本文转载自：机器之心 · 阿里技术
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阿里妹导读：作为在日常开发生产中非常实用的语言，有必要掌握一些python用法，比如爬虫、网络请求等场景，很是实用。但python是单线程的，如何提高python的处理速度，是一个很重要的问题，这个问题的一个关键技术，叫协程。本篇文章，讲讲python协程的理解与使用，主要是针对网络请求这个模块做一个梳理，希望能帮到有需要的同学。
分类： Python学习
我们在需要跟用户使用语音进行交互的场景中，经常需要使用到录音的功能，比如网络语音通话和语音助手等，而完整的从底层实现录音功能往往是相当困难的，通常通过调用相关API来实现。这里我们介绍一种使用Python(3.x)中的PyAudio软件包来实现录音的方法。
我们在使用Keras训练深度学习模型时，往往不能一次将数据全部加载进内存中，那样会导致内存不足的问题。包括Keras在内的深度学习框架提供了动态数据加载的模式，也就是说，需要使用到哪些数据时，才会加载哪些数据，而Keras需要我们自己定义一个数据生成器，并通过多线程的机制调用我们传入的数据生成器，克服硬盘的IO速度瓶颈，以实现数据的动态加载。
圆周率PI是一个很神奇的数字，自古以来，包括数学家在内的很多人都曾使用过各种各样的算法去估算PI的真实值，并且都取得了一定的成就。古巴比伦人使用3.125作为PI的近似值，约公元前1700年的古埃及人则提出PI=3.1604，中国的祖冲之(430-501)则使用355/113作为近似值，使得PI值精确到了7位数。随着计算机的问世，以及科学技术发展的需要，PI的近似值目前精确位数早已突破万亿位。PI值除了有其每一位、每两位、每三位都符合均匀分布的统计规律特性之外，还可以用来检测计算机硬件的可靠性，而且，也可以用来入门并行计算。
python可以用来实现两个主机进程之间的TCP通信，就是通过使用socket套接字来实现的，我们可以基于此，来实现一些应用层协议，以达到不同主机之间的进程通信的目的。这一点，除了普通的网络应用程序（如聊天工具和游戏等）之外，在分布式系统中，也有着很大的用途，比如机器学习需要在多台计算机中进行并行计算的时候。
服务器/客户机模型（C/S模型）如图：
用Python做机器学习、大数据、数据挖掘、爬虫什么，基本上都会用到数据库，而我们一般使用的是SQL数据库，即关系数据库。我们最常用的两款关系数据库就是MySQL和SQL Server。本文会介绍如何在Python3下安装对MySQL进行调用的支持库。
在这篇文章里，我将列出一种python下的实现多进程并发执行程序的方法。我们经常需要通过并发来实现一些功能，为了加速计算或者最大程度利用CPU等等。Python中有一种方法可以实现多进程并发执行，我们需要导入python库“multiprocessing”。
我这篇文章将简单记录一下python关键字yield的用法。因为写代码需要，我看到了别人的部分代码中有用到yield关键字。作为习惯了C类语言的人，第一次看到这种关键字会感到很迷茫，不知道是用来做什么的，可是偏偏很多时候会用到这样的代码。
我们经常需要处理wav格式的文件，读取其中的声音信号和相关参数，来做一些事情。如果我们使用C++来做，那么需要对文件的底层存储格式有一个透彻的了解才行，而且考虑不周还有可能出Bug；如果使用MatLab来做，虽然只有一行代码就可以读取文件，但是MatLab语言自身的局限性使得写出的代码难以在实际中投入使用。因此，兼顾简介易用和实用性，用Python来做就显得比较好了。
众所周知，python是一个基于缩进而不是大括号的语言，因而写python代码有需要使用游标卡尺的梗。我在写python代码的时候，没少掉进这个坑里面。基本上只要前一行结尾出现冒号，下一行必然添加一个单位的缩进，直到块结束。我们可以使用空格（Space）和制表符（Tab）来进行缩进，然而这里面有一些会经常遇到的坑。
