Python与云 ——AWS的Python原生应用浅析 张孝峰 亚马逊AWS资深解决方案架构师 Python 30周年 Python发展时间线 2019/10 v3.8 v2.7.17 开始实现 1989/12 v0.9.0 1991/2 v1.0.0 1994/1 v2.0 2000/10 v2.5 2006/9 v2.6 2008/10 v3.0 2008/12 AWS同样功能丰富 AWS向客户提供超过165项功能全面的服务 涵盖计算、存储、数据库、联网、分析、机器人、 机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混 合云、虚拟现实与增强现实、媒体，以及应用开 发、部署与管理等方面。 如何管理和使用海量的云API Amazon Athena Amazon Redshift 超过165项服务 数千个不同的API AWS Tools and SDKs • Python www.mydomain.com ECS Cluster 应用负载均衡器 OAuth Task Weather Task Portal Task 12要素应用宣言 尽可能利用现代化的云平台 • 无需猜测容量 • 快速创新，低风险试错 • 摆脱无差异化的工作 • 数分钟全球化部署 Infrastructure as Code AWS CloudFormation 这个样例

PYTHON技术交流 我们的幸运⅔ 沈崴 幸运⅔ 幸运⅔ 120,000,000 幸运⅔ 幸运⅔ 26,000 | 3,00,000 幸运⅔ 幸运⅔ 幸运⅔ THANK YOU wilhelmshen wilhelmshen wilhelmshen

Python 与高中技术课程教学 Python and Tech- Curriculum in High School Education 以声音制造为例 An case study in sound production 罗丹 Dan Luo 北大附中技术与艺术中心 Email: luodan@i.pkuschool.edu.cn 目录 CONTENTS 案例教学设计思路 案例教学设计思路 Python 的角色 中学STEAM课程设计 思考 案例设计背景 北大附中技术课程设置模式: 1. 不设置独立的信息技术和 通用技术课程 2. 课程设计以项目制为主 3. 教师享有较大的课程设计 自主权 案例设计背景 案例教学设计思路 1. 结合教师个人经历，学校课程设计规 划，教育部颁布的课程标准制定教学 内容和方式 2. 融合中学主干学科知识，明确研究对 象，训练学生研究性学习的能力

Python深度学习技术在医 疗领域的应用与前景 许振影 目录 CONTENTS Python的数据科学生态 深度学习在医疗领域应用实践 Python的数据科学生态 •Python的数据科学生态 •Python的数据科学生态 •Python的数据科学生态 Kdnuggets&Kaggle :Deep Learning Framework Power Scores 2018 深度学习 机器视觉在医学领域应用 物理驱动 1898-1995 X光、超声、核磁共振 热成像、同位素成像 应用驱动 1990- 影像引导、治疗计划、 多序列核磁、靶向造影 数据驱动 2010- 通过人工智能技术在海量 数据中，挖掘有效信息、 优化诊断与治疗方法 肺结节处理案例-预处理 分割肺实质: 将CT图像中除肺部以外的无用信息剔除 肺部CT预处理流程 肺部区域结构示意 肺结节处理案例-工程

用 GitHub 完成 Python 的全技术栈开发 主讲人：卢建晖 – Microsoft Regional Cloud Advocate GitHub 程序员必备 编码是每位开发者所必备的 从入门第一步开始 为开发者配置环境是企业的重要一步 ? ＄ 配置 冲突 金钱 挫败 GitHub Codespaces 你的云端开发环境 一键即用，无需配置您的开发环境。 开启你的 GitHub

Profiling 原理深入探索与实践 主讲人： 羿莉（萧羿） – 阿里云SLS Python Profiling 大纲 l背景概述 lPython Profiling的场景与技术原理 Ø场景：即时 vs 持续 Ø技术原理 确定剖析 vs 采样剖析 函数粒度vs 行粒度 物理时间vs CPU 时间 技术全景概览 技术细节探索 lPython Profiling的工具链和解决方案 ØCPU: 息为手段研究动态的程序行 为的分析方法。其分析对象是程序的空间或时间复杂度、特定指令的使用 情形、函数调用的频率以及执行的时间等等。 • 步骤：数据采集、统计分析、可视化、推理导出 • 目的：云计算背景下 • 代码优化=提升效率 • 资源优化=降低成本 背景概述 !"#$%&'()*+,-.$/0,.$1234- Profiling56789:;<=> 背景概述 Resolve Endpoint Python Profiling)*+ • Memray优点 • 确定性分析，高准确性 • 速度快 • 支持live模式，UI完善 • 支持profile c/c++/cPython 等原生扩展 • Memray4" 不支持attach，只能在程序启动前运行， 不能在程序启动后运行 Continuous Profiling,-./ • 5•‘’“”•–+j—˜N•+j™š •

https://zhuanlan.zhihu.com/vs-code • https://github.com/formulahendry/955.WLB • Speaker @ 2018 微软技术暨生态大会 • CodeLab @ Google Developer Group • Speaker @ 2019 GitHub 中国官方见面会 我开发的插件 Python 与人工智能 “Python的快速发展的一个主要增 最热门的插件是？ 官宣！全球首秀 Visual Studio Code Python 插 件将提供 Jupyter Notebook 的原生支持! 将在九月底正式发布！ Python extension for VS Code • Jupyter Notebook 的原生支持 • 导入/导出 Jupyter Notebook • 数据/图表可视化 • 变量查看器 • IPython/Jupyter Anywhere 未来就在眼前 • Cloud-Hosted Development Environments • Web 版 VS Code (Visual Studio Online) 依托云的开发工具更强大 • 协作开发 • 远程开发 • 无需繁杂的安装与配置 Cloud-Hosted Development Environments Web 版 VS Code (Visual Studio

安翔 Python助力IoT项目开发 目录 CONTENTS IoT 项目组成 典型 IoT 项目剖析 Python 各个击破 IoT 技术栈 Python + IoT 开发实践 IoT 项目组成 •IoT 项目组成 • 云 即云端，它负责真实世界数 据的存储、展示、分析，是物 联网的最上层，它是中枢和大 脑，也是连接人和物的纽带； • 管 即管道，它是物联网的网络 核心，一切数据和指令均靠管 智能家居系统 •典型 IoT 项目剖析 – 智能家居系统 – 技术栈 • 单片机程序开发 • 使用多种硬件接口 • 驱动各种外设 • 嵌入式Linux软件开发 • 使用多种硬件接口 • 驱动各种外设 • 数据库存储 • 网络通信 • Web程序开发 • 数据存储 • 数据可视化 Python 各个击破 IoT 技术栈 • MicroPython 开发 IoT 终端 • Python •Python 各个击破 IoT 技术栈 -- MicroPython 开发 IoT 终端 • MicroPython 支持数十种单片机 • 支持多种硬件接口：GPIO、I2C、SPI、 UART、PWM….. • 开发便捷： 直接通过文件系统编写和运行程 序， 无需烧写器 • 相比传统单片机开发模式，减少了对IC厂家 资源的依赖 •Python 各个击破 IoT 技术栈 -- Python 开发

关于作者 廖雪峰，十年软件开发经验，业余产品经理，精通 Java/Python/Ruby/Scheme/Objective C 等，对开源框架有深入研究，著有 《Spring 2.0 核心技术与最佳实践》一书，多个业余开源项目托管在 GitHub，欢迎微博交流： Python 简介 Python 是著名的“龟叔”Guido van Rossum 在 1989 年圣诞节期间，为了 showinfo()可以弹出消息对话框。 程序运行结果如下： 小结 Python 内置的 Tkinter 可以满足基本的 GUI 程序的要求，如果是非常复 杂的 GUI 程序，建议用操作系统原生支持的语言和库来编写。 参考源码 hello_gui.py Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 350/531 网络编程 自 'Bob'), User('3', 'Adam') ] Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 395/531 这就是传说中的 ORM 技术：Object-Relational Mapping，把关系数据库 的表结构映射到对象上。是不是很简单？ 但是由谁来做这个转换呢？所以 ORM 框架应运而生。 在 Python 中，最有名的

开源AIOps数据中台搭建与 Python的作⽤用 丁来强 关于我 • ⼯工作10+年年，熟悉⼤大数据分析、ITOps、SecOps等领域 • 阿⾥里里云⽇日志服务上海海负责⼈人，之前在Splunk上海海 • ⾃自从2015年年，在4届PyCon上，累计分享7+不不同议题 • 云栖⼤大会或社区累计分享13+个⼤大数据系统或Python相关议题 往届视频与PPT ⽇日志服务钉钉群 如下机器器学习框架 • ⾃自动化：Ansible、Puppet等 • AI增强 - 降噪去重与模式识别 • 对海海量量⽇日志进⾏行行模式聚类（例例如从65万条⽇日志，聚类出50条⽇日志模式） 阿⾥里里云⽇日志服务 Sumologic Splunk 消除告警疲劳 • 传统阈值⽅方式的告警并不不能解决问题： • 阈值难以合理理，或会⾮非常复杂 • 有效阈值维护成本较⾼高 • 过滤后的告警数量量依然较多 以历史数据作为基准，对周期性或断层数据异常进⾏行行识别 阿⾥里里云⽇日志服务 ElasticSearch ML (X-Pack) Splunk AI增强 - 预测 • 对周期性趋势性数据进⾏行行预测 阿⾥里里云⽇日志服务 ElasticSearch ML (X-Pack) Splunk AI增强 - 根因分析 • 关联事件上下⽂文与相关链路路指标，提供根因辅助 阿⾥里里云⽇日志服务 ElasticSearch ML