python

上个月，Python 3.11 Beta 1发布，这是Python编程语言重大更新的首次预览。与之前的 Python 3.x 版本相比，除了新的语言特性和其他改进之外，Python 3.11的性能极佳且有明显提升。本文总结了Python3.11的一些亮点。

Python 是世界上最流行的编程语言之一，被数据科学行业广泛使用。它的语法简单直观，支持各种范式，而且能与其他软件组件很好地集成，可用于构建完整的端到端管道——从数据开始，清理模型，然后将其直接构建到生产中。在本文中，我们将学习如何使用内置字符串方法来整理字符串的格式。

Python是数据科学中的主流语言之一，Python 中的库在数据科学、机器学习、数据操作应用程序等领域发挥着重要作用。Python作为一种高级编程语言，在现在已被人们广泛使用。它支持自动内存管理，并拥有一个大型标准库。这些库让我们不需要在每次运行相同的进程时都去写新的代码。本文将分享5个Python库，帮你起航下一个NLP项目。

对于数据科学家来说，处理数据是一回事，但将机器学习模型部署到生产环境可能是另一回事。根据不同的云部署方式，这个过程可能需要几分钟到几个小时不等。更重要的是，部署方式还应该基于可扩展性和你的预算要求。 本文将展示一种直接使用 Python 代码（不是构建容器），将 NLP 模型作为微服务，然后部署到 Azure 的快速方法。

时间序列是一种特殊的数据，其数据点在时间上存在相关性。在分析时间序列数据时，你得到结论的效率很大程度上取决于处理时间维度的能力。在本文中，我想介绍几种方法，用于分析当前最流行的Python数据处理库—Pandas 是如何帮助你执行这些聚合的，以及在处理时间时，有什么特别之处。

Python是数据分析常见工具。处理日期和时间是分析过程中最重要的挑战之一。而Python内置的 各个模块可以通过多种方式处理日期和时间，帮助人们管理日期和时间的复杂性质。在本文中，我们会带大家了解Python和时间相关的模块中的4个对象，即date、time、datetime和timedelta，通过具体示例，让你更容易理解他们的用法和场景。

Python是一种计算机程序设计语言，近年备受好评，它具有高级性、易于理解、和易于维护的特点。对于初学者，Python语言是非常简单易用的，连Google都在大规模使用Python。但是，因为不同的技术和领域背景，Python的一部分功能会让初学者摸不清头脑。本文介绍了一些Python初学者常见的困惑，并给予了对应的解释。