Reddit 上新出现一个问题:Pythonista 这个词的起源是?
有人说是来源于西班牙语,也有说是意大利语。询问ChatGPT 4 和 Claude 2,答案竟然又完全不同,这可太奇怪了吧?!
有人说是来源于西班牙语,也有说是意大利语。询问ChatGPT 4 和 Claude 2,答案竟然又完全不同,这可太奇怪了吧?!
Python 潮流周刊#12:Python 中如何调试死锁问题?
🦄文章&教程
1 、使用 PyStack 调试 Python 中的崩溃和死锁 (英)
2 、介绍一个 FastAPI 项目模板 (英)
3 、Python FastAPI 微服务与 Polylith 架构 (英)
4 、Python 日志模块:实战应用与最佳实践
5 、测量 Python 和 Rust 异步 Web 服务的性能 (英)
6 、dinov2_retrieval:一个基于 DINOv2 的图片检索应用
7 、隐藏在 Python 标准库中的 CLI 工具 (英)
8 、如何在 Python 项目中使用 TailwindCSS ? (英)
9 、Python 元编程实用指南 (英)
10 、CPython 是如何打印堆栈信息的? (英)
11 、用于路径操作的 Pathlib (英)
12 、Stack Overflow 、Shopify 及 Levels 的软件架构 (英)
13 、10 条编写干净 Python 代码的建议 (英)
14 、Meta 开发者工具:支撑大规模协作的编程体系 (英)
🐿️项目&资源
1 、GitHub 上有哪些值得推荐学习的 Python 项目? (英)
2 、python-cheatsheet: Python 知识点速查表 (英)
3 、pandora:潘多拉,一个让你呼吸顺畅的 ChatGPT
4 、py4web:数据库驱动的 Web 开发框架 (英)
5 、FastAPI-Vue-Admin:基于 FastAPI+Vue 的敏捷开发框架
6 、ChatALL:同时与 ChatGPT 、Bing Chat 、Bard 、Alpaca 、Claude 、讯飞星火、文心一言等聊天
7 、vectordb:一个 Python 向量数据库 (英)
8 、python-sortedcontainers:有序容器类型(有序列表、有序字典和有序集合) (英)
9 、quart:一个支持异步的 Python Web 框架 (英)
10 、ShortGPT:自动生成短视频内容的 AI 框架 (英)
🐢播客&视频
5 则内容,放不下了
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🦄文章&教程
1 、使用 PyStack 调试 Python 中的崩溃和死锁 (英)
2 、介绍一个 FastAPI 项目模板 (英)
3 、Python FastAPI 微服务与 Polylith 架构 (英)
4 、Python 日志模块:实战应用与最佳实践
5 、测量 Python 和 Rust 异步 Web 服务的性能 (英)
6 、dinov2_retrieval:一个基于 DINOv2 的图片检索应用
7 、隐藏在 Python 标准库中的 CLI 工具 (英)
8 、如何在 Python 项目中使用 TailwindCSS ? (英)
9 、Python 元编程实用指南 (英)
10 、CPython 是如何打印堆栈信息的? (英)
11 、用于路径操作的 Pathlib (英)
12 、Stack Overflow 、Shopify 及 Levels 的软件架构 (英)
13 、10 条编写干净 Python 代码的建议 (英)
14 、Meta 开发者工具:支撑大规模协作的编程体系 (英)
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2 、python-cheatsheet: Python 知识点速查表 (英)
3 、pandora:潘多拉,一个让你呼吸顺畅的 ChatGPT
4 、py4web:数据库驱动的 Web 开发框架 (英)
5 、FastAPI-Vue-Admin:基于 FastAPI+Vue 的敏捷开发框架
6 、ChatALL:同时与 ChatGPT 、Bing Chat 、Bard 、Alpaca 、Claude 、讯飞星火、文心一言等聊天
7 、vectordb:一个 Python 向量数据库 (英)
8 、python-sortedcontainers:有序容器类型(有序列表、有序字典和有序集合) (英)
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尝试用 ChatGPT 将 Python 潮流周刊第 12 期翻译成了英文:
https://pythoncat.substack.com/p/python-trending-weekly-12
https://pythoncat.substack.com/p/python-trending-weekly-12
Python潮流周刊
Python Trending Weekly #12
Welcome to the 12th issue of Python Trending Weekly, a weekly newsletter about Python, AI and general programming techniques. The original version of the weekly publication was written in Chinese, and what you are reading here is the English version translated…
PyCharm 发布新版本了
https://blog.jetbrains.com/pycharm/2023/07/2023-2/
https://blog.jetbrains.com/pycharm/2023/07/2023-2/
The JetBrains Blog
PyCharm 2023.2: New Live Templates for Django, Black Formatter Integration, Run Anything, and AI Assistant | The PyCharm Blog
With this build, you can now type your Django code faster with the new live templates, reformat your code in one click with the integrated Black formatter, and generate commit messages with the help of AI Assistant. Read on below for the full list of enhancements!
Top 20 Must-Read Software Trends Reports for 2023
20 份必读的 2023 年软件趋势报告
https://www.ofbizian.com/2023/07/top-20-must-read-software-reports.html
20 份必读的 2023 年软件趋势报告
https://www.ofbizian.com/2023/07/top-20-must-read-software-reports.html
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Python 潮流周刊#13:Jupyter Notebook 7 发布了,无 GIL 提案传来大好消息!
🦄文章&教程
1、Jupyter Notebook 7 隆重发布
2、Python 中的弱引用与基础类型支持情况探究
3、分布式锁的介绍与 Python 实现
4、释放 PyScript 的力量:在 HTML 中运行 Python 代码
5、通过并发实现更快的文件 I/O
6、如何编写完美干净的 Python 代码?
7、Python 日志记录:对比最流行的 6 个库
8、使用 cProfile 分析模块级代码
9、掌握 Python 函数式编程
10、Python 3.12 预览版:更直观和一致的 f-string
11、使用 AsyncMixin 创建可等待的构造函数
12、在 Python 中查找并修复不安全的直接对象引用
13、使用异步 Python 克服性能瓶颈:深入研究 CPU 密集型代码
14、PEP-720 交叉编译 Python 包
15、PEP-722 单文件脚本的依赖关系规范
🐿️项目&资源
1、Resume-Matcher:比较简历与职位描述,按照打分排名
2、awesome-python-htmx:Python 中使用 htmx 作 Web 开发
3、CodeGeeX2: 更强大的多语言代码生成模型
4、Chinese-Llama-2-7b: 第一个能下载运行的中文 LLaMA2 模型
5、docker-llama2-chat: LLaMA2 (official / 中文版
6、taipy:将数据和 AI 算法变为完整的 Web 应用
7、pyrasite:将代码注入正在运行的 Python 进程
8、python-manhole:调试运行中的 Python 程序
9、vscode-python:VScode 和 Docker 设置 Python 开发环境
10、webdriver_manager:Python 的 Webdriver 管理器
11、lets-plot:统计数据的开源绘图库
12、pdfarranger:在图形界面合并或拆分 PDF 文档
🥂讨论&问题
1、关于 PEP-703 的指导委员会通知(使 CPython 的 GIL 成为可选
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🦄文章&教程
1、Jupyter Notebook 7 隆重发布
2、Python 中的弱引用与基础类型支持情况探究
3、分布式锁的介绍与 Python 实现
4、释放 PyScript 的力量:在 HTML 中运行 Python 代码
5、通过并发实现更快的文件 I/O
6、如何编写完美干净的 Python 代码?
7、Python 日志记录:对比最流行的 6 个库
8、使用 cProfile 分析模块级代码
9、掌握 Python 函数式编程
10、Python 3.12 预览版:更直观和一致的 f-string
11、使用 AsyncMixin 创建可等待的构造函数
12、在 Python 中查找并修复不安全的直接对象引用
13、使用异步 Python 克服性能瓶颈:深入研究 CPU 密集型代码
14、PEP-720 交叉编译 Python 包
15、PEP-722 单文件脚本的依赖关系规范
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2、awesome-python-htmx:Python 中使用 htmx 作 Web 开发
3、CodeGeeX2: 更强大的多语言代码生成模型
4、Chinese-Llama-2-7b: 第一个能下载运行的中文 LLaMA2 模型
5、docker-llama2-chat: LLaMA2 (official / 中文版
6、taipy:将数据和 AI 算法变为完整的 Web 应用
7、pyrasite:将代码注入正在运行的 Python 进程
8、python-manhole:调试运行中的 Python 程序
9、vscode-python:VScode 和 Docker 设置 Python 开发环境
10、webdriver_manager:Python 的 Webdriver 管理器
11、lets-plot:统计数据的开源绘图库
12、pdfarranger:在图形界面合并或拆分 PDF 文档
🥂讨论&问题
1、关于 PEP-703 的指导委员会通知(使 CPython 的 GIL 成为可选
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有人在生产中用pypy么?
自2015年以来,我一直是 PyPy 的发布经理,这是一个具有 JIT [0] 的替代 Python 解释器,并且做了很多工作来通过 conda-forge [1] 或直接下载 [2] 提供它。这不仅包括打包 PyPy,还包括改进整个 C-API 仿真层,以便今天我们可以运行(尽管速度更慢)几乎整个科学 python 数据堆栈。我们得到的关于在生产或研究中使用 PyPy 的真实人员的反馈非常有限,这令人沮丧。仅仅跟上每年的CPython发布周期就是一项重要的工作。改进底层技术的努力需要以用户体验为指导,但我们听到的太少,无法引导我们非常有限的精力。如果您使用的是 PyPy,请在此处或通过 [3] 中列出的任何方法告诉我们。
https://news.ycombinator.com/item?id=36940871
自2015年以来,我一直是 PyPy 的发布经理,这是一个具有 JIT [0] 的替代 Python 解释器,并且做了很多工作来通过 conda-forge [1] 或直接下载 [2] 提供它。这不仅包括打包 PyPy,还包括改进整个 C-API 仿真层,以便今天我们可以运行(尽管速度更慢)几乎整个科学 python 数据堆栈。我们得到的关于在生产或研究中使用 PyPy 的真实人员的反馈非常有限,这令人沮丧。仅仅跟上每年的CPython发布周期就是一项重要的工作。改进底层技术的努力需要以用户体验为指导,但我们听到的太少,无法引导我们非常有限的精力。如果您使用的是 PyPy,请在此处或通过 [3] 中列出的任何方法告诉我们。
https://news.ycombinator.com/item?id=36940871
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群友提了个问题:Python是如何识别f字符串前缀的?能否自定义字符串前缀符号?
StackOverflow上同样的问题:
https://stackoverflow.com/questions/37203589/possible-to-make-custom-string-literal-prefixes-in-python
StackOverflow上同样的问题:
https://stackoverflow.com/questions/37203589/possible-to-make-custom-string-literal-prefixes-in-python
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Python 潮流周刊#14:Lpython 高性能编译器、Python 与 JavaScript 实现互通
🦄文章&教程
1、LPython:新颖、高性能、适用于多平台的 Python 编译器
2、Cython 3.0.0 的文档
(附详解历时五年的 Cython3.0 都发生了哪些变化 )
3、Python 中使用 Pandas 和 NumPy 计算变异系数
4、Jupyter 中的生成式 AI
5、Python 中的结构化模式匹配
6、使用 Rich 的 Inspect 查看 Python 对象属性
7、Python 包版本控制的怪癖
8、文件 I/O 并发编程的模式
9、如何高效地阅读 Python 代码?
10、如何在 Python 中用 JPype 与 Pyjnius 调用 Java 代码?
11、如何在 Python 中调用 JavaScript 代码?
12、使用 Textual 构建 ChatGPT TUI 应用程序
13、Python 中的向量数据库入门
14、CPython 的编译过程是怎样的?
15、介绍新开源的 Python 调试器 pdbp (Pdb+)!
🐿️项目&资源
1、PyFlo:一个很有趣的 Python 入门教学网站
2、Pandas Tutor:可视化 Pandas 执行过程的网站
3、ploomber-sql:使用 SQL 和 Jupyter 开发端到端的应用
4、memray:Python 的内存分析器
5、textual-paint:终端中的 MS Paint
6、rich:在终端中提供富文本和美观的样式
7、json-lineage:支持解析大型 JSON 文件的工具
8、PythonMonkey:嵌入到 Python VM 中的 JavaScript 引擎
9、cudf:GPU 数据帧库
10、distill-sd:更小更快的 Stable Diffusion
11、HQTrack:高质量追踪视频中的任何事物
12、awesome-mlops:很棒的 MLOps 工具精选列表
🐢播客&视频
1、Talk Python To Me #425:终极的 Python 内存分析器 Memray
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1、LPython:新颖、高性能、适用于多平台的 Python 编译器
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(附详解历时五年的 Cython3.0 都发生了哪些变化 )
3、Python 中使用 Pandas 和 NumPy 计算变异系数
4、Jupyter 中的生成式 AI
5、Python 中的结构化模式匹配
6、使用 Rich 的 Inspect 查看 Python 对象属性
7、Python 包版本控制的怪癖
8、文件 I/O 并发编程的模式
9、如何高效地阅读 Python 代码?
10、如何在 Python 中用 JPype 与 Pyjnius 调用 Java 代码?
11、如何在 Python 中调用 JavaScript 代码?
12、使用 Textual 构建 ChatGPT TUI 应用程序
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14、CPython 的编译过程是怎样的?
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2、Pandas Tutor:可视化 Pandas 执行过程的网站
3、ploomber-sql:使用 SQL 和 Jupyter 开发端到端的应用
4、memray:Python 的内存分析器
5、textual-paint:终端中的 MS Paint
6、rich:在终端中提供富文本和美观的样式
7、json-lineage:支持解析大型 JSON 文件的工具
8、PythonMonkey:嵌入到 Python VM 中的 JavaScript 引擎
9、cudf:GPU 数据帧库
10、distill-sd:更小更快的 Stable Diffusion
11、HQTrack:高质量追踪视频中的任何事物
12、awesome-mlops:很棒的 MLOps 工具精选列表
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PSF 在周末发布了 2022 年度报告。
由于我曾基于去年的报告写了一篇《谷歌、微软、Meta?谁才是 Python 最大的金主?》,所以在这里再俗气地聊聊两组跟金钱相关的数据吧:
1、22 年的总开销 370 万,超了 21 年的 196 万很多,但是收入也增加了很多,年度净收入仍有 25 万;
2、22 年向亚洲的拨款骤减成了 1%,排倒数第一(21 年是 8%,倒数第二),这样的数据让我挺费解的,到底是怎么回事?
由于我曾基于去年的报告写了一篇《谷歌、微软、Meta?谁才是 Python 最大的金主?》,所以在这里再俗气地聊聊两组跟金钱相关的数据吧:
1、22 年的总开销 370 万,超了 21 年的 196 万很多,但是收入也增加了很多,年度净收入仍有 25 万;
2、22 年向亚洲的拨款骤减成了 1%,排倒数第一(21 年是 8%,倒数第二),这样的数据让我挺费解的,到底是怎么回事?
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Python 潮流周刊#15:如何分析 FastAPI 异步请求的性能?
🦄文章&教程
- 如何分析 FastAPI 异步请求的性能?
- 利用 FastAPI 的后台任务:增强性能和响应能力
- 使用 Python 创建直方图
- Mypy 1.5 发布了
- 在 Linux 上运行 Python 的“Hello World”脚本时,会发生什么?
- 通过对比 Python 来学习 PostScript
- Python 中不那么随意的性能优化
- 在 Python 中创建上下文管理器
- 一个简单的模块,可以篡改 Python 解释器的数字
- 为什么说 Python 很糟糕……
- Python 中错误处理的最佳实践
- 使用企业数据和 Python 构建 GPT 对话机器人
- Python 鸡尾酒:将上下文管理器和迭代器等量混合
- 索引的力量:利用 Pandas 提高数据整理效率
- 杀死 ProcessPoolExecutor
🐿项目&资源
- pyinstrument:Python 的调用堆栈分析器
- viztracer:低开销的日志记录/调试/分析工具,可视化 Python 代码的执行
- tenacity:Python 重试库
- litestar:轻量、灵活且可扩展的 ASGI API 框架
- Make-It-3D:利用单个图像创建高保真 3D 模型
- Color-diffusion:对黑白图像进行着色的扩散模型
- DevOpsGPT:AI 驱动的自动化软件开发系统
- ILibCST:Python 的具体语法树解析器和序列化器库
- hypothesis:功能强大、灵活且易于使用的库,用于基于属性的测试
🐢播客&视频
- Python People 播客
- Talk Python To Me #426:PyScript 的新增功能
- Stack Overflow Blog #597:了解 SRE
- Stack Overflow Blog #593:Python 团队如何调整语言以适应 AI 的未来
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- 通过对比 Python 来学习 PostScript
- Python 中不那么随意的性能优化
- 在 Python 中创建上下文管理器
- 一个简单的模块,可以篡改 Python 解释器的数字
- 为什么说 Python 很糟糕……
- Python 中错误处理的最佳实践
- 使用企业数据和 Python 构建 GPT 对话机器人
- Python 鸡尾酒:将上下文管理器和迭代器等量混合
- 索引的力量:利用 Pandas 提高数据整理效率
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- viztracer:低开销的日志记录/调试/分析工具,可视化 Python 代码的执行
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- Make-It-3D:利用单个图像创建高保真 3D 模型
- Color-diffusion:对黑白图像进行着色的扩散模型
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Python 潮流周刊#16:优雅重要么?如何写出 Pythonic 的代码?
🦄文章&教程
1、写代码时,优雅有意义吗?
2、Python Asyncio实践--高并发下如何防止缓存击穿
3、高效定时任务处理:深入学习 Python 中 APScheduler 库的奥秘
4、CPython 开发实战:魔改 lambda 函数
5、CPython 是如何实现引用计数的?
6、使用 Importlib 实现 Python 延迟加载
7、使用 Python 和 Playwright 进行端到端测试
8、nogil 项目和 Faster CPython 项目
9、简单介绍 Python 的永生对象
10、为什么要避免在 Python 中用“import *”?
11、让我们终结 Python 的依赖地狱
12、使用 Django Rest Framework 实现 JWT 身份验证
13、增强 Django 程序:提升数据库查询的 7 个妙招
14、可能让你大吃一惊的奇怪的 Python “特性”
15、可汗学院如何将 Python 后端重写成 Go?
16、为什么静态语言会面临复杂性的挑战?
🐿️项目&资源
1、pixi:Rust 开发的基于 Conda 的包管理器
2、briefcase:将 Python 项目转换为独立的应用
3、facechain:可生成数字分身的深度学习工具链
4、modelscope:将 Model-as-a-Service 概念变为现实
5、viberary:基于语义的书籍搜索引擎
6、polar:帮助开源维护者获得更好的资助
7、youre-the-os:一个游戏,让你扮演操作系统!
8、learndb-py:通过从头实现数据库来学习
9、mpire:比标准库更快的多进程开发库
10、diaphora:二进制文件的差异比对工具
11、beartype:近实时的静态类型检查工具
12、cs_books:AzatAI 推荐的计算机科学书籍
🐢播客&视频
1、超越 PEP-8 -- 漂亮易懂代码的最佳实践
2、只需 5 个步骤,将“勉强能用”的代码变成 Pythonic
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1、写代码时,优雅有意义吗?
2、Python Asyncio实践--高并发下如何防止缓存击穿
3、高效定时任务处理:深入学习 Python 中 APScheduler 库的奥秘
4、CPython 开发实战:魔改 lambda 函数
5、CPython 是如何实现引用计数的?
6、使用 Importlib 实现 Python 延迟加载
7、使用 Python 和 Playwright 进行端到端测试
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9、简单介绍 Python 的永生对象
10、为什么要避免在 Python 中用“import *”?
11、让我们终结 Python 的依赖地狱
12、使用 Django Rest Framework 实现 JWT 身份验证
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14、可能让你大吃一惊的奇怪的 Python “特性”
15、可汗学院如何将 Python 后端重写成 Go?
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3、facechain:可生成数字分身的深度学习工具链
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5、viberary:基于语义的书籍搜索引擎
6、polar:帮助开源维护者获得更好的资助
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8、learndb-py:通过从头实现数据库来学习
9、mpire:比标准库更快的多进程开发库
10、diaphora:二进制文件的差异比对工具
11、beartype:近实时的静态类型检查工具
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Python 3.11.5、3.10.5、3.9.18 和 3.8.18 版本现已发布,其中包含 CVE-2023-40217(高危) 和 CVE-2023-41105(仅影响 Python 3.11,中危)的安全漏洞修复
https://discuss.python.org/t/python-3-11-5-3-10-13-3-9-18-and-3-8-18-is-now-available/32254
https://discuss.python.org/t/python-3-11-5-3-10-13-3-9-18-and-3-8-18-is-now-available/32254
Discussions on Python.org
Python 3.11.5, 3.10.13, 3.9.18, and 3.8.18 is now available
There’s security content in the releases, let’s dive right in. gh-108310: Fixed an issue where instances of ssl.SSLSocket were vulnerable to a bypass of the TLS handshake and included protections (like certificate verification) and treating sent unencrypted…