上周没推荐播客节目，这里补一个：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/646af4a66752b5f9dec561c6
Xiaoyuzhoufm
第 0 集 | 离开微软、人生在于体验？阅读的意义、主动和被动的人生、GeekPlux 看 Randy 代码长大？
听《代码之外 Beyond Code》上小宇宙。 代码之外 Beyond Code 是一档由 GeekPlux 和 Randy 共同主持的程序员闲聊播客节目。
节目地址：https://bento.me/beyondcode
欢迎在 https://forms.office.com/r/RknWt97QPL 向我们来信，我们会在下一期节目分享你的来信或解答你的疑惑。
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The Python Language Summit 2023: Three Talks on the C API
https://pyfound.blogspot.com/2023/05/the-python-language-summit-2023-three.html
https://pyfound.blogspot.com/2023/05/the-python-language-summit-2023-three.html
Python Software Foundation Blog
The Python Language Summit 2023: Three Talks on the C API
The Python Language Summit 2023 began with an extended discussion of Python’s C API – the interface through which it is possible to commun...
Guido聊开源的倦怠问题、核心开发人员的消失、PEP-572把他搞得精疲力竭……配合Rust社区这些天的事，有点应景了
https://pyfound.blogspot.com/2023/05/the-python-language-summit-2023-burnout.html
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Python Software Foundation Blog
The Python Language Summit 2023: Burnout is Real
Guido van Rossum, creator of the Python programming language, spoke at the 2023 Python Language Summit on the subject of open-source burno...
敢于梦想一个没有 GIL 的世界
The Python Language Summit 2023: Making the Global Interpreter Lock Optional
https://pyfound.blogspot.com/2023/05/the-python-language-summit-2023-making.html
The Python Language Summit 2023: Making the Global Interpreter Lock Optional
https://pyfound.blogspot.com/2023/05/the-python-language-summit-2023-making.html
Python Software Foundation Blog
The Python Language Summit 2023: Making the Global Interpreter Lock Optional
The Global Interpreter Lock (“GIL”), is one of the most fundamental parts of how Python works today. It’s also one of the most controversia...
本期周刊提及了 22 篇文章/教程，13 个开源项目/资源，3 则音视频。另外有抽奖送书 5 本*^_^*
https://pythoncat.top/posts/2023-06-17-weekly7
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pythoncat.top
Python潮流周刊#7：我讨厌用 asyncio - 豌豆花下猫
👍2
#Python潮流周刊 #Newsletter
🐱 Python潮流周刊#7：我讨厌用 asyncio
🦄 文章&教程
1、AsyncIO (英)
2、gevent 到底是什么？ (英)
3、ReactPy 的入门教程 (英)
4、Python 业务框架循环依赖和全局上下文的一些思考
5、Python 函数调用的实际依赖关系跟踪 (英)
6、Python 3.x从基础到实战 - typing类型提示
7、wxPython 入门教程 (英)
8、Python 装饰器的用法指导
9、在进程间共享 Numpy 数组的 7 种方式 (英)
10、在 Python 中作时间序列分析的工具 (英)
11、如何快速处理缺失的数据 (英)
12、Cython 与 CPython：对比性能差异 (英)
13、使用 FastAPI 进行流式处理 (英)
14、20 道关于 FastAPI 中间件的面试题 (英)
15、CPython 添加返回常量指令 (英)
🐿️ 项目&资源
1、argcomplete：命令行自动补全库 (英)
2、Lawyer LLaMA：中文法律 LLaMA
3、CPM-Bee：百亿参数的中英文双语基座大模型
4、TigerBot：多语言多任务 LLM
5、BingAI-Client：突破限制的 New Bing
6、tabby：可自托管的 AI 编码助手 (英)
7、pyboke：极简博客生成器
8、gpt-engineer (英)
9、audiocraft：音频处理和生成库 (英)
10、PythonGUI 教程网站 (英)
11、CPython 实现原理
🐢 播客&视频
1、pybites：定期重构的重要性 (英)
2、三个看似一样的列表，占用内存空间竟然不一样多？
3、asyncio的理解与入门，搞不明白协程？看这个视频就够了
🐼 关于周刊
Python 潮流周刊，由豌豆花下猫主理，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的收入。
频道：@pythontrendingweekly
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🦄 文章&教程
1、AsyncIO (英)
2、gevent 到底是什么？ (英)
3、ReactPy 的入门教程 (英)
4、Python 业务框架循环依赖和全局上下文的一些思考
5、Python 函数调用的实际依赖关系跟踪 (英)
6、Python 3.x从基础到实战 - typing类型提示
7、wxPython 入门教程 (英)
8、Python 装饰器的用法指导
9、在进程间共享 Numpy 数组的 7 种方式 (英)
10、在 Python 中作时间序列分析的工具 (英)
11、如何快速处理缺失的数据 (英)
12、Cython 与 CPython：对比性能差异 (英)
13、使用 FastAPI 进行流式处理 (英)
14、20 道关于 FastAPI 中间件的面试题 (英)
15、CPython 添加返回常量指令 (英)
🐿️ 项目&资源
1、argcomplete：命令行自动补全库 (英)
2、Lawyer LLaMA：中文法律 LLaMA
3、CPM-Bee：百亿参数的中英文双语基座大模型
4、TigerBot：多语言多任务 LLM
5、BingAI-Client：突破限制的 New Bing
6、tabby：可自托管的 AI 编码助手 (英)
7、pyboke：极简博客生成器
8、gpt-engineer (英)
9、audiocraft：音频处理和生成库 (英)
10、PythonGUI 教程网站 (英)
11、CPython 实现原理
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1、pybites：定期重构的重要性 (英)
2、三个看似一样的列表，占用内存空间竟然不一样多？
3、asyncio的理解与入门，搞不明白协程？看这个视频就够了
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🐱 Python潮流周刊#8：Python 3.13 计划将解释器提速 50%！
https://pythoncat.top/posts/2023-06-24-weekly
🦄文章&教程
• Python 3.13 版本的计划 (英)
• 为什么 Numpy 并行性很重要？ (英)
• 用少于 100 行的 Rust 使 Python 变快 100 倍 (英)
• 将 Python 项目移植到 Rust (英)
• 设计 Pythonic 的库 API (英)
• 编译类型化的 Python (英)
• pytest 的夹具很神奇！ (英)
• 探析 Python 字典的实现原理 (英)
• Flask vs Django：选择完美的 Python Web 框架 (英)
• 为什么不告诉人们“简单地”使用 pyenv、poetry、anaconda (英)
• PyScript 中的 Asyncio (英)
• 线程的问题及其解决方案 (英)
🐿️项目&资源
• PyQt-Fluent-Widgets：基于 PyQt5 的 Fluent Design 风格组件库
• pyvibe：使用 Python 生成样式化的 HTML 页面 (英)
• pynecone：纯 Python 的 Web 框架 (英)
• pytudes：短小精悍的 Python 编程练习内容 (英)
• recognize-anything：Recognize Anything 模型和 Tag2Text 模型 (英)
• ask-multiple-pdfs：支持与多个 PDF 聊天的 Langchain 程序 (英)
• DeepKE：用于知识图谱提取和及构建的开放工具包 (英)
• awesome-DevOps：精选的 DevOps 平台、工具、实践和资源的列表 (英)
🥂讨论&问题
• Hacker News：Our Plan for Python 3.13 (英)
• 在你最喜欢的编程语言中，有哪些很优雅的代码库？ (英)
🐼关于周刊
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• 为什么 Numpy 并行性很重要？ (英)
• 用少于 100 行的 Rust 使 Python 变快 100 倍 (英)
• 将 Python 项目移植到 Rust (英)
• 设计 Pythonic 的库 API (英)
• 编译类型化的 Python (英)
• pytest 的夹具很神奇！ (英)
• 探析 Python 字典的实现原理 (英)
• Flask vs Django：选择完美的 Python Web 框架 (英)
• 为什么不告诉人们“简单地”使用 pyenv、poetry、anaconda (英)
• PyScript 中的 Asyncio (英)
• 线程的问题及其解决方案 (英)
🐿️项目&资源
• PyQt-Fluent-Widgets：基于 PyQt5 的 Fluent Design 风格组件库
• pyvibe：使用 Python 生成样式化的 HTML 页面 (英)
• pynecone：纯 Python 的 Web 框架 (英)
• pytudes：短小精悍的 Python 编程练习内容 (英)
• recognize-anything：Recognize Anything 模型和 Tag2Text 模型 (英)
• ask-multiple-pdfs：支持与多个 PDF 聊天的 Langchain 程序 (英)
• DeepKE：用于知识图谱提取和及构建的开放工具包 (英)
• awesome-DevOps：精选的 DevOps 平台、工具、实践和资源的列表 (英)
🥂讨论&问题
• Hacker News：Our Plan for Python 3.13 (英)
• 在你最喜欢的编程语言中，有哪些很优雅的代码库？ (英)
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Python潮流周刊#9：如何在本地部署开源大语言模型？
🦄文章&教程
本地部署开源大模型的完整教程：LangChain + Streamlit+ Llama (英)
Python Asyncio 协程对象开销成本
如何使用 asyncio.Runner 执行多个协程 (英)
不使用锁的并发实现 (英)
贡献 CPython 日记 (3) CPython 是如何运行的
Python JIT 编译器 - 即时编译 (英)
CPython、Pypy、MicroPython、Jython……都是些什么？ (英)
Python APScheduler：感受 AsyncIOScheduler 的强大 (英)
在生成代码时避免产生技术债务 (英)
当 NumPy 太慢时 (英)
Numba 教程：使用 JIT 编译加速 Python 代码 (英)
自动化提升 Python 代码质量 (英)
使用 PandasAI 增强数据分析 (英)
写单元测试的最佳实践 (英)
Netflix 如何安全地迁移到 GraphQL (英)
🐿️项目&资源
PyGWalker：将 pandas 数据转换为 Tableau 样式的可视化界面 (中英)
jnumpy：快速用 Julia 编写 Python C 扩展 (英)
jupyter-ai：JupyterLab 的生成式 AI 扩展 (英)
broadcast-service: 一个强大的 Python 发布订阅者框架
cushy-storage: 一个基于磁盘缓存的 ORM 框架
giskard：专用于 ML 模型的测试框架 (英)
DragGAN：基于点的交互式图像编辑 (英)
plumbum: 永远不要再写 shell 脚本 (英)
threestudio：用于生成 3D 内容的统一框架 (英)
rembg：一个删除图像背景的工具 (英)
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🦄文章&教程
本地部署开源大模型的完整教程：LangChain + Streamlit+ Llama (英)
Python Asyncio 协程对象开销成本
如何使用 asyncio.Runner 执行多个协程 (英)
不使用锁的并发实现 (英)
贡献 CPython 日记 (3) CPython 是如何运行的
Python JIT 编译器 - 即时编译 (英)
CPython、Pypy、MicroPython、Jython……都是些什么？ (英)
Python APScheduler：感受 AsyncIOScheduler 的强大 (英)
在生成代码时避免产生技术债务 (英)
当 NumPy 太慢时 (英)
Numba 教程：使用 JIT 编译加速 Python 代码 (英)
自动化提升 Python 代码质量 (英)
使用 PandasAI 增强数据分析 (英)
写单元测试的最佳实践 (英)
Netflix 如何安全地迁移到 GraphQL (英)
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PyGWalker：将 pandas 数据转换为 Tableau 样式的可视化界面 (中英)
jnumpy：快速用 Julia 编写 Python C 扩展 (英)
jupyter-ai：JupyterLab 的生成式 AI 扩展 (英)
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cushy-storage: 一个基于磁盘缓存的 ORM 框架
giskard：专用于 ML 模型的测试框架 (英)
DragGAN：基于点的交互式图像编辑 (英)
plumbum: 永远不要再写 shell 脚本 (英)
threestudio：用于生成 3D 内容的统一框架 (英)
rembg：一个删除图像背景的工具 (英)
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Python潮流周刊#10：Twitter 的强敌 Threads 是用 Python 开发的！
🦄文章&教程
1、聊一聊 Python 和 Golang 的垃圾回收
2、像竞赛程序员一样调试 (英)
3、Python 3.12 预览版：支持 Linux 性能分析器 (英)
4、CPython 招聘一名全职工程师 (英)
5、PEP 563 和 PEP 649 (英)
6、Python 设计模式：简洁及可重用代码（观察者） (英)
7、你并不需要写all (英)
8、用 Python 实现一门简易的编程语言 (英)
9、使用 Python 的 collections.Counter 计算出现次数 (英)
10、使用 Numba Vectorize 加速 Python 代码 (英)
11、Paul Graham：如何做出伟大的工作？ (中译)
12、Paul Graham：如何努力工作？ (中译)
13、Django 2023 年 6 月：技巧和讨论 (英)
🐿️项目&资源
1、cinder：Meta 内部以性能为导向的 CPython 版本 (英)
2、vlite：用 NumPy 制作的简易矢量数据库 (英)
3、gpt-migrate：将代码仓从一种框架或语言迁移成其它 (英)
4、FastDepends：从 FastAPI 中提取的依赖注入框架，异步和同步模式都支持 (英)
5、Data-Copilot：通过自主工作流程桥接数十亿数据和人类
6、awesome-read-the-docs：精选的项目文档列表 (英)
7、DisCo：通过指示生成现实世界的人类舞蹈 (英)
8、Mark Shannon 博士论文：为动态语言构建高性能虚拟机 (英)
9、blind_watermark：图片加盲水印，提取水印无须原图
10、VisCPM：基于 CPM 基础模型的中英双语多模态大模型系列
11、polars-cookbook：Python polars 库的教程 (英)
12、ML 系统设计：200 个研究案例 (英)
🥂讨论&问题
1、Ask HN：关于技术史的好书？ (英)
2、Ask HN：最有价值的计算机科学书籍？ (英)
👀合集 🤝投稿
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🦄文章&教程
1、聊一聊 Python 和 Golang 的垃圾回收
2、像竞赛程序员一样调试 (英)
3、Python 3.12 预览版：支持 Linux 性能分析器 (英)
4、CPython 招聘一名全职工程师 (英)
5、PEP 563 和 PEP 649 (英)
6、Python 设计模式：简洁及可重用代码（观察者） (英)
7、你并不需要写all (英)
8、用 Python 实现一门简易的编程语言 (英)
9、使用 Python 的 collections.Counter 计算出现次数 (英)
10、使用 Numba Vectorize 加速 Python 代码 (英)
11、Paul Graham：如何做出伟大的工作？ (中译)
12、Paul Graham：如何努力工作？ (中译)
13、Django 2023 年 6 月：技巧和讨论 (英)
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2、vlite：用 NumPy 制作的简易矢量数据库 (英)
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4、FastDepends：从 FastAPI 中提取的依赖注入框架，异步和同步模式都支持 (英)
5、Data-Copilot：通过自主工作流程桥接数十亿数据和人类
6、awesome-read-the-docs：精选的项目文档列表 (英)
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8、Mark Shannon 博士论文：为动态语言构建高性能虚拟机 (英)
9、blind_watermark：图片加盲水印，提取水印无须原图
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12、ML 系统设计：200 个研究案例 (英)
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很高兴新收到一则投稿（@NoHeartPen）！推荐理由充分，还附了译文链接，足见用心！
据不完全统计，我们周刊目前收到投稿不超过10篇，谢谢大家的支持！希望有更多同学参与贡献，让周刊越办越好！
🐣》》 投稿通道 《《🐣
据不完全统计，我们周刊目前收到投稿不超过10篇，谢谢大家的支持！希望有更多同学参与贡献，让周刊越办越好！
🐣》》 投稿通道 《《🐣
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