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。
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。
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。
5 Powerful Python Decorators for High-Performance Data Pipelines
本文介绍了五个有用且有效的 Python 装饰器，用于构建和优化高性能数据管道。
Exploratory Data Analysis for Credit Scoring with Python
通过对借款人和贷款特征的统计分析来了解违约风险。用 Python 进行信用评分的探索性数据分析一文首先出现在 Towards Data Science 上。
10 Python Libraries Every LLM Engineer Should Know
有兴趣成为法学硕士工程师吗？以下是您的工作所必需的 Python 库的列表。
5 Useful Python Scripts to Automate Exploratory Data Analysis
花费数小时手动清理、汇总和可视化数据？使用这 5 个即用型 Python 脚本自动化您的探索性数据分析工作流程。
Coding the Pong Game from Scratch in Python
使用 OOP 和 Turtle 在 Python 中实现经典的 Pong 游戏在 Python 中从头开始编码 Pong 游戏的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
5 Python Data Validation Libraries You Should Be Using
这五个库从非常不同的角度进行验证，这正是它们重要的原因。每个问题都解决了现代数据和机器学习工作流程中反复出现的一类特定问题。
Monty Python Got It Wrong: 939 Skeletons Challenge Medieval Disease Myths
麻风病在中世纪的欧洲带有强烈的耻辱感，但来自丹麦墓地的新骨骼证据表明，病人在死亡时并不总是被推到一边。在中世纪的丹麦，埋葬地点反映了社会地位。有能力支付费用的家庭会支付靠近教堂的坟墓的费用，那里的墓地被认为更有声望，因此也更昂贵。研究人员 [...]
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。
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。
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。
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。
The 2026 Data Science Starter Kit: What to Learn First (And What to Ignore)
数据科学新手？使用 2026 入门套件消除噪音。哪些 Python、SQL 和机器学习要点很重要，哪些可以忽略？
Cloud-audit: Fast, open-source AWS security scanner
在没有专门的安全团队的情况下运行 AWS 安全审核通常意味着要在按检查计费的企业平台和生成没有补救指导的结果的通用开源扫描程序之间进行选择。 Cloud-audit 是 Mariusz Gebala 在 GitHub 上发布的一个 Python CLI 工具，它缩小了范围，并为其生成的每个发现附加了修复程序。该工具跨 15 种 AWS 服务运行 45 项精选检查，包括 IAM、S3、EC2、VPC、RDS、Lambda、ECS、CloudTrail、GuardDuty、KMS、SSM 等。更多→帖子云审核：快速、开源 AWS 安全扫描器首先出现在 Help Net Security 上。
