#Python潮流周刊
第 29 期：Rust 会比 Python 慢？！
🦄文章&教程
1、Rust std fs 比 Python 慢！真的吗！？
2、Python 中性能最快的时间戳函数是哪个？
3、Python 是 Easy，Go 是 Simple，但 Simple != Easy
4、使用 Numba 提升 pandas.DataFrame.apply 的 C 级别性能
5、一份杂乱的 Flask 维护任务清单
6、用子解释器运行 Python 并行程序
7、新的开源库 VS. 旧的开源库
8、在 Pandas 的世界中使用 Polars
9、Python 的软关键字有哪些？
10、用 Python 实现机器人爸爸
11、如何（以及如何不）设计 REST API
12、如何调试 Asyncio 程序？
🐿项目&资源
1、marker：高效将 PDF/EPUB/MOBI 转换为 Markdown
2、awesome-django-performance：精选资源，用于分析和优化 Django 项目
3、datamodel-code-generator：将 JSON/YAML 转换为 Pydantic 模型
4、fastapi-code-generator：用 openapi 文件创建 FastAPI 程序
5、kanban-python：终端中的看板应用程序
6、saq：简单的异步队列
7、pyqtgraph：用于科学/工程应用的数据可视化及 GUI 工具
8、toga：Python 原生、OS 原生的 GUI 工具包
9、autometrics-py：函数级的指标监测工具
10、compiled：Python 标准库的编译后的变体
11、transpyler-gpt：GPT 驱动的 Python 转译器，让代码在旧版本上运行
12、clone-voice: 一个带 web 界面的声音克隆工具
🐢播客&视频
1、Talk Python To Me #439：Pixi 一个高性能的包管理器
2、Mouse Vs Python #23：与 Charlie Marsh 聊 Ruff Formatter
🥂讨论&问题
1、你用 Python 做过最酷的事情是什么？
2、鼓励使用命名参数的语法糖
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第 29 期：Rust 会比 Python 慢？！
🦄文章&教程
1、Rust std fs 比 Python 慢！真的吗！？
2、Python 中性能最快的时间戳函数是哪个？
3、Python 是 Easy，Go 是 Simple，但 Simple != Easy
4、使用 Numba 提升 pandas.DataFrame.apply 的 C 级别性能
5、一份杂乱的 Flask 维护任务清单
6、用子解释器运行 Python 并行程序
7、新的开源库 VS. 旧的开源库
8、在 Pandas 的世界中使用 Polars
9、Python 的软关键字有哪些？
10、用 Python 实现机器人爸爸
11、如何（以及如何不）设计 REST API
12、如何调试 Asyncio 程序？
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2、awesome-django-performance：精选资源，用于分析和优化 Django 项目
3、datamodel-code-generator：将 JSON/YAML 转换为 Pydantic 模型
4、fastapi-code-generator：用 openapi 文件创建 FastAPI 程序
5、kanban-python：终端中的看板应用程序
6、saq：简单的异步队列
7、pyqtgraph：用于科学/工程应用的数据可视化及 GUI 工具
8、toga：Python 原生、OS 原生的 GUI 工具包
9、autometrics-py：函数级的指标监测工具
10、compiled：Python 标准库的编译后的变体
11、transpyler-gpt：GPT 驱动的 Python 转译器，让代码在旧版本上运行
12、clone-voice: 一个带 web 界面的声音克隆工具
🐢播客&视频
1、Talk Python To Me #439：Pixi 一个高性能的包管理器
2、Mouse Vs Python #23：与 Charlie Marsh 聊 Ruff Formatter
🥂讨论&问题
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2、鼓励使用命名参数的语法糖
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分享一篇短文《技术写作的“坎”》
程序员在开始写作前，心理上难以克服的问题：
- 写不好作文，如何能写出文章来
- 同类文章很多，为什么还要写一遍
- 个人观点未经时间的验证，怕误导读者
作者解释的很好。
最后的结语——
“任何一次认真的思考都值得被尊重，程序员可以把技术写作当做一个加速自我学习和提升的工具，借助写作构建自己的知识体系，借助写作锻炼自己的深入思考能力，借助写作来和文章的读者切磋技术，借助写作打造自己的影响力，借助写作强化自己的心脏，抛开那些无谓的“坎”。”
程序员在开始写作前，心理上难以克服的问题：
- 写不好作文，如何能写出文章来
- 同类文章很多，为什么还要写一遍
- 个人观点未经时间的验证，怕误导读者
作者解释的很好。
最后的结语——
“任何一次认真的思考都值得被尊重，程序员可以把技术写作当做一个加速自我学习和提升的工具，借助写作构建自己的知识体系，借助写作锻炼自己的深入思考能力，借助写作来和文章的读者切磋技术，借助写作打造自己的影响力，借助写作强化自己的心脏，抛开那些无谓的“坎”。”
码猿外 | 麻广广的博客
技术写作的“坎”
对于还没开始写作的程序员来说，开始动笔总是很难的，有各种心理的坎需要过： 作为理工科学生，以前作文写得就很差，现在还让我写技术文章，快算了吧 网上有大量类似的文章，我再写一篇没有任何意义，何况我写的还不如人家好 我的观点不一定完全正确，会误...
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《Google 如何消除代码审查的痛苦，获得 97% 的开发者满意度》
文章深入探讨了：
- Google’s guidelines for efficient code review（Google 的高效代码审查指南）
- Critique, their code review tooling, and AI-powered improvements（Critique、他们的代码审查工具和 AI 驱动的改进）
- Internal statistics on Google code reviews（关于谷歌代码审查的内部统计数据）
- Why Critique seems to be so loved by Googlers（为什么 Critique 如此受 Google 员工喜爱）
文章深入探讨了：
- Google’s guidelines for efficient code review（Google 的高效代码审查指南）
- Critique, their code review tooling, and AI-powered improvements（Critique、他们的代码审查工具和 AI 驱动的改进）
- Internal statistics on Google code reviews（关于谷歌代码审查的内部统计数据）
- Why Critique seems to be so loved by Googlers（为什么 Critique 如此受 Google 员工喜爱）
Engineerscodex
How Google takes the pain out of code reviews, with 97% dev satisfaction
A study of Google's code review tooling (Critique), AI-powered improvements, and recent statistics
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聊聊技术周刊的变现 - 豌豆花下猫
👍26👏6😁4
#Python潮流周刊
🐬🐬第 30 期
🦄文章&教程
Python 非洲：致 Python 软件基金会的一封公开信
Django 5.0 发布了！
56 行代码用 Python 实现一个 Flex/Lex
如何在 FastAPI 正确地使用依赖注入？
为什么不应该在 Python 中过度使用列表解析式？
非类型化的 Python：曾经的 Python
用 django-watson 给 Django 项目添加全文搜索
解析 Celery 的扇出模式
Python Asyncio 的 7 个替代库
解密 CPython：当执行 a+b 时，背后发生了什么？
如何使用 Python 播放 GIF？
用 Python 开发一个微型的 REPL
🐿项目&资源
self-operating-computer：使多模态模型能够操作计算机
marko：具有高扩展性的 markdown 解析器
WeChatMsg：导出微信聊天记录成 HTML/Word/CSV文档
PyWxDump：获取微信账号信息、导出聊天记录
mlx：适用于 Apple 芯片的阵列框架
DSAlgo：数据结构和算法的面试题集锦
Python 在线编译器网站
aio-libs：65 个基于 Asyncio 的库/项目
kolo：查看 Django 应用的执行过程
dnsteal：DNS 渗透工具，通过 DNS 请求隐秘发送文件
github-trends：使用自定义卡片美化 GitHub 个人主页
Depix：还原打了马赛克的截图信息
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🐬🐬第 30 期
🦄文章&教程
Python 非洲：致 Python 软件基金会的一封公开信
Django 5.0 发布了！
56 行代码用 Python 实现一个 Flex/Lex
如何在 FastAPI 正确地使用依赖注入？
为什么不应该在 Python 中过度使用列表解析式？
非类型化的 Python：曾经的 Python
用 django-watson 给 Django 项目添加全文搜索
解析 Celery 的扇出模式
Python Asyncio 的 7 个替代库
解密 CPython：当执行 a+b 时，背后发生了什么？
如何使用 Python 播放 GIF？
用 Python 开发一个微型的 REPL
🐿项目&资源
self-operating-computer：使多模态模型能够操作计算机
marko：具有高扩展性的 markdown 解析器
WeChatMsg：导出微信聊天记录成 HTML/Word/CSV文档
PyWxDump：获取微信账号信息、导出聊天记录
mlx：适用于 Apple 芯片的阵列框架
DSAlgo：数据结构和算法的面试题集锦
Python 在线编译器网站
aio-libs：65 个基于 Asyncio 的库/项目
kolo：查看 Django 应用的执行过程
dnsteal：DNS 渗透工具，通过 DNS 请求隐秘发送文件
github-trends：使用自定义卡片美化 GitHub 个人主页
Depix：还原打了马赛克的截图信息
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强烈推荐这篇文章：《深入探索：AI 驱动的 PDF 布局检测引擎源代码解析》
系统的分析了最近很火的 PDF 转 Markdown 开源程序 Marker 的工作原理，比我想象的要复杂不少，用了好几个开源库。Marker 主要通过以下六个阶段来工作：
1. 准备阶段： 利用 PyMuPDF 工具，可以把各种格式的文档转换成 PDF 文件。
2. 文本识别（OCR）： 使用 Tesseract 或 OCRMyPDF 进行文字识别；也可以选择用 PyMuPDF 进行基本的文字抓取。
3. 布局识别： 运用专门定制的 LayoutLMv3 模型 来识别文档中的表格、图表、标题、图说、页眉和页脚。
4. 列的检测和排序： 再用一个定制的 LayoutLMv3 模型来识别文档中的列，并按照正确的顺序（上到下，左到右）进行排列。
5. 公式/代码处理： 通过 Nougat 工具，把公式图片转换成对应的 latex 代码，并利用启发式方法准确识别和调整代码及表格内容。
6. 文本清理与优化： 使用定制的 T5ForTextClassification 模型进行文本清理，比如去掉不必要的空格和奇怪的字符，确保以一种保守且保留原意的方式进行优化。
借助这六个阶段，Marker 能够把任何文档转化为格式整洁的 Markdown 文件。
原文：Inside Marker: A Guided Source Code Tour for an AI-powered PDF Layout Detection Engine
以上转载自 X @宝玉
系统的分析了最近很火的 PDF 转 Markdown 开源程序 Marker 的工作原理，比我想象的要复杂不少，用了好几个开源库。Marker 主要通过以下六个阶段来工作：
1. 准备阶段： 利用 PyMuPDF 工具，可以把各种格式的文档转换成 PDF 文件。
2. 文本识别（OCR）： 使用 Tesseract 或 OCRMyPDF 进行文字识别；也可以选择用 PyMuPDF 进行基本的文字抓取。
3. 布局识别： 运用专门定制的 LayoutLMv3 模型 来识别文档中的表格、图表、标题、图说、页眉和页脚。
4. 列的检测和排序： 再用一个定制的 LayoutLMv3 模型来识别文档中的列，并按照正确的顺序（上到下，左到右）进行排列。
5. 公式/代码处理： 通过 Nougat 工具，把公式图片转换成对应的 latex 代码，并利用启发式方法准确识别和调整代码及表格内容。
6. 文本清理与优化： 使用定制的 T5ForTextClassification 模型进行文本清理，比如去掉不必要的空格和奇怪的字符，确保以一种保守且保留原意的方式进行优化。
借助这六个阶段，Marker 能够把任何文档转化为格式整洁的 Markdown 文件。
原文：Inside Marker: A Guided Source Code Tour for an AI-powered PDF Layout Detection Engine
以上转载自 X @宝玉
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#Python潮流周刊
从 2023.05.13 到 2023.12.09，30 期周刊正好花了 210 天！我们分享了：
文章/教程：378 篇
项目/资源：270 个
播客/视频：54 则（有不少是视频列表）
热门讨论：20 个
为了方便老读者们回看及检索，也为了方便新关注的读者从第一季内容中寻宝，我把全部 30 期周刊的正文汇总成了一篇，共 6.2 万字：https://pythoncat.top/posts/2023-12-11-weekly
从 2023.05.13 到 2023.12.09，30 期周刊正好花了 210 天！我们分享了：
文章/教程：378 篇
项目/资源：270 个
播客/视频：54 则（有不少是视频列表）
热门讨论：20 个
为了方便老读者们回看及检索，也为了方便新关注的读者从第一季内容中寻宝，我把全部 30 期周刊的正文汇总成了一篇，共 6.2 万字：https://pythoncat.top/posts/2023-12-11-weekly
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Python 潮流周刊第一季精华合集（1~30） - 豌豆花下猫
👍7
《十年开发一门编程语言》
作者开发了一门编程语言 Inko，文章分享了一些经验。
“多年来，Inko也发生了很大变化：曾经是一种逐渐类型化的解释型语言，现在它是静态类型的，并且使用LLVM编译成机器码。而且，Inko以前主要受到Ruby和Smalltalk的启发，但现在更接近于Rust、Erlang和Pony，而不是Ruby或Smalltalk。”
- Avoid gradual typing 避免渐进式类型化
- Avoid self-hosting your compiler
避免自行托管编译器
- Avoid writing your own code generator, linker, etc
避免编写自己的代码生成器、链接器等
- Avoid bike shedding about syntax
避免关于语法的无谓争论
- Cross-platform support is a challenge
跨平台支持是一个挑战
- Compiler books aren't worth the money
编译器书不值得花钱购买
- Growing a language is hard
发展一门语言很困难
- The best test suite is a real application
最好的测试套件是一个真实的应用程序
- Don't prioritize performance over functionality
不要将性能置于功能之上
- Building a language takes time
建立一种语言需要时间
作者开发了一门编程语言 Inko，文章分享了一些经验。
“多年来，Inko也发生了很大变化：曾经是一种逐渐类型化的解释型语言，现在它是静态类型的，并且使用LLVM编译成机器码。而且，Inko以前主要受到Ruby和Smalltalk的启发，但现在更接近于Rust、Erlang和Pony，而不是Ruby或Smalltalk。”
- Avoid gradual typing 避免渐进式类型化
- Avoid self-hosting your compiler
避免自行托管编译器
- Avoid writing your own code generator, linker, etc
避免编写自己的代码生成器、链接器等
- Avoid bike shedding about syntax
避免关于语法的无谓争论
- Cross-platform support is a challenge
跨平台支持是一个挑战
- Compiler books aren't worth the money
编译器书不值得花钱购买
- Growing a language is hard
发展一门语言很困难
- The best test suite is a real application
最好的测试套件是一个真实的应用程序
- Don't prioritize performance over functionality
不要将性能置于功能之上
- Building a language takes time
建立一种语言需要时间
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#Python潮流周刊
🐬🐬第 31 期
🦄文章&教程
- PEP-738：将 Android 添加为第 3 层支持的平台
- 深度解析 Marker：AI 驱动的 PDF 布局检测引擎的源码解读
- 现实世界的 match/case
- pytest 守护进程：提升 10 倍本地测试迭代速度
- 使用 Python 88 行代码写一个简易的 Android AI 程序
- 在 Python 中不需要这些无谓的操作
- 为什么要用“if TYPECHECKING”？
- 对比 SQLALchemy 与 Django ORM
- Python \_\_init\_\_.py 的最佳实践
- Mojo：来自一位 Python 研究员的观点
- Python 中的简单 HTTP 状态码
- CPython 开发实战：实现 None 感知运算符 ?. 和 ??
- 代码的运行多于被阅读
🐿项目&资源
- magic-animate：使用扩散模型的时间一致的人像动画
- phpy：连通 Python 和 PHP 的生态系统
- insanely-fast-whisper：快到极致的 Whisper
- coffee：使用 AI 将 UI 的构建和迭代速度提高 10 倍
- FastUI：更快构建更好的 UI
- mistral-src：Mistral AI 7B v0.1 模型的参考实现
- netchecks：查验网络运行条件的工具
- Pearl：Meta 推出的强化学习 AI 代理库
- gpt-fast：简单高效的 PyTorch 原生 Transformer 文本生成
- The-Grand-Complete-Data-Science-Materials：数据科学的视频和材料
- awesome-LLMs-In-China：中国的大模型
- msgspec：高性能的序列化和校验库
🐢播客&视频
- PSF 官宣一档播客节目：Python 的隐藏人物
- Talk Python To Me #442 使用 msgspec 作超高速的消息解析
- DjangoCon US 2023 的视频列表，60 个视频
👀全文 👀合集 🤝投稿 🐱频道
🐬🐬第 31 期
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- 深度解析 Marker：AI 驱动的 PDF 布局检测引擎的源码解读
- 现实世界的 match/case
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- 使用 Python 88 行代码写一个简易的 Android AI 程序
- 在 Python 中不需要这些无谓的操作
- 为什么要用“if TYPECHECKING”？
- 对比 SQLALchemy 与 Django ORM
- Python \_\_init\_\_.py 的最佳实践
- Mojo：来自一位 Python 研究员的观点
- Python 中的简单 HTTP 状态码
- CPython 开发实战：实现 None 感知运算符 ?. 和 ??
- 代码的运行多于被阅读
🐿项目&资源
- magic-animate：使用扩散模型的时间一致的人像动画
- phpy：连通 Python 和 PHP 的生态系统
- insanely-fast-whisper：快到极致的 Whisper
- coffee：使用 AI 将 UI 的构建和迭代速度提高 10 倍
- FastUI：更快构建更好的 UI
- mistral-src：Mistral AI 7B v0.1 模型的参考实现
- netchecks：查验网络运行条件的工具
- Pearl：Meta 推出的强化学习 AI 代理库
- gpt-fast：简单高效的 PyTorch 原生 Transformer 文本生成
- The-Grand-Complete-Data-Science-Materials：数据科学的视频和材料
- awesome-LLMs-In-China：中国的大模型
- msgspec：高性能的序列化和校验库
🐢播客&视频
- PSF 官宣一档播客节目：Python 的隐藏人物
- Talk Python To Me #442 使用 msgspec 作超高速的消息解析
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Python为什么系列有幸被 @Barret_China 大佬推荐，推特才一天时间就近 10 万+了！
第一次亲身感受这么猛的流量热度，建立3年的项目也终于从900star突破到了1.3K！说起来Python潮流周刊的star数已过940，我有预感要在2024年到来之际，同时完成首个1K和双1K成就啦！加油，再接再厉！
Python周刊：https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly
Python为什么：https://github.com/chinesehuazhou/python-whydo
第一次亲身感受这么猛的流量热度，建立3年的项目也终于从900star突破到了1.3K！说起来Python潮流周刊的star数已过940，我有预感要在2024年到来之际，同时完成首个1K和双1K成就啦！加油，再接再厉！
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Python为什么：https://github.com/chinesehuazhou/python-whydo
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#Python潮流周刊
🐬🐬 第 32 期 🐬🐬
🦄文章&教程
+ 在并行程序中实际最多能用多少个 CPU？
+ 你的 Python 包都装到哪了？
+ 移除 CPython 中的私有 C API 函数
+ Python 小陷阱：复制列表时的问题
+ 取消 Asyncio 任务的最佳实践
+ Python 项目中的配置：没有魔法，只是必要的实践
+ 优化 Python 的 Flask、Django 和 FastAPI 程序
+ 为什么 Python、Go 和 Rust 都不支持三元运算符？
+ Python 中的“key”参数的关键
+ 从 Python 数据类中消除状态突变方法
🐿️项目&资源
+ feedi：打造个人的新闻聚合阅读器
+ generative-ai-python：用 Google AI SDK，开发 Gemini 和 PaLM 应用
+ python-guide-for-javascript-engineers：开源电子书《JavaScript工程师的Python指南》
+ sqlmap：SQL 注入和渗透测试工具
+ TikTokDownloader: TikTok 和抖音数据采集工具
+ Osprey：通过视觉指导微调实现对像素的理解
+ django-cast：基于 Django 和 Wagtail 的博客/播客项目
+ Qexo：快速、强大且漂亮的 Hexo 编辑器
+ project-based-learning：精选的基于项目的教程列表
+ Amphion：用于音频、音乐和语音生成的工具包
🐢播客&视频
+ PyConChina 2023 的演讲视频
+ Episode #184：PyCoder's Weekly 的 2023 年总结
+ Requests vs Httpx vs Aiohttp 该选哪一个呢？
👀全文 👀合集 🤝投稿 🐱频道
🐬🐬 第 32 期 🐬🐬
🦄文章&教程
+ 在并行程序中实际最多能用多少个 CPU？
+ 你的 Python 包都装到哪了？
+ 移除 CPython 中的私有 C API 函数
+ Python 小陷阱：复制列表时的问题
+ 取消 Asyncio 任务的最佳实践
+ Python 项目中的配置：没有魔法，只是必要的实践
+ 优化 Python 的 Flask、Django 和 FastAPI 程序
+ 为什么 Python、Go 和 Rust 都不支持三元运算符？
+ Python 中的“key”参数的关键
+ 从 Python 数据类中消除状态突变方法
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❤7
Python 社区中有不少优秀的技术周刊，这里把本周内发布的周刊汇集起来，供诸位 Pythonista 们丰富阅读。
时间：2023.12.18-2023.12.24
Python 潮流周刊#32：打造个人的新闻聚合阅读器
Python Weekly - Issue 631
Awesome Python Weekly 🐍 Issue 395 - Where Have You Installed Your Python Packages?
Pycoders Weekly Issue #608 (Dec. 19, 2023)
Django News - Understand Django - Dec 22nd 2023
Data Science Weekly - Issue 526
🐱频道 @pythontrendingweekly
时间：2023.12.18-2023.12.24
Python 潮流周刊#32：打造个人的新闻聚合阅读器
Python Weekly - Issue 631
Awesome Python Weekly 🐍 Issue 395 - Where Have You Installed Your Python Packages?
Pycoders Weekly Issue #608 (Dec. 19, 2023)
Django News - Understand Django - Dec 22nd 2023
Data Science Weekly - Issue 526
🐱频道 @pythontrendingweekly
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