我國網際網路的發展道路與歐美不同，在內容的形式上，我們似乎實現了跨越式的發展——早早進入了移動網際網路時代，直播和短視訊等形式的內容成為了潮流，而文字形式的部落格（blog）與聲音形式的播客（podcast）則（逐漸）成為了小眾。智慧手機極大地改變了我們的上網習慣。
誠然，仍有一些受眾廣泛的聚合類的平臺，例如微信公眾號、CSDN、掘金、極客時間、喜馬拉雅、荔枝FM，為我們提供豐富的部落格與播客，但是，不依賴平臺的個人部落格與個人播客，則鮮有人知。
依我的使用習慣，我很喜歡聽音訊節目，也即是播客。中文的播客聽了不少，但是，免費的 Python 播客是極其稀少。
直到發現了 Full Stack Python 網站上的一篇文章，它彙總介紹了一些非常棒的 Python 播客，大部分節目仍在持續更新中。我特翻譯出來，分享給大家。
英文節目對大多數人來說，可能門檻較高，但是英文是程式設計師的必修功課 ，聆聽英文節目，正好可以一邊學技術，一邊練習英語，一舉兩得。
英文 | Best Python Podcasts[0]
譯者 | 豌豆花下貓
Python 社群裡有很多免費或低成本的學習資源，對新手與有經驗的開發者來說，是一大福音。這些優秀的資源就包括很多定期更新的 Python 播客節目。
本文介紹了一些活躍的、與 Python 或軟體工程相關的、高質量的播客。
Python 相關的播客
這些播客的運營者都是 Python 開發者，他們關注的都是我們領域內很重要的話題。每個播客系列都有很長的歷史列表，有的節目錄於幾年前，因此我們有很豐富的材料可以聆聽與學習。
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Talk Python to Me[1] 專注於 Python 開發者和組織，每期節目會邀請不同的嘉賓來談論 ta 的工作
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Podcast.__init__[2] 提供有關 Python 的故事，以及“與那些讓它變得更棒的人們的訪談”
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Python Bytes[3] 是來自“Talk Python to Me”和“Test and Code Podcast”創作者的新播客
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Test and Code Podcast[4] 側重於測試與相關主題，如模擬（mock）和程式碼度量
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Philip Guo 教授有一個名為 PG Podcast[5] 的視訊播客，基本是關於 Python 主題的
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Import This[6] 是 Kenneth Reitz 和 Alex Gaynor 間歇更新的播客，對有影響力的 Python 社群成員進行深度的採訪
最喜歡的播客節目
以下是我從各大播客中收集的最喜歡的一些節目，聽聽這些內容，你可以感受到其餘播客節目的風格。
- SQLAlchemy and data access in Python[7] 讓我理解了物件關係對映庫 SQLAlchemy 的知識及其演變過程。這期節目採訪了 SQLAlchemy 的作者，主持人 Michael Kennedy 根據他對 SQLAlchemy 的深入研究和使用經驗提出了很多問題。
- Python past, present, and future with Guido van Rossum[8] 涵蓋了 Python 的歷史、Guido 創造並持續三十年來發展這門語言的動機。有趣的事實：當播客主持人邁克爾·肯尼迪向我徵詢話題時，我貢獻了一個問題，即 Python 的開源是否是促使它成功的原因？
- Deploying Python Web Applications[9] 劇透預警：這是我在 Talk Python to Me 上的一期節目，介紹了 Python Web 應用程式部署的工作原理。
- Python Bytes 欄目在第 39 集中廣泛地討論了 object-relational mappers (ORMs)[10] ，其中不少討論是基於 Full Stack Python 上的文章。謝謝大家對我們提出的反饋與建議。
- Python at Netflix[11] 出自 Talk Python to Me ，通過一個非常棒的視角，介紹了 Python 是怎麼運用於這家最大的網路流媒體公司，以及如何適應它們的多語言組織。
- 另一個很棒的 Talk Python to Me 節目， Python in Finance[12]，介紹了 Python 在金融行業中的廣泛用途：股票交易、定量分析和資料分析。如果你想知道像對衝基金這樣的不透明的私營企業是如何利用 Python 賺取（大量）錢財的，一定要聽聽這個。
通用軟體開發的播客
這些播客主要探討的是軟體開發相關的主題，但經常也會涉及 Python 的內容。聆聽和學習這些播客，你將會成為更加優秀的軟體開發者。
- Software Engineering Daily[13] 令人難以置信的是每天邀請不同的開發者嘉賓，談論話題非常廣泛，與開發相關。
- All things Git[14] 教人如何使用、構建及將 Git 用於工作，每兩週一更。
- CodeNewbie[15] 採訪新入行的開發者，談論為什麼他們要從事程式設計工作，以及他們的工作內容。該欄目也會採訪一些經驗豐富的、打造了知名專案的開發者。
- Developer on Fire[16] 採訪程式設計師、架構師和測試人員，講述他們成功、失敗和卓越的故事。
- Command_line Heroes[17] 涵蓋作業系統級的主題以及 DevOps。
- Embedded.fm[18] 涵蓋嵌入式系統和硬體黑客攻擊。
- The Changelog[19] 周更播客，關於常規軟體開發的問題。
- Full Stack Radio[20] 雖與 Full Stack Python 無關，但值得關注！
- Exponent[21] 不是一個軟體開發的播客，但它以深入的方式揭示了企業的戰略和技術，使我能夠更好地理解企業在構建和釋出軟體時所做出的決策。我聽了每一集（以 1.5 倍速），非常推薦每週花 45 到 60 分鐘，聽 Ben Thompson 和 James Allworth 深入討論一個主題。
- Test Talks[22] 每週考察一個軟體測試的主題，通常會特邀一位鑽研該領域的嘉賓。
- The Cloudcast[23] 聚焦於雲端計算和 DevOps 的相關主題。
資料科學與資料分析的播客
Python 不僅是資料科學社群的核心程式語言，而且幾乎在每個使用資料分析的組織中都發揮著重要作用。 以下播客廣泛地涵蓋資料科學，並經常涉及到 Python 生態系統中的特定的工具。
- DataFramed[24] 是一個資料科學播客，內容涵蓋 Python 標準庫，以及資料分析者感興趣的其它內容。
- Data Skeptic[25] 涵蓋資料科學、統計、機器學習、人工智慧，以及“科學懷疑論”（scientific skepticism）等內容。
- Data stories[26] 是一個關於資料視覺化的播客。
- Partially Derivative[27] 是一個關於機器學習、人工智慧和資料行業的播客，在 2017 年底已停播，節目列表包含了大量的內容。
References
[0] Best Python Podcasts: www.fullstackpython.com/best-python… [1] Talk Python to Me: talkpython.fm/ [2] Podcast.__init__: podcastinit.com/ [3] Python Bytes: pythonbytes.fm/ [4] Test and Code Podcast: pythontesting.net/test-podcas… [5] PG Podcast: pgbovine.net/PG-Podcast.… [6] Import This: www.kennethreitz.org/import-this… [7] SQLAlchemy and data access in Python: talkpython.fm/episodes/sh… [8] Python past, present, and future with Guido van Rossum: talkpython.fm/episodes/sh… [9] Deploying Python Web Applications: talkpython.fm/episodes/sh… [10] object-relational mappers (ORMs): www.fullstackpython.com/object-rela… [11] Python at Netflix: talkpython.fm/episodes/sh… [12] Python in Finance: talkpython.fm/episodes/sh… [13] Software Engineering Daily: softwareengineeringdaily.com/ [14] All things Git: www.allthingsgit.com/ [15] CodeNewbie: www.codenewbie.org/podcast [16] Developer on Fire: developeronfire.com/ [17] Command_line Heroes: www.redhat.com/en/command-… [18] Embedded.fm: embedded.fm/ [19] The Changelog: changelog.com/ [20] Full Stack Radio: www.fullstackradio.com/ [21] Exponent: exponent.fm/ [22] Test Talks: joecolantonio.com/testtalks/ [23] The Cloudcast: www.thecloudcast.net/ [24] DataFramed: www.datacamp.com/community/p… [25] Data Skeptic: www.dataskeptic.com/ [26] Data stories: datastori.es/ [27] Partially Derivative: partiallyderivative.com/
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