HackerURLs

一次又一次被重新发现的经典。

同一个链接,相隔一年以上,一次又一次被人重新发现、再次冲上 Hacker News 首页。能经受住这种时间检验的,大多是值得一读再读的文章。每篇附中文标题,讨论最热的那些再加上中文导读和高赞评论翻译。

从名人堂开始
  • 4,700+篇经过时间检验的经典

Hall of fame

名人堂

在经典库里看全部精选

上首页次数最多、而且有中文导读的 30 篇。时间轴上每个黑点是一次上首页,空心点是一次没冲上去的投稿。

  1. 正在载入经典…

Archive

经典库

按第一次上首页的年份分布,点柱子筛选。

排序

    About

    这些经典是怎么挑出来的

    1. 01

      合并同一个链接

      读取 Hacker News 自 2006 年以来的全部链接投稿,把 http/https、www、跟踪参数等写法不同的同一篇文章合并成一条。

    2. 02

      只留经得起时间的

      同一链接至少两次拿到 50 分以上(约等于上首页),而且两次相隔一年以上;再由 AI 剔除状态页、产品首页和新闻事件。

    3. 03

      写导读、译评论

      上首页次数最多的 2,000 篇配上中文导读、"为什么经久不衰",并精选翻译 HN 高赞评论。导读由 AI 生成,可能有误。

    编程与软件工程treyhunner.com

    值得学习的 Python 内置函数

    Python built-ins worth learning

    2次上首页
    3年跨度
    575累计得分
    186条评论

    2019 — 2022,它一次次回到首页

    黑点是上首页(≥ 50 分)的那次投稿,空心点是没冲上去的投稿,点越大分数越高。

    导读

    这篇文章介绍 Python 中一些值得学习的内建函数和类型,说明它们如何让日常代码更简洁、更地道。文中结合具体用法讲解这些工具,适合用来查漏补缺,也适合反复重读。

    为什么经久不衰:内建工具是 Python 编程的基础,文章用实用例子把容易忽略的细节讲清楚;随着经验增长重读,仍能发现新东西。

    关键词 Python内置函数代码简洁持续学习

    HN 评论精选

    集合运算能把集合差异检测写得非常直观。

    集合(set)是我最喜欢的 Python 内建类型。以前做集合变更检测时,我总要写很繁琐的命令式函数;学会集合后,代码就变成了 added = b - a、removed = a - b、repeated = a & b 这样直观的写法。当然这是集合论,不是 Python 独有的,但还是那句话:学集合!

    Waterluvian查看英文原文

    Sets are my #1 favourite Python built-in. I used to have these tedious imperative functions for doing change detection on collections. Then I learned sets and it turned into obvious code like: added = b - a removed = a - b repeated = a & b Etc. Of course this is set theory and not Python specific. But still. Learn sets!

    statistics 模块能避免重复实现常见统计函数。

    Python 3 里较新加入的 statistics 模块也值得提一下。每个代码库最终都会需要一个求平均值的函数,现在不必每次自己重写了。它还提供了一小套实用工具,否则你可能得安装 numpy/scipy 之类才能得到。

    MattConfluence查看英文原文

    A recent(-ish) addition to Python 3 I also think is worth mentioning is the statistics module: https://docs.python.org/3/library/statistics.html Every codebase eventually needs an averaging function, now you don't have to re-implement it yourself every time. Plus it's a nice toolbox of a few different utilities that you would otherwise need to install numpy/scipy/etc. to get.

    推荐默认优先使用不可变且可哈希的 frozenset。

    这篇文章里我只有一点不同意:frozenset 非常有用。我认为默认就应该优先用 frozenset 而不是 set。不可变对象更安全,通常也更好用(frozenset 可哈希,能作为 dict 的键),而且很多工作里都会遇到集合。用排序列表也能凑合,但集合更好用也更快。

    joshuamorton查看英文原文

    I disagree with only one thing in this article. Frozenset is super useful. You should prefer frozenset over set by default imo. Immutable objects are safer to work with, often easier to work with (frozenset is hashable, you can key a dict with it), and sets come up all the time in a lot of work. You can get by with a sorted list, but sets are nicer and faster.

    离开某个技术生态后要主动补发布说明,避免错过新惯用法。

    我之前不知道 Python 3.7 加入的 breakpoint(),那大约是我停止经常使用 Python 一年后的事(当时我自认为是专家;现在生态发展了很多,我也生疏了,水平低于专家,但能很快恢复)。在听说它之前,我调试 Python 时会继续用 pdb.set_trace(),但知道 breakpoint() 后发现它更好用。这揭示了一个容易被忽视的重要事实:活跃在某个生态里时,你会听到新东西;但离开一段时间后,就可能错过一些变化,某些情况下初学者甚至可能比你更懂当前惯用法。这种情况下,至少该浏览一下资料,尤其是你上次还是专家之后的发布说明——如果我回去大量写 Python/Django,我至少会读 Python 3.6–3.10 和 Django 1.8 以后发布说明的标题。

    chrismorgan查看英文原文

    I didn’t know about breakpoint(), which landed in 3.7, about a year after I stopped using Python regularly (I considered myself an expert at the time; now, the ecosystem has moved on enough and I’m rusty enough that I’d rate myself below expert, but able to become expert again in a very short time). Until hearing about this, if I were needing to debug Python stuff I’d have been perfectly happy continuing to use pdb.set_trace(), but breakpoint() is nicer now that I know about it. This reveals something important that is easy to overlook: while you’re actively working in an ecosystem, you may hear about new things that come along, but if you spend some time away, things may well happen that you didn’t hear about, and so in some cases beginners may even surpass you in current idioms. It’s worthwhile, in such cases, at least skimming over some materials and especially the release notes since you were last an expert—if I were going back to working with Python/Django extensively, I’d read at the very least the headings of the release notes for Python 3.6–3.10 and Django 1.8–.

    历次讨论

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