Python七月超有用的十大开源代码是什么

Python七月超有用的十大开源代码是什么，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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Mybridge AI 将github上的每个Python项目根据分享总数，读取的分钟数等特征，并用他们的算法计算出了以下2019年7月的十大开源项目。这些项目可能对你的技术生涯会很有帮助.

1. Python构建机器人，初学者的循序渐进指南

作者用事实告诉你，建造一个机器人是一件很简单的事情。只要你的智商高于90，而且周围有一些“垃圾”可以用（树莓派、面包板等），你也可以像他一样创建一个机器人在美国，这些“垃圾”的总价格约139.96美元，在中国，你可能只要500元人民币就可以做到了。

机器人

链接：

https://www.256kilobytes.com/content/show/10829/raspberry-pi-how-to-build-a-robot-a-step-by-step-guide-for-beginners

2. Python加载PostgreSQL数据的最快方式

该项目作者讲述了将杂乱的数据源导入到PostgreSQL的多种方法。并计算了各个方法的耗时及内存消耗

方法耗时及其结果

链接：https://hakibenita.com/fast-load-data-python-postgresql

3. Python10个加速你数据分析的简单方法

一点点的小技巧可以节省你大量的时间，作者在文章中讲述了如何利用可视化、交互式、编辑器技巧等深入讲解了加速数据分析的办法，比如说神奇的Python -i XX.py可以让你的python在遇到问题的时候进入DEBUG状态，你可以在此时调试各个变量

链接：

https://towardsdatascience.com/10-simple-hacks-to-speed-up-your-data-analysis-in-python-ec18c6396e6b

4. 构建一个亚马逊价格跟踪爬虫

作者通过Beautiful Soup构建了一个亚马逊的非常简单的爬虫，通过监控页面上的价格设定邮件发送机制，如果价格低于预想价格，则邮件通知用户，实现起来非常简单，不过没想到在油管上竟然有23W的观看数，惊呆了。

链接： 

https://www.youtube.com/watch?v=Bg9r_yLk7VY

链接：https://veekaybee.github.io/2019/07/08/python-type-hints/

6. 如何用Python、树莓派建造一个智能婴儿监视器

如果你是一位爸爸或者一位妈妈，是不是会想着时时刻刻关注着婴儿的状态作者使用了一个树莓派、树莓派相机、温度传感器制作了这么一套系统，非常有趣，有兴趣的可以跟着学着做一套，相信对你的Python和树莓派知识会有很大的提高。

链接：

https://www.twilio.com/blog/smart-baby-monitor-python-raspberry-pi-twilio-sms-peripheral-sensors

7. Python减少对象大小的方法

你有没有试过执行一个上百万条数据的清洗的时候电脑卡死  有没有试过训练机器学习模型5个小时，刚到一半的时候内存溢出，自动关闭程序  有没有试过服务跑着跑着自动退出，灵异事件还以为是键盘冒奶，结果发现是内存爆表  作者告诉你，这些问题都是有办法避免的！

链接：https://habr.com/en/post/458518/

8.  Python自动化Instagram发布机制

作者将instagram发表的机制进行了自动化，更有效地进行了任务的批处理。

github：https://github.com/KalleHallden/InstaAutomator

视频教程：https://www.youtube.com/watch?v=vnfhv1E1dU4

9. Python制作推特机器人

在这篇文章里，你将学习如何使用tweepy（一个推特爬虫软件）在Python中创建自己的Twitter Bot， 能够基本完成新的推文发表和转推，保持账号的活跃度，俗称：养号

链接：https://realpython.com/twitter-bot-python-tweepy/

10.  更好地循环：深入Python的迭代

Python的循环和其他语言的循环有点不太一样，这这篇文章中，作者带你深入了解Python的for循环，看看它们是怎么运作的，以及为什么它们是按照那样的方法运作的

Hello Kitty PEZ dispensers

链接：

https://treyhunner.com/2019/06/loop-better-a-deeper-look-at-iteration-in-python

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