5 Useful Python Scripts to Automate Boring Excel Tasks
合并电子表格、清理导出和拆分报告是必要但乏味的任务。这些 Python 脚本处理重复部分，以便您可以专注于实际工作。
Python Supply-Chain Compromise
这是新闻：Python 包索引包 litellm 版本 1.82.8 中已发现恶意供应链危害。发布的wheel包含一个恶意的.pth文件（litellm_init.pth，34,628字节），该文件在每次启动时由Python解释器自动执行，不需要显式导入litellm模块。我们需要做很多非常无聊的事情来帮助保护所有这些关键库：SBOM、SLSA、SigStore。但我们必须这样做。
Building a Python Workflow That Catches Bugs Before Production
使用现代工具在软件生命周期的早期识别缺陷。构建在生产之前捕获错误的 Python 工作流程一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Building Robust Credit Scoring Models with Python
衡量信用评分中特征选择变量之间关系的实用指南。用 Python 构建稳健的信用评分模型一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Quantum Simulations with Python
使用 Qiskit-Aer 运行量子实验使用 Python 进行量子模拟后首先出现在《走向数据科学》上。
A Beginner’s Guide to Quantum Computing with Python
使用 Qiskit 模拟量子计算机《使用 Python 进行量子计算的初学者指南》一文首先出现在《走向数据科学》上。
5 Useful Python Scripts for Effective Feature Selection
学习五个简单的 Python 脚本来执行有效的特征选择。每一种都是实用、简约且易于在实际项目中使用的。
Vibe Coding a Private AI Financial Analyst with Python and Local LLMs
学习使用 Python 构建 AI 数据分析师：使用本地法学硕士分析数据、检测异常并生成预测。
How I used Gemini to replace YouTube's missing comment alerts - in under an hour
使用 Gemini 和一个简单的 Python 脚本，我重建了 YouTube 电子邮件提醒。现在我不会错过另一个评论。以下是您可以执行相同操作的方法。
OpenAI приобретает Astral: ИИ учится программировать по-настоящему
Astral 的使命不是创造人工智能工具；而是创造人工智能工具。它有一个不那么光鲜亮丽但更重要的目标：让 Python 生态系统更快、更严格、更可预测。
Causal Inference Is Eating Machine Learning
您的 ML 模型可以完美预测，但会建议错误的操作。学习 5 个问题诊断、方法比较矩阵和 Python 工作流程，通过因果推理来修复它。因果推理正在吞噬机器学习这篇文章首先出现在《走向数据科学》上。
How to Speed Up Slow Python Code Even If You’re a Beginner
Python 代码缓慢通常是由小的效率低下引起的。通过一些适合初学者的技术，您可以使您的程序运行速度明显更快。本指南将教您如何操作。
LiteLLM loses game of Trivy pursuit, gets compromised
用于通过受污染的 CI/CD 管道感染恶意软件的法学硕士的 Python 接口 LiteLLM（一种用于访问多种大型语言模型的开源接口）的两个版本已从 Python 包索引 (PyPI) 中删除，因为供应链攻击向它们注入了恶意凭证窃取代码。
Prompt Caching with the OpenAI API: A Full Hands-On Python tutorial
使您的 OpenAI 应用程序更快、更便宜、更高效的分步指南使用 OpenAI API 进行提示缓存：完整的 Python 实践教程首先出现在 Towards Data Science 上。
Building a Navier-Stokes Solver in Python from Scratch: Simulating Airflow
使用 NumPy 实现 CFD 的实践指南，从离散化到鸟翼周围的气流模拟从头开始用 Python 构建 Navier-Stokes 求解器：模拟气流一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Building Robust Credit Scoring Models (Part 3)
使用 Python 处理借款人数据中的异常值和缺失值。构建稳健的信用评分模型（第 3 部分）一文首先出现在 Towards Data Science 上。
5 Useful Python Scripts for Synthetic Data Generation
在您信任图书馆生成数据之前，请先了解如何自己生成数据，并了解偏差和错误实际上是从哪里开始的。
The Causal Inference Playbook: Advanced Methods Every Data Scientist Should Master
使用 Python 掌握六种高级因果推理方法：双重稳健估计、工具变量、不连续性回归、现代双重差分、异质治疗效果和敏感性分析。包括代码和实用的决策框架。因果推理手册：每个数据科学家都应该掌握的高级方法一文首先出现在走向数据科学上。
