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

捕蛇者说播客最新节目：
https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/64bf6b3ebc095be2594fdc16

PyCharm 发布新版本了
https://blog.jetbrains.com/pycharm/2023/07/2023-2/

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

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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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

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

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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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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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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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

Ask HN: 在哪里可以找到优秀的代码来阅读？

https://news.ycombinator.com/item?id=37248002

Python 潮流周刊#17：Excel 终于支持 Python 了、Meta 重磅开源新项目

🦄文章&教程
1、Excel 终于支持 Python 了！
2、如何使用 FastAPI 与 aiohttp 进行 SSE 响应开发？
3、用 FastAPI 和 Hamilton 实现的 PDF 摘要工具
4、放弃 Python 拥抱 Mojo？鹅厂工程师真实使用感受
5、Mojo 如何获得比 Python 快 35000 倍的加速？
6、APL 语言教会我的那些 Python 知识
7、深度解析 Jupyter 的内核架构
8、Fixit 2：Meta 的下一代自动修复 linter
9、使用 Python 构建代码图像生成器
10、apipkg 教程：Python 中的增强延迟加载
11、当 asyncio、twisted、tornado 和 gevent 一起走进酒吧...
12、Python 标准化锁定文件的现状
13、Python：只需编写 SQL
14、Python 中如何比较不兼容的类型？
15、使用 Python 开发一个文件比较工具
16、我最喜欢的素数生成函数

🐿项目&资源
1、codellama：Meta 最新开源的代码生成模型
2、seamless_communication：最先进的语音和文本翻译的基础模型
3、Torchscale：(M)LLM 的基础架构
4、fastapi-best-practices：FastAPI 的最佳实践
5、yappi：又一个 Python Profiler，支持多线程、asyncio 和 gevent
6、funNLP：几乎最全的中文 NLP 资源库
7、prettymapp：在 Web 应用中创建精美的地图
8、pycparser：纯 Python 实现的完整 C99 解析器
9、quivr：生成式 AI 打造你的第二大脑
10、KeymouseGo: 类似按键精灵的鼠标键盘录制和自动化操作
11、ahkunwrapped：集成 AutoHotkey，用 Python 执行自动化
12、100+ AI/机器学习/深度学习/计算机视觉/NLP 项目与代码
13、trafilatura：一个采集 Web 文本的工具

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Python、Java、TypeScript 和 SmallTalk 四种编程语言的创造者将于 9 月 19 日一起出现在舞台上进行历史性的对话。主题是“关于编程语言设计的对话”。https://m.slashdot.org/story/418398

C++ 的发明者 72 岁的 Bjarne Stroustrup 最近有一则简短的采访，给出了一些人生建议：

不要过度专业化。不要太确定你是否知道未来。要灵活，记住职业和工作是长期的。太多的年轻人认为他们可以优化一些东西，然后他们发现他们花了几年或更长时间专注于一些可能不是正确的事情。在这个过程中，他们精疲力竭，因为他们没有花足够的时间建立友谊，也没有在计算机之外过上生活。

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你不能只做代码。你必须对文化和如何表达想法做点什么。我的意思是，我从不后悔花在历史和数学上的时间。数学磨砺你的思维，历史让你了解自己的局限性和世界上正在发生的事情。所以不要太确定。花点时间过上平衡的生活。

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https://m.youtube.com/watch?v=-QxI-RP6-HM