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运用机器学习获得对于数据的深入洞见，是现代应用开发者和分析师的关键技能。Python是一种可以用于开发机器学习应用的 语言。作为一种动态语言，它可以进行快速探索和实验。利用其 的开源机器学习库，你可以在快速尝试很多想法的同时专注于手头的任务。 科埃略、里克特所著的《Python语言构建机器学 统(第2版影印版)(英文版)》展示了如何在原始数据中寻找模式的具体方法，从复习Python机器学习知识和介绍程序库开始，你将很快进入应对正式而真实的数据集项目环节，运用建模技术，创建 系统。然后，该书介绍了主题建模、篮子分析和云计算等 主题。这些内容将拓展你的能力，让你能够创建大型复杂系统。 有了这本书，你就能获得构建自有系统所需的工具和知识， 化解决实际的数据分析相关问题。

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在我们的测试工作过程中，可能会遇到前端服务开发完成，依赖服务还在开发中；或者我们需要压测某个服务，而这个服务的依赖组件（如测试环境MQ） 无法支撑并发访问的场景。这个时候我们可能就需要一个服务，来替代测试环境的这些依赖组件或服务，而这就是本文的主角--测试桩。

除了本地开发外，还有一种常见的开发方式就是远程开发，一般情况是一台Windows或mac笔记本作为日常使用的电脑，另有一台linux服务器作为开发服务器。开发服务器的性能往往较强，这样远程开发的方式一方面可以让我们在习惯的系统下工作，又能利用强大的服务器，而且linux下开发python往往比win下要方便得多。 现阶段，使用比较广泛的python开发工具是Pycharm和VSCode(Jupyter Notebook/Lab也有一些人用，不过本人还是认为做做验证可以，真的做日常开发还是不太方便)，下面就以这2个工具分别介绍他们的远程开发的方式，可以按需选择。