python 逐行调试工具_效率提升10倍，推荐这些值得收藏的Python工具！

近来推送的几篇文章，我觉得都很实用，有的是工具利器，还有是Python最全学习资料查询库，还有开源的、手写的机器学习算法源码推荐。 1 代码执行透视工具 对于一些刚入门 Python 的朋友来说，代码稍微复杂些就难以搞懂代码内部到底怎么运行，用 Print 去慢慢找异常的地方，效率很低。 所以对程序进行监控和调试很重要。国外大神制作的 Python 神工具，可以实时动态地监控 Python 程序的运行情况，逐行追踪代码的运行时间，整个过程是可视化的，节省大量时间。 点击下方，查看详情推荐一款神器：让你看透Python 代码执行过程  2 Python和Excel统一   很多开发者说自从有了 Python/Pandas，Excel 都不怎么用了，用它来处理与可视化表格非常快速。但是这样还是有一大缺陷，操作不是可视化的表格，因此对技能要求更高一点。 近日，开发者构建了名为 Grid studio 的开源项目，它是一个基于网页的表格应用，完全结合了 Python 和 Excel 的优势。 点击下方，查看详情推荐一款数据处理的神级工具，完全结合了Python和Excel的优势3 Python-100-days

最近后台有些小伙伴在问我Python入门的问题，我推荐这个学习路线资料，可能你们有些已经在使用它，的确它是我见过最全的、最富有逻辑体系的Python技术栈总结。

含有Python基础语法、前端、后端、Python做数据分析、数据挖掘，Python机器学习，Python深度学习等。真正做到“一文在手，打遍天下无敌手”！

点击下方，查看详情资深程序员骆昊：Python从新手到大师，100天完整学习路线4 主流机器学习算法手写

用 NumPy 手写所有主流 ML 模型，普林斯顿博士后 David Bourgin 最近开源了一个非常剽悍的项目。超过 3 万行代码、30 多个模型，这也许能打造「最强」的机器学习基石。

30 个主要机器学习模型，此外还有 15 个用于预处理和计算的小工具，全部.py 文件数量有 62 个之多。平均每个模型的代码行数在 500 行以上，在神经网络模型的 layer.py 文件中，代码行数接近 4000。

点击下方，查看详情普林斯顿博士：手写30个主流机器学习算法，全都开源了！5 温馨提醒 提醒两件事，第一，推荐几个朋友的公众号，他们有的来自硅谷，有的是10年以上程序员老兵，是我们程序员必备学习资料。第二，今晚送书开奖，留言区我还会额外送一本，欢迎参与。 点击下方，查看详情推荐几个谷歌、蚂蚁金服、阿里大佬的公号

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最后，祝大家周末愉快！