沒想到2013年這麼快就過去了，但是2013留給我們的卻是網際網路上很多優秀的文章、教程、經驗以及開源專案。現在，就讓我們來回顧一下2013年有關於Python的精彩的開發文章吧。趁著這些文章還沒有過時，Python開發者們趕緊看過來了。
下面是有關於Python新聞，好文以及資源的列表。
乾貨十足，希望你喜歡！
好了廢話不多說了，讓我們趕緊切入正題…
新聞公告
讓我們首先來回顧一下Python社群在2013年的新聞公告。
1. Heroku now supports different Python runtimes.
Heroku現在支援不同版本的Python環境了。只需要在runtime.txt中加入你所需要的Python版本資訊，就能實現這個功能了，非常簡單。預設的Python版本是64bit CPython 2.7.4。
（譯者注：Heroku是一個PaaS平臺，現在率屬於Salesforce，這貨現在支援Ruby，Java，Node.js，Python，Clojure，Scala。譯者之前稍微玩過，不過感覺沒有Redhat的Openshift好用，功能也沒有Openshift強大，與其類似的概念是Google的Google App Engine，Redhat的Openshfit，新浪的Sina App Engine，百度的Baidu App Engine）
這本書是由Django愛好者Daniel Greenfeld和Audrey Roy共同編寫的。這本書對於中級的Django開發者來說十分有用，包含了許多Django 1.5的最佳實踐。
（譯者注：相信玩Python的人大都知道或者玩過Django，譯者覺得Django對於Web開發者來說的確足夠敏捷，許多網站應該具有的功能Django都已經預設自帶了。目前基於Django搭建的有大名鼎鼎的Instagram還有云計算領域著名的OpenStack專案）
3. Codeq: Static Analysis for Python Projects
這是一個非常酷的工具，能夠對Python工程進行靜態程式碼分析。還等什麼，趕緊登陸github來看看吧。目測該工程現在是以PEP8檢查作為標準。
（譯者注：該網站現在貌似不能訪問，好悲劇:-(。不過譯者可以推薦另一個靜態程式碼分析工具叫SonarQube，譯者用下來感覺非常不錯。靜態程式碼分析能夠幫助開發者找出專案裡面十分弱智的錯誤，最好將靜態程式碼分析引入專案構建的過程中去，持續地去分析專案中的程式碼）
是不是錯過了PyCon US 2013？不要煩惱了，所有的演講都被錄了下來，現在都放到了網上，大家都可以看到。非常感謝視訊音訊組和PyCon US組織者的辛勤勞動。
5. PythonMonk
這是學習Python的一系列免費的互動式的教程。非常不錯！
6. Asyncio (Tulip) Merge Into Python 3.4
（譯者注：Asyncio是Python3.4引入的一個支援非同步IO的模組，Tulip是它的開發代號，該模組幾乎是純python實現的。利用python3.3+的 yield from 特性，可以輕鬆實現同步語法的非同步IO，不必使用回撥，譯者網上搜了下，該模組的效能似乎比node.js還要好。）
精彩文章
1. Will Scientists ever move to Python 3?
科學家們會開始轉向支援Python 3了嗎？這篇文章裡面作者討論了這個不可能的任務：將Python 3引入到整個科學屆社群。
（譯者注：Python 3已經發布了好幾年了，但是現在的事實就是Python 3還不足夠穩定，還有一坨package沒有完全遷移到Python 3上來）
2.A guide to Python frameworks for Hadoop
Hadoop上的Python框架指南。現在每個人都在討論大資料，而Hadoop就是處理大資料集的最常用的工具。這篇文章將會向你詳細介紹Hadoop上的流行的Python框架。
（譯者注：這篇文章是寫在cloudera的blog上的，cloudera目前來講應該是大資料領域做得比較成功的startup，值得一讀）
對pytest的介紹。目前Python的世界裡面有許多測試框架，pytest就是其中比較出眾的一個。本文是介紹pytest的比較精彩的文章，值得一讀。
4. Realtime Django Using Node.js and Redis
使用Node.js和Redis構建實時的Django。本文將介紹如何使用Django，redis和node.js構建實時的應用。
5. Python shortcuts for the Python beginner
Python初學者快速入門。本文對於其他程式語言轉到Python的初學者來說非常實用。
本文討論如何用Python去實現延遲載入，在實現的同時卻並不複雜。
7. Better Typography for iPython Notebooks
非常實用的文章，教你怎樣使用一點點CSS提高iPython Notebook的可讀性和排版美觀。
（譯者注：譯者表示自己玩了好幾年Python竟然不知道這貨的存在！看了一篇介紹以後覺得這貨非常酷，如果能把iPython Notebook應用於電腦科學教學之中，應該會很受學生的歡迎）
8. Virtualenv’s bin/activate is Doing It Wrong
本文作者認為，儘管virtualenv是個不錯的工具，但是它包含的bin/active指令碼的設計思路卻一點也不想unix風格，會導致許多問題。作者接著就給出了許多應該怎麼做的建議。
本文介紹瞭如何在多執行緒系統中使用Python執行緒和佇列模組，但是本文中沒有提到 GIL，在處理Python多執行緒時GIL這個模組是個重要的考慮因素。
10. Python Is Not Just a Language — It’s a Development Platform
這是一篇非常精彩的文章，每一個Python開發者都應該讀一讀。Doug Hellmann這本文中給出對Python的很好的回顧。
11. Deploying Django with Salt Stack
部署工具Salt Stack非常棒。大家可以來看看這篇文章學習Salt Stack的基本知識以及如何使用Salt Stack部署Django應用。
12. Getting started with Python for Data Scientists
資料社群DC給立志成為資料科學家的人做了個很好的Python介紹。該社群詳細列出了入門以及資料分析所需要的所有的工具和資源。
13. Core Concepts of Django Forms
你是不是對Django表單還是有些不太清楚，或者你想更新一下你的Django表單核心概念的知識？本部落格的作者能夠幫助你回答這個問題。趕緊來看看吧。
14. Approach: Building a toy template engine in Python
如果你對模板引擎到底是怎樣工作的感到困惑，那麼就來看看這篇博文吧。本文的作者將引導你一步步建立起一個簡單的模板引擎。
Python魔術一般的self，有些人恨它，有些人不瞭解它，也有些人不在乎它。在這篇博文裡面，作者會用實際的例子來解釋Python的self語句。
16. Python Descriptors Demystified
對於Python描述符不太瞭解，那麼趕緊看過來吧！
17. Facts and Myths about Python names and values
Python的變數名和值機制到底是怎樣實現的？就讓Ned來解釋一下吧，本文中包含了大量的例子，非常不錯的文章。
18. setup.py vs. requirements.txt
對於setup.py和requirements.txt以及它們的角色總是有許多的誤解。許多人會認為它們兩個是重複的，並開發出了工具來處理這種“重複性”。
19. Functional linked lists in Python
本文將會告訴你怎麼使用函數語言程式設計風格在Python中實現一個連結表。
20. A Guide to Analyzing Python Performance
本文是一個很好的入門教程，教你在Python中如何去分析程式效能。
21. Of Solving the Rubik’s From Scratch
本文詳細介紹瞭如何使用Python去解決魔方問題，文中包含大量程式碼例項，非常不錯。
22. Introduction to Pandas and Vincent
本視訊介紹了Pandas以及該專案中的Dataframe和Series物件。接著使用了Vincent這個工具生成了這些物件的視覺化檢視。
（譯者注：Vincent這個專案非常不錯，幾行Python程式碼就可以畫出很絢麗的圖表，媽媽再也不用擔心我不會畫圖了，值得mark）
專案分享
1.radon
你想知道你自己的程式碼的複雜度是多少嗎？或者你想分析你的程式碼的圈複雜度嗎？那麼來看看這個專案吧，該專案能夠對Python程式碼進行復雜度分析，趕緊來看看吧！執行一下該專案你就能看到結果了。
2. django-conch
這是一個非常簡潔的專案。Django-conch把django shell暴露了出來，可以通過ssh進行訪問。如果你想除錯遠端伺服器上的Django應用，你就會覺得該專案非常實用了。
3. pudb
pudb是一個控制檯上的Python偵錯程式
（譯者注：懷舊風格，感覺回到了最早的Pascal和C編輯器的年代）
4. python-social-auth
Python Social Auth的目標是成為認證所有社交服務的利器。該專案目前支援Django、Flask以及Web.py，並且支援許多服務。如果你在應用裡面需要用到這個功能的話推薦你看下。
5. motor
該專案是專為 Tornado應用編寫的MongoDB驅動，是以非阻塞方式實現的。
6. elephant
該專案是一個基於S3的key-value儲存，並且提供Elastic search檢索功能。
非常酷的工具。現在使用Twitter的Bower工具的人可以通過包管理來安裝Sublime Text 2了。
8. Pony ORM
Pony ORM這個專案挺好玩的，它會把Python的程式碼翻譯成SQL。並且還有一個圖形化的編輯器能夠把物件模型轉換成Python程式碼。對於非商業使用者來說可以免費使用商業版。
（譯者注：該專案確實非常不錯，強烈推薦啊）
9. Falcon Framework
Falcon是個高效能的雲API框架。Falcon號稱與Web框架相比，它能夠提供在相同的硬體上服務30倍的請求。有興趣嗎？試試看吧。
10. cherrymusic
該專案是一個用Python編寫的音樂流伺服器。趕緊把你自己的音樂唱片集推送到你的裝置上吧！
11. smiley
Smiley包含了一些命令，能夠執行Python程式並監控其執行的過程，能夠記錄執行過程並生成一個報告。
12. wssh
該專案是websockets橋接的ssh，能夠在瀏覽器中執行ssh shell。非常不錯。包含了一個Web介面以及一個伺服器。
13. babel
Babel是個Python的國際化庫，提供了許多國際化方面的實用工具。
14. regexpbuilder
該專案能夠使得你的正規表示式可讀性變強，同時易於維護，。寫正規表示式時，該專案採用了鏈式方法以及變數。
15. flask-restful
該專案是一個簡單的框架，能夠在Flask專案中快速地搭建出REST API出來。
16. pulsar
如果你正在尋找一個Python的web框架，該框架能夠很好地支援非同步操作的話，恭喜你找到了答案，pulsar是一個併發事件驅動的Python框架。
（譯者注：Tornado也是一個支援非同步操作的非常著名的web框架，同樣也是Python系的）
17. quokka
這是一個基於Flask的內容管理系統，該系統還使用了MongoDB。
18. dejavu
你還在好奇Shazam到底是怎麼實現的麼？那麼就來看看這個用Python實現的聲紋識別演算法吧！
（譯者注：Shazam是一個手機App）