视频当道的时代，这些珍藏的优质 Python 播客值得推荐

我国互联网的发展道路与欧美不一样，在内容的形式上，咱们彷佛实现了跨越式的发展——早早进入了移动互联网时代，直播和短视频等形式的内容成为了潮流，而文字形式的博客（blog）与声音形式的播客（podcast）则（逐渐）成为了小众。智能手机极大地改变了咱们的上网习惯。

诚然，仍有一些受众普遍的聚合类的平台，例如微信公众号、CSDN、掘金、极客时间、喜马拉雅、荔枝FM，为咱们提供丰富的博客与播客，可是，不依赖平台的我的博客与我的播客，则鲜有人知。

依个人使用习惯，我很喜欢听音频节目，也便是播客。中文的播客听了很多，可是，免费的 Python 播客是极其稀少。

直到发现了 Full Stack Python 网站上的一篇文章，它汇总介绍了一些很是棒的 Python 播客，大部分节目仍在持续更新中。我特翻译出来，分享给你们。

英文节目对大多数人来讲，可能门槛较高，可是英文是程序员的必修功课 ，聆听英文节目，正好能够一边学技术，一边练习英语，一箭双雕。

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英文 | Best Python Podcasts[0]

译者 | 豌豆花下猫

Python 社区里有不少免费或低成本的学习资源，对新手与有经验的开发者来讲，是一大福音。这些优秀的资源就包括不少按期更新的 Python 播客节目。

本文介绍了一些活跃的、与 Python 或软件工程相关的、高质量的播客。

Python 相关的播客

这些播客的运营者都是 Python 开发者，他们关注的都是咱们领域内很重要的话题。每一个播客系列都有很长的历史列表，有的节目录于几年前，所以咱们有很丰富的材料能够聆听与学习。

• Talk Python to Me[1] 专一于 Python 开发者和组织，每期节目会邀请不一样的嘉宾来谈论 ta 的工做

• Podcast.__init__[2] 提供有关 Python 的故事，以及“与那些让它变得更棒的人们的访谈”

• Python Bytes[3] 是来自“Talk Python to Me”和“Test and Code Podcast”创做者的新播客

• Test and Code Podcast[4] 侧重于测试与相关主题，如模拟（mock）和代码度量

• Philip Guo 教授有一个名为 PG Podcast[5] 的视频播客，基本是关于 Python 主题的

• Import This[6] 是 Kenneth Reitz 和 Alex Gaynor 间歇更新的播客，对有影响力的 Python 社区成员进行深度的采访

最喜欢的播客节目

如下是我从各大播客中收集的最喜欢的一些节目，听听这些内容，你能够感觉到其他播客节目的风格。

• SQLAlchemy and data access in Python[7] 让我理解了对象关系映射库 SQLAlchemy 的知识及其演变过程。这期节目采访了 SQLAlchemy 的做者，主持人 Michael Kennedy 根据他对 SQLAlchemy 的深刻研究和使用经验提出了不少问题。
• Python past, present, and future with Guido van Rossum[8] 涵盖了 Python 的历史、Guido 创造并持续三十年来发展这门语言的动机。有趣的事实：当播客主持人迈克尔·肯尼迪向我征询话题时，我贡献了一个问题，即 Python 的开源是不是促使它成功的缘由？
• Deploying Python Web Applications[9] 剧透预警：这是我在 Talk Python to Me 上的一期节目，介绍了 Python Web 应用程序部署的工做原理。
• Python Bytes 栏目在第 39 集中普遍地讨论了 object-relational mappers (ORMs)[10] ，其中很多讨论是基于 Full Stack Python 上的文章。谢谢你们对咱们提出的反馈与建议。
• Python at Netflix[11] 出自 Talk Python to Me ，经过一个很是棒的视角，介绍了 Python 是怎么运用于这家最大的网络流媒体公司，以及如何适应它们的多语言组织。
• 另外一个很棒的 Talk Python to Me 节目， Python in Finance[12]，介绍了 Python 在金融行业中的普遍用途：股票交易、定量分析和数据分析。若是你想知道像对冲基金这样的不透明的私营企业是如何利用 Python 赚取（大量）钱财的，必定要听听这个。

通用软件开发的播客

这些播客主要探讨的是软件开发相关的主题，但常常也会涉及 Python 的内容。聆听和学习这些播客，你将会成为更加优秀的软件开发者。

• Software Engineering Daily[13] 使人难以置信的是天天邀请不一样的开发者嘉宾，谈论话题很是普遍，与开发相关。
• All things Git[14] 教人如何使用、构建及将 Git 用于工做，每两周一更。
• CodeNewbie[15] 采访新入行的开发者，谈论为何他们要从事编程工做，以及他们的工做内容。该栏目也会采访一些经验丰富的、打造了知名项目的开发者。
• Developer on Fire[16] 采访程序员、架构师和测试人员，讲述他们成功、失败和卓越的故事。
• Command_line Heroes[17] 涵盖操做系统级的主题以及 DevOps。
• Embedded.fm[18] 涵盖嵌入式系统和硬件黑客攻击。
• The Changelog[19] 周更播客，关于常规软件开发的问题。
• Full Stack Radio[20] 虽与 Full Stack Python 无关，但值得关注！
• Exponent[21] 不是一个软件开发的播客，但它以深刻的方式揭示了企业的战略和技术，使我可以更好地理解企业在构建和发布软件时所作出的决策。我听了每一集（以 1.5 倍速），很是推荐每周花 45 到 60 分钟，听 Ben Thompson 和 James Allworth 深刻讨论一个主题。
• Test Talks[22] 每周考察一个软件测试的主题，一般会特邀一位钻研该领域的嘉宾。
• The Cloudcast[23] 聚焦于云计算和 DevOps 的相关主题。

数据科学与数据分析的播客

Python 不只是数据科学社区的核心编程语言，并且几乎在每一个使用数据分析的组织中都发挥着重要做用。 如下播客普遍地涵盖数据科学，并常常涉及到 Python 生态系统中的特定的工具。

• DataFramed[24] 是一个数据科学播客，内容涵盖 Python 标准库，以及数据分析者感兴趣的其它内容。
• Data Skeptic[25] 涵盖数据科学、统计、机器学习、人工智能，以及“科学怀疑论”（scientific skepticism）等内容。
• Data stories[26] 是一个关于数据可视化的播客。
• Partially Derivative[27] 是一个关于机器学习、人工智能和数据行业的播客，在 2017 年末已停播，节目列表包含了大量的内容。

References

[0] Best Python Podcasts: https://www.fullstackpython.com/best-python-podcasts.html [1] Talk Python to Me: https://talkpython.fm/ [2] Podcast.__init__: http://podcastinit.com/ [3] Python Bytes: https://pythonbytes.fm/ [4] Test and Code Podcast: http://pythontesting.net/test-podcast/ [5] PG Podcast: http://pgbovine.net/PG-Podcast.htm [6] Import This: https://www.kennethreitz.org/import-this/ [7] SQLAlchemy and data access in Python: https://talkpython.fm/episodes/show/5/sqlalchemy-and-data-access-in-python [8] Python past, present, and future with Guido van Rossum: https://talkpython.fm/episodes/show/100/python-past-present-and-future-with-guido-van-rossum [9] Deploying Python Web Applications: https://talkpython.fm/episodes/show/26/deploying-python-web-applications-updated [10] object-relational mappers (ORMs): https://www.fullstackpython.com/object-relational-mappers-orms.html [11] Python at Netflix: https://talkpython.fm/episodes/show/16/python-at-netflix [12] Python in Finance: https://talkpython.fm/episodes/show/120/python-in-finance [13] Software Engineering Daily: https://softwareengineeringdaily.com/ [14] All things Git: https://www.allthingsgit.com/ [15] CodeNewbie: https://www.codenewbie.org/podcast [16] Developer on Fire: http://developeronfire.com/ [17] Command_line Heroes: https://www.redhat.com/en/command-line-heroes [18] Embedded.fm: http://embedded.fm/ [19] The Changelog: https://changelog.com/ [20] Full Stack Radio: http://www.fullstackradio.com/ [21] Exponent: http://exponent.fm/ [22] Test Talks: https://joecolantonio.com/testtalks/ [23] The Cloudcast: http://www.thecloudcast.net/ [24] DataFramed: https://www.datacamp.com/community/podcast [25] Data Skeptic: https://www.dataskeptic.com/ [26] Data stories: http://datastori.es/ [27] Partially Derivative: http://partiallyderivative.com/

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