资源整合的方法和原则有哪些,资源整合的10大方法
一、2018年值得关注的5个库Web领域：Sanic这个库类似于Flask，但是比它快很多，在测试中速度可以达到每秒36000个请求。2017年，明星增长数量几乎翻倍。得开快点！
带环境包管理：Pipenv，相当于二合一环境管理和包管理的库，由Kenneth Reitz(Requests的作者)编写，现在交给Python官方维护，提供比pip体验更好的开发包管理。它的Slogon是面向人类的Python开发工作流，用于解决环境和安装包不一致的问题。
爬虫：Requestium的反爬虫技术现在越来越强大，常见的请求解析爬虫随着前端开发的频率和复杂度越来越高，效果越来越差。Requestium的优势在于结合了Chrome 59之后的无头无头特性(而不是phantomjs)。虽然效率略低，但是稳定，前端渲染的网页也可以抓取解析。它是请求、Selenium和Parsel的组合。
学习深度：Caffe2文本处理：FlashText该库的开发人员在medium上发布了一篇文章，标题是：Regex运行了5天。所以我做了一个工具，它能在15分钟内完成。(正规化需要5天完成，所以我做了一个工具，15分钟搞定)。该数据库可以快速搜索和替换大规模语料库。当关键词数量达到500时，FlashText的搜索速度开始超过常规。
作者：麻瓜编程
链接：https://www.zhihu.com/question/24590883/answer/286407918
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二、牛逼Python中国版来了！引自：Python资源
(本文由伯乐在线-艾凌风翻译。
英语：vinta/awesome-python)
三、python的网络与电子邮件作者：赖明星链接：https://www.zhihu.com/question/24590883/answer/134253100 1。yagmail如果你用YA Gmail发一封带附件的邮件，你只需要2行代码：
导入yagmail yag=yagmail。SMTP(user=joy_lmx@163.com ，password=尼采？，host=smtp.163.com ，port=25) yag.send(user，subject=我现在可以发送一个附件，attachments=[a.txt ， b.jpg])2 .requests r=requests . get( https://API . github . com/user ，auth=(user ， pass ))r . status _ code 200 r . headers[ content-type ] application/JSON；charset=UTF8 r . encoding UTF-8 r . textu { type : user . r.json () {u private _ gists: 419，u total _ private _ repos: 77，} 3.ps这么说吧，我曾经用psutil把网易里的一个监控模块从line \(1000 \)重构到line \(100 \)。
这里推荐几个图书馆。也许yagmail对大多数人来说都是有用的。另一方面，Psutil对专业人士最有用。如果想不用psutil写一个监控系统，只能直接去/proc目录读取要用来计算的文件，或者执行iostat、vmstat、df等linux命令得到命令输出。无论哪种方式，都要处理很多繁琐的细节。有了psutil，就简单多了。贴上代码让大家感受一下：
def get_network_info(自身):
psutil.net_io_counters()
snetio(bytes_sent=12541464，
bytes_recv=21459989，
packets_sent=80164
数据包_接收=88134，
errin=0，errout=0，dropin=0，dropout=0)
return psutil.net_io_counters()
def get_memory_used(self):
psutil.virtual_memory()
svmem(合计=4159041536，可用=3723980800，
百分比=10.5，已用=1599082496，空闲=2559959040，
活跃=587403264，不活跃=897105920，
缓冲区=95989760，缓存的=1068032000)
memory _ info=psutil . virtual _ memory()
memory _ used=(memory _ info . total * memory _ info . percent/100)/1024/1024
Memory _ used另外，越来越多的监控工具glances被使用(如果你没用过，为什么不现在就试一试？)，也就是用psutil收集相关数据。
4.BeautifulSoup如果你写爬虫，还在用XPath解析HTML，那就赶紧用BeautifulSoup，比XPath简单百倍；如果你还在用正则表达式从HTML中获取内容，BeautifulSoup可以让你流泪。(补充：评论里大家都说XPath比较好用。是不是我的思维方式和别人不一样？)
BeautifulSoup用于解析HTML，其特点是简单易用。有人说BeautifulSoup慢？我不在乎BeautifulSoup比XPath慢多少。我只知道我的时间比机器的时间更宝贵。
例如，查找页面中的所有链接，如下所示：
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从bs4导入BeautifulSoup
导入请求
url=https://www.biaodianfu.com
r=requests.get(url，timeout=20)
soup=BeautifulSoup(r.content， html.parser )
打印(类型(汤))类 bs4。 beautiful soup for link in soup . find _ all( a ):
print(link . get( href ))https://www . biaodianfu . com/category/product-design
https://www.biaodianfu.com/category/share-discovery
https://www.biaodianfu.com/category/bigdata
https://www.biaodianfu.com/category/programming
https://www.biaodianfu.com/category/management
https://www.biaodianfu.com/category/architecture
https://www.biaodianfu.com/category/marketing
https://www.biaodianfu.com
http://www.biaodianfu.com/
https://www.biaodianfu.com/about
https://www.biaodianfu.com/archives
.有了BeautifulSoup，爬虫的操作变得特别简单。其他人都帮着干脏活。
更多参考：Python数据分析工具：美汤
5.除了开源库，utils还有一些开源项目DataStruct.py helper.py utils.py文件，也值得一看。里面有很多好东西，可以直接拿来用。
4.怎样才能精通Python？
5.写论文的时候发现了哪些神网站？
不及物动词LaTeX Notes 基本功能(一)
七云操作：使用Google协同实验室训练神经网络
八、Google发布TensorFlow 1.5，全面支持动态图机制和TensorFlow Lite。
探索有趣的事情！
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