摘要：本文介紹了一些活躍的與或軟件工程相關(guān)的高質(zhì)量的播客。相關(guān)的播客這些播客的運(yùn)營者都是開發(fā)者，他們關(guān)注的都是我們領(lǐng)域內(nèi)很重要的話題。是一個(gè)關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的播客。

我國互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展道路與歐美不同，在內(nèi)容的形式上，我們似乎實(shí)現(xiàn)了跨越式的發(fā)展——早早進(jìn)入了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，直播和短視頻等形式的內(nèi)容成為了潮流，而文字形式的博客（blog）與聲音形式的播客（podcast）則（逐漸）成為了小眾。智能手機(jī)極大地改變了我們的上網(wǎng)習(xí)慣。

誠然，仍有一些受眾廣泛的聚合類的平臺(tái)，例如微信公眾號(hào)、CSDN、掘金、極客時(shí)間、喜馬拉雅、荔枝FM，為我們提供豐富的博客與播客，但是，不依賴平臺(tái)的個(gè)人博客與個(gè)人播客，則鮮有人知。

依我的使用習(xí)慣，我很喜歡聽音頻節(jié)目，也即是播客。中文的播客聽了不少，但是，免費(fèi)的 Python 播客是極其稀少。

直到發(fā)現(xiàn)了 Full Stack Python 網(wǎng)站上的一篇文章，它匯總介紹了一些非常棒的 Python 播客，大部分節(jié)目仍在持續(xù)更新中。我特翻譯出來，分享給大家。

英文節(jié)目對(duì)大多數(shù)人來說，可能門檻較高，但是英文是程序員的必修功課 ，聆聽英文節(jié)目，正好可以一邊學(xué)技術(shù)，一邊練習(xí)英語，一舉兩得。

英文 | Best Python Podcasts[0]

譯者 | 豌豆花下貓

Python 社區(qū)里有很多免費(fèi)或低成本的學(xué)習(xí)資源，對(duì)新手與有經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者來說，是一大福音。這些優(yōu)秀的資源就包括很多定期更新的 Python 播客節(jié)目。

本文介紹了一些活躍的、與 Python 或軟件工程相關(guān)的、高質(zhì)量的播客。

這些播客的運(yùn)營者都是 Python 開發(fā)者，他們關(guān)注的都是我們領(lǐng)域內(nèi)很重要的話題。每個(gè)播客系列都有很長的歷史列表，有的節(jié)目錄于幾年前，因此我們有很豐富的材料可以聆聽與學(xué)習(xí)。

Talk Python to Me[1] 專注于 Python 開發(fā)者和組織，每期節(jié)目會(huì)邀請(qǐng)不同的嘉賓來談?wù)?ta 的工作

Podcast.__init__[2] 提供有關(guān) 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(chuàng)作者的新播客

Test and Code Podcast[4] 側(cè)重于測試與相關(guān)主題，如模擬（mock）和代碼度量

Philip Guo 教授有一個(gè)名為 PG Podcast[5] 的視頻播客，基本是關(guān)于 Python 主題的

Import This[6] 是 Kenneth Reitz 和 Alex Gaynor 間歇更新的播客，對(duì)有影響力的 Python 社區(qū)成員進(jìn)行深度的采訪

以下是我從各大播客中收集的最喜歡的一些節(jié)目，聽聽這些內(nèi)容，你可以感受到其余播客節(jié)目的風(fēng)格。

SQLAlchemy and data access in Python[7] 讓我理解了對(duì)象關(guān)系映射庫 SQLAlchemy 的知識(shí)及其演變過程。這期節(jié)目采訪了 SQLAlchemy 的作者，主持人 Michael Kennedy 根據(jù)他對(duì) SQLAlchemy 的深入研究和使用經(jīng)驗(yàn)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(chuàng)造并持續(xù)三十年來發(fā)展這門語言的動(dòng)機(jī)。有趣的事實(shí)：當(dāng)播客主持人邁克爾·肯尼迪向我征詢?cè)掝}時(shí)，我貢獻(xiàn)了一個(gè)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(yù)警：這是我在 Talk Python to Me 上的一期節(jié)目，介紹了 Python Web 應(yīng)用程序部署的工作原理。

Python Bytes 欄目在第 39 集中廣泛地討論了 object-relational mappers (ORMs)[10] ，其中不少討論是基于 Full Stack Python 上的文章。謝謝大家對(duì)我們提出的反饋與建議。

Python at Netflix[11] 出自 Talk Python to Me ，通過一個(gè)非常棒的視角，介紹了 Python 是怎么運(yùn)用于這家最大的網(wǎng)絡(luò)流媒體公司，以及如何適應(yīng)它們的多語言組織。

另一個(gè)很棒的 Talk Python to Me 節(jié)目， Python in Finance[12]，介紹了 Python 在金融行業(yè)中的廣泛用途：股票交易、定量分析和數(shù)據(jù)分析。如果你想知道像對(duì)沖基金這樣的不透明的私營企業(yè)是如何利用 Python 賺?。ù罅浚╁X財(cái)?shù)模欢ㄒ犅犨@個(gè)。

這些播客主要探討的是軟件開發(fā)相關(guān)的主題，但經(jīng)常也會(huì)涉及 Python 的內(nèi)容。聆聽和學(xué)習(xí)這些播客，你將會(huì)成為更加優(yōu)秀的軟件開發(fā)者。

Software Engineering Daily[13] 令人難以置信的是每天邀請(qǐng)不同的開發(fā)者嘉賓，談?wù)撛掝}非常廣泛，與開發(fā)相關(guān)。

All things Git[14] 教人如何使用、構(gòu)建及將 Git 用于工作，每兩周一更。

CodeNewbie[15] 采訪新入行的開發(fā)者，談?wù)摓槭裁此麄円獜氖戮幊坦ぷ?，以及他們的工作?nèi)容。該欄目也會(huì)采訪一些經(jīng)驗(yàn)豐富的、打造了知名項(xiàng)目的開發(fā)者。

Developer on Fire[16] 采訪程序員、架構(gòu)師和測試人員，講述他們成功、失敗和卓越的故事。

Command_line Heroes[17] 涵蓋操作系統(tǒng)級(jí)的主題以及 DevOps。

Embedded.fm[18] 涵蓋嵌入式系統(tǒng)和硬件黑客攻擊。

The Changelog[19] 周更播客，關(guān)于常規(guī)軟件開發(fā)的問題。

Full Stack Radio[20] 雖與 Full Stack Python 無關(guān)，但值得關(guān)注！

Exponent[21] 不是一個(gè)軟件開發(fā)的播客，但它以深入的方式揭示了企業(yè)的戰(zhàn)略和技術(shù)，使我能夠更好地理解企業(yè)在構(gòu)建和發(fā)布軟件時(shí)所做出的決策。我聽了每一集（以 1.5 倍速），非常推薦每周花 45 到 60 分鐘，聽 Ben Thompson 和 James Allworth 深入討論一個(gè)主題。

Test Talks[22] 每周考察一個(gè)軟件測試的主題，通常會(huì)特邀一位鉆研該領(lǐng)域的嘉賓。

The Cloudcast[23] 聚焦于云計(jì)算和 DevOps 的相關(guān)主題。

Python 不僅是數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)的核心編程語言，而且?guī)缀踉诿總€(gè)使用數(shù)據(jù)分析的組織中都發(fā)揮著重要作用。 以下播客廣泛地涵蓋數(shù)據(jù)科學(xué)，并經(jīng)常涉及到 Python 生態(tài)系統(tǒng)中的特定的工具。

DataFramed[24] 是一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)播客，內(nèi)容涵蓋 Python 標(biāo)準(zhǔn)庫，以及數(shù)據(jù)分析者感興趣的其它內(nèi)容。

Data Skeptic[25] 涵蓋數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能，以及“科學(xué)懷疑論”（scientific skepticism）等內(nèi)容。

Data stories[26] 是一個(gè)關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的播客。

Partially Derivative[27] 是一個(gè)關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和數(shù)據(jù)行業(yè)的播客，在 2017 年底已停播，節(jié)目列表包含了大量的內(nèi)容。

[0] Best Python Podcasts: https://www.fullstackpython.c...
[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...
[5]?PG Podcast:?http://pgbovine.net/PG-Podcas...
[6]?Import This:?https://www.kennethreitz.org/...
[7]?SQLAlchemy and data access in Python:?https://talkpython.fm/episode...
[8]?Python past, present, and future with Guido van Rossum:?https://talkpython.fm/episode...
[9]?Deploying Python Web Applications:?https://talkpython.fm/episode...
[10]?object-relational mappers (ORMs):?https://www.fullstackpython.c...
[11]?Python at Netflix:?https://talkpython.fm/episode...
[12]?Python in Finance:?https://talkpython.fm/episode...
[13]?Software Engineering Daily:?https://softwareengineeringda...
[14]?All things Git:?https://www.allthingsgit.com/
[15]?CodeNewbie:?https://www.codenewbie.org/po...
[16]?Developer on Fire:?http://developeronfire.com/
[17]?Command_line Heroes:?https://www.redhat.com/en/com...
[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/tes...
[23]?The Cloudcast:?http://www.thecloudcast.net/
[24]?DataFramed:?https://www.datacamp.com/comm...
[25]?Data Skeptic:?https://www.dataskeptic.com/
[26]?Data stories:?http://datastori.es/
[27]?Partially Derivative:?http://partiallyderivative.com/

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