本文转载自：机器之心 · 阿里技术
https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-12-25-2
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。
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当训练和测试完成一个深度学习模型之后，如果我们打算将这个算法模型上线，投入生产环境部署使用，那么我们就需要做一些额外的处理工作。由于深度学习模型对于算力需求较大，在上线过程中，一般有减小网络规模、使用专用硬件和通过C/S架构联网进行云端计算这三种方式。AI柠檬博主推荐使用第三种方式，即模型部署于服务器端，客户端通过网络将输入数据发送至服务器，计算得结果后传递给客户端。5G时代就在眼前，IPv6协议大规模部署，万物即将互联，尤其是无线移动互联网作为重要的基础设施是大势所趋。通过联网，即使是成本最低的低端的硬件，也可以在不损失精度的情况下，能够以更快的速度得到深度学习模型的计算结果。例如，ASRT语音识别系统就是以这种方式进行模型的部署的，已经能够为AI柠檬网站提供语音识别服务，用于语音搜索等任务。
ASRT项目最近新上线了Python3版的SDK，并在GitHub与国内的Gitee上同步开源，以方便各位使用Python直接测试ASRT最终的使用效果，欢迎大家使用。开源项目地址为：
https://github.com/nl8590687/ASRT_SDK_Python3
https://gitee.com/ailemon/ASRT_SDK_Python3
大家也可以直接接入使用AI柠檬部署的ASRT语音识别服务API接口，详见ASRT语音识别项目文档( https://asrt.ailemon.net/docs/ )。由于后端服务器的规模和性能限制，以及网络的延迟，可能存在着等待时间偏长的问题，请耐心等待。
谷歌在2019年提出了用于语音识别数据增强的SpecAugment算法，基本原理是对频谱图进行各种遮盖，例如横向进行频率范围遮盖，以及纵向进行时间段遮盖，也可以将二者组合起来，如图所示。本文将以代码来介绍在实际应用中如何复现SpecAugment算法，并介绍如何将该代码应用到AI柠檬的ASRT语音识别系统( https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition )的训练中。
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”。
