欢迎来到Python周刊第 347 期。让我们直奔主题。
利用 Datadog 的分布式跟踪和 APM，全面了解你的 Python 应用。这风格开源的代理自动监测框架和库（例如 Django、Redis 和 asyncio），所以你可以在不修改代码的情况下开始。今天就开始进行 14 天的免费试用，使用交互式火焰图对请求进行故障排除、错误告警并优化你的 Python 应用。
数据类是 Python 3.7 的新特征之一。使用数据类，你不必编写样板代码来正确地对对象进行初始化、展现和比较。
使用神经网络可视化并解码大脑运动。
集合和逻辑是强相关的。这就是为什么正确地使用结合操作可以消除大量的嵌套循环和 if 语句，从而生成更可读更快的代码。我们来谈谈在实践中使用集合，并从 Python 的 set 类型中学习出色的 API 设计思想。
Python 3's f-Strings: An Improved String Formatting Syntax (Guide)
从 Python 3.6 开始，f-strings 就是格式化字符串的一种很好的新方法。与其他格式化方式相比，它们不仅更易读、更简洁、更不易出错，而且速度更快！在文章的最后，你将学习到今天开始使用 f-strings 的方法和原因。
学习我是如何使用 Keras 和 Selenium，实现一个强化学习模型来玩 Chrome 的 Dino Run 的。
汽车共享的 SARIMA 建模 —— 基本数据管道 —— 使用 Python 的应用第一部分
本文详细介绍了包含查找、获取、托管、清理和分析数据集的所有步骤。
动态表单需要在运行时修改它们所具有的字段数量，这使得开发更具挑战。正确地使用 Django 的表单系统使得这个过程更加直接。在此博文中学习如何完成此操作。
这是我计划编写的学习如何将贝叶斯方法应用于我感兴趣的不同主题/问题上的系列文章中的第一篇。在这篇文章中，我将回顾如何使用贝叶斯 Bootstrap 来获得 NFL 四分卫（QB）每次传球尝试（YPA）的码数的不确定性。
学习如何使用 Pyramid web 框架创建一个待办事项列表 web 应用。
一个练习 Python 的免费工具。
一个兼容 bash 的 shell，用 Python 编写。
Pyre 是一个 Python 高性能类型检查器。
shiv 是一个命令行实用程序，用于构建完全自包含的 Python zipapps（如 PEP 441 中概述），但包含了其所有依赖。
创建和可视化交互式网络图的 Python 包。
将你的面部表情转换成表情符号。
这是一个基于 Python/Django 的事件管理系统。一个 meetup 克隆。
提供使用 pandas 将 IP 和 MAC 地址数据存储到 DataFrame 的支持。
用于极值学习图像压缩的生成对抗网络的 TensorFlow 实现。
gevent 1.3 对性能、调试和监控以及平台支持做了重要更新。它引入了一个（可选的）libuv 循环实现，并且支持 Windows 上的 PyPy。请参阅事件循环实现：libuv 和 libev，以获取更多信息。自 gevent 1.2.2 起，已经有来自 6 名贡献者的大约 450 次提交。近 100 个 pull 请求以及关闭了 100 多个问题。
这是一个次要版本，包含新功能、错误修复、文档和对我们的测试基础架构的改进。
Wagtail Space US 将包括演讲、训练和一场可选的短程赛（将在 16 号继续）。这个活动是免费的，虽然我们会邀请企业参与者为那些非资助核心团队成员的旅行费用以及那些因财务原因不能前来的人员提供小额捐赠。