視頻當道的時代，這些珍藏的優質 Python 播客值得推薦

我國互聯網的發展道路與歐美不一樣，在內容的形式上，咱們彷佛實現了跨越式的發展——早早進入了移動互聯網時代，直播和短視頻等形式的內容成爲了潮流，而文字形式的博客（blog）與聲音形式的播客（podcast）則（逐漸）成爲了小衆。智能手機極大地改變了咱們的上網習慣。

誠然，仍有一些受衆普遍的聚合類的平臺，例如微信公衆號、CSDN、掘金、極客時間、喜馬拉雅、荔枝FM，爲咱們提供豐富的博客與播客，可是，不依賴平臺的我的博客與我的播客，則鮮有人知。

依個人使用習慣，我很喜歡聽音頻節目，也便是播客。中文的播客聽了很多，可是，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，它彙總介紹了一些很是棒的 Python 播客，大部分節目仍在持續更新中。我特翻譯出來，分享給你們。

英文節目對大多數人來講，可能門檻較高，可是英文是程序員的必修功課 ，聆聽英文節目，正好能夠一邊學技術，一邊練習英語，一箭雙鵰。

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英文 | Best Python Podcasts[0]

譯者 | 豌豆花下貓

Python 社區裏有不少免費或低成本的學習資源，對新手與有經驗的開發者來講，是一大福音。這些優秀的資源就包括不少按期更新的 Python 播客節目。

本文介紹了一些活躍的、與 Python 或軟件工程相關的、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，他們關注的都是咱們領域內很重要的話題。每一個播客系列都有很長的歷史列表，有的節目錄於幾年前，所以咱們有很豐富的材料能夠聆聽與學習。

• Talk Python to Me[1] 專一於 Python 開發者和組織，每期節目會邀請不一樣的嘉賓來談論 ta 的工做

• 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」

• Python Bytes[3] 是來自「Talk Python to Me」和「Test and Code Podcast」創做者的新播客

• Test and Code Podcast[4] 側重於測試與相關主題，如模擬（mock）和代碼度量

• Philip Guo 教授有一個名爲 PG Podcast[5] 的視頻播客，基本是關於 Python 主題的

• Import This[6] 是 Kenneth Reitz 和 Alex Gaynor 間歇更新的播客，對有影響力的 Python 社區成員進行深度的採訪

最喜歡的播客節目

如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，你能夠感覺到其他播客節目的風格。

• SQLAlchemy and data access in Python[7] 讓我理解了對象關係映射庫 SQLAlchemy 的知識及其演變過程。這期節目採訪了 SQLAlchemy 的做者，主持人 Michael Kennedy 根據他對 SQLAlchemy 的深刻研究和使用經驗提出了不少問題。
• 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 的開源是不是促使它成功的緣由？
• 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 應用程序部署的工做原理。
• Python Bytes 欄目在第 39 集中普遍地討論了 object-relational mappers (ORMs)[10] ，其中很多討論是基於 Full Stack Python 上的文章。謝謝你們對咱們提出的反饋與建議。
• Python at Netflix[11] 出自 Talk Python to Me ，經過一個很是棒的視角，介紹了 Python 是怎麼運用於這家最大的網絡流媒體公司，以及如何適應它們的多語言組織。
• 另外一個很棒的 Talk Python to Me 節目， Python in Finance[12]，介紹了 Python 在金融行業中的普遍用途：股票交易、定量分析和數據分析。若是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，必定要聽聽這個。

通用軟件開發的播客

這些播客主要探討的是軟件開發相關的主題，但常常也會涉及 Python 的內容。聆聽和學習這些播客，你將會成爲更加優秀的軟件開發者。

• Software Engineering Daily[13] 使人難以置信的是天天邀請不一樣的開發者嘉賓，談論話題很是普遍，與開發相關。
• All things Git[14] 教人如何使用、構建及將 Git 用於工做，每兩週一更。
• CodeNewbie[15] 採訪新入行的開發者，談論爲何他們要從事編程工做，以及他們的工做內容。該欄目也會採訪一些經驗豐富的、打造了知名項目的開發者。
• Developer on Fire[16] 採訪程序員、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] 涵蓋操做系統級的主題以及 DevOps。
• Embedded.fm[18] 涵蓋嵌入式系統和硬件黑客攻擊。
• The Changelog[19] 周更播客，關於常規軟件開發的問題。
• Full Stack Radio[20] 雖與 Full Stack Python 無關，但值得關注！
• Exponent[21] 不是一個軟件開發的播客，但它以深刻的方式揭示了企業的戰略和技術，使我可以更好地理解企業在構建和發佈軟件時所作出的決策。我聽了每一集（以 1.5 倍速），很是推薦每週花 45 到 60 分鐘，聽 Ben Thompson 和 James Allworth 深刻討論一個主題。
• Test Talks[22] 每週考察一個軟件測試的主題，一般會特邀一位鑽研該領域的嘉賓。
• The Cloudcast[23] 聚焦於雲計算和 DevOps 的相關主題。

數據科學與數據分析的播客

Python 不只是數據科學社區的核心編程語言，並且幾乎在每一個使用數據分析的組織中都發揮着重要做用。 如下播客普遍地涵蓋數據科學，並常常涉及到 Python 生態系統中的特定的工具。

• DataFramed[24] 是一個數據科學播客，內容涵蓋 Python 標準庫，以及數據分析者感興趣的其它內容。
• Data Skeptic[25] 涵蓋數據科學、統計、機器學習、人工智能，以及「科學懷疑論」（scientific skepticism）等內容。
• Data stories[26] 是一個關於數據可視化的播客。
• Partially Derivative[27] 是一個關於機器學習、人工智能和數據行業的播客，在 2017 年末已停播，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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