Sample code for the video course: Modern Python: Big Ideas, Little Code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/modernpython

1. 项目介绍

本项目是Raymond Hettinger的Python视频课程的配套代码，展示了如何使用Python 3.6.1或更高版本实现简洁而高效的代码编写。项目包含了各种Python编程概念的实现，如数据转换、机器学习、发布-订阅模式等。

2. 项目快速启动

首先，确保你已经安装了Python 3.6.1或更高版本。接下来，创建并激活一个虚拟环境：

python3.6 -m venv modernpython
source modernpython/bin/activate

然后，安装所需的包：

pip install pyflakes
pip install bottle
pip install pytest
pip install hypothesis
pip install mypy

3. 应用案例和最佳实践

3.1 重采样

重采样代码演示了模拟、重采样、自助法、假设检验和置信区间的估计。

3.2 机器学习

kmeans.py 文件从零开始实现了k-means算法。congress_data 目录包含了第114届美国参议员的投票历史CSV文件。congress.py 文件展示了如何使用ETL（提取-转换-加载）和无需监督的机器学习（k-means）来分析投票聚类。

3.3 发布-订阅模式

代码实现了一个简单的发布-订阅通知服务。pubsub.py 实现了数据模型和核心服务。session.py 加载了示例数据。webapp.py 文件运行一个Web服务器。views 目录包含了Bottle模板，static 目录包含了静态资源（图标和图片）。

要启动服务，运行：

python webapp.py

然后在浏览器中访问 http://localhost:8080/。登录信息在 session.py 文件中。

3.4 测试

quadratic.py 文件是一个包含简单函数的模块，用于演示在 test_quadratic.py 中包含的不同测试方法。

3.5 验证

pricing_tool.py 文件用于演示在 validators.py 中基于描述符的数据验证工具。

4. 典型生态项目

目前项目主要是作为教学工具，没有列出具体的生态项目。但是，它的模块化设计使得可以轻松地将这些概念应用到实际的开源项目中。社区可以通过扩展这些示例来创建更复杂的应用程序，并贡献回项目以丰富其功能。

modernpython Sample code for the video course: Modern Python: Big Ideas, Little Code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/modernpython