Python 潮流周刊#20：三种基准测试的方法、为什么代码在函数中运行得更快？
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文章&教程
1、三种对 Python 作基准测试的方法[1]
文章介绍了使用标准库对 Python 作基准测试的几种方法：time、timeit、cProfile 与 profile，详细介绍了几个工具的使用方法及测试数据的解读。
2、舍弃 Poetry 和 PDM，切换成 Hatch[2]
作者“移情别恋”了 Hatch，开始在项目中使用它。文章介绍了他喜欢 Hatch 的一些小亮点：环境隔离、命令脚本、可替代 Tox、可选的依赖项等。（附：Python 任务自动化工具 tox 教程[3]）
3、TOML 文件格式有什么问题？[4]
TOML 是“改进的” INI 文件，是 Python 推荐的配置文件格式。文章提到，连 TOML 的作者也认为它是一种糟糕的格式！文章指出了它的问题：非常冗长、层次结构很难仅从语法推断、像 YAML 一样过于复杂、具有语法类型。
4、用 Python 玩转遗传算法[5]
遗传算法（Genetic Algorithm）是一种受生物进化理论启发的优化算法，用于解决复杂的搜索和优化问题。文章用 Python 演示了这种算法的使用例子。
5、现代 Python 的类型提示：Protocal 类[6]
Protocol 类是 Python 3.8 版本中引入的，用于指定一个类应该实现哪些方法，与 Java 的 Interface 相似。在保持 Python 动态类型用法的情况，使用 Protocal 可以获得部分静态类型检查的效果。
6、tornado 的协程调度原理[7]
Tornado 是一个高性能的 Web 框架，文章解读它的源码，主要想搞清楚：yield 暂存的状态到哪去了、重新恢复执行的“合适的时机”到底是什么、具体是怎么恢复执行的？
7、可视化 CPython 发布过程[8]
文章基于 PEP-101 梳理了 CPython 的发布过程，绘制出了详细的流程图并给出关键步骤的解释。
CPython构建与发布流程
8、如何用 PyObjC 与 Apple Vision 框架作文本识别[9]
Apple 的 Vision 框架提供了一系列预训练的模型和 API，可快速在应用中添加图像分析和计算机视觉功能。PyObjC 可实现 Python 与 Objective-C 的交互。文章将它们结合，开发了一个文本处理项目。
9、调试 Python 中正则表达式的灾难性回溯[10]
作者使用 py-spy 定位一个 CPU 100% 占用问题，找出了罪魁祸首的正则表达式，进而探讨灾难性回溯及其解决方法，并给出了优化性能的建议写法。
10、使用 Django 和 HTMX 开发一个数据库搜索项目[11]
一篇详细的 Django 项目教程，实现一个全栈的项目。文中有作者的教程视频。
11、异步 SqlAlchemy 和多数据库管理[12]
利用 asyncio 和 SqlAlchemy 库，文章探讨了如何有效地连接和管理多个数据库，获得可扩展且具有弹性的架构。文章介绍了两种实现方法。
12、Python Fire：自动生成命令行接口[13]
Fire 是谷歌开源的一个用于生成 CLI 的库，Github 25K star。这篇文章介绍了它的一般命令、组合命令、链式命令、复杂命令等用法。
13、我最爱的解 LeetCode 问题的 Python 技巧[14]
文章介绍了 Python 中的一些小技巧，从初级到高级，多数与数据结构相关，在解 LeetCode 问题时很有用。
14、为什么 Python 代码在函数中运行得更快？[15]
Python 代码分别在函数和全局模块中运行，哪个更快呢？为什么是在函数中更快呢？Python 代码执行的工作原理是什么？如何测试与优化 Python 函数的性能？
Python潮流周刊已免费发布了 20 期，访问下方链接，即可查看全部内容：https://pythoncat.top/tags/weekly[16]
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️项目&资源
1、hatch：时髦的可扩展的 Python 项目管理库[17]
一个 Python 项目管理工具，有标准化构建系统、强大的环境管理、轻松发布到 PyPI、版本管理、响应式 CLI、比 pipenv 和 poetry 同类工具快约 2-3 倍。（star 4.4K）
2、keep：开源的告警管理和自动化执行平台[18]
可以将所有告警整合到一个管理平台中，并编排工作流以自动化执行端到端的流程。支持对接多种数据采集平台、数据库、办公软件等，可视化编排告警处理工作流。（star 2.2K）
3、PyPI Data 网站：查看 PyPI 的各项数据[19]
一个神奇的网站！包含 PyPI 的各类统计数据、曲线图和饼图，例如文件总数、总大小、一些功能特性的流行趋势等等。
PyPI数据统计
4、strictyaml：类型安全的 YAML 解析和校验库[20]
用于解析 YAML 的受限子集，拒绝解析丑陋的、难以阅读和不安全的 YAML 特性，有严格的标记验证和直接的类型转换，可替代 pyyaml、ruamel.yaml 和 poyo，有清晰可读的异常信息。（star 1.3K）
5、facefusion：更先进的换脸工具[21]
最新开源的一个人像换脸库，star 涨得飞快！（star 6.9K）
6、pyflyby：一套 Python 的生产力工具[22]
包含一系列的小工具，功能包含用于命令行的 py、用于 IPython 的自动导入、添加缺失的 import、删除不用的 import、格式化 import、打印一组文件的 import、重命名导入，等等。
7、instagraph：将文本内容或 URL 转换为可视化的知识图谱[23]
可以提取复杂信息中的实体，生成它们的关系图谱。使用了 GPT-3.5，以及 Flask 来生成色彩友好的图例；响应式设计，可在任何设备上使用。
8、textual-web：在浏览器中运行 TUI 和终端[24]
将 Textual 开发的 app 发布到网页上，也可以在浏览器中使用命令行终端。是个很有意思的项目。
9、ziggy-pydust：用 Zig 语言构建 Python 扩展[25]
一个开发框架，可打包用 Zig 编写的 Python 扩展模块，还包含一个 Pytest 插件可发现与运行 Zig 测试。集成了 Poetry，方便构建 wheel 和发布。支持缓冲区协议，可以实现零拷贝提升 Numpy 计算。
10、MFTCoder：多任务微调代码大模型[26]
一个开源的多任务代码大语言模型项目，包含代码大模型的模型、数据、训练等。在 HumanEval Benchmarks 的 Python Pass@1 取得了 74.4% 的开源 SOTA 成绩，超过 GPT-4。
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参考资料
[1]
三种对 Python 作基准测试的方法: https://superfastpython.com/benchmark-python-code/
[2]舍弃 Poetry 和 PDM，切换成 Hatch: https://andrich.me/2023/08/switching-to-hatch/
[3]Python 任务自动化工具 tox 教程: https://pythoncat.top/posts/2020-01-06-tox
[4]TOML 文件格式有什么问题？: https://hitchdev.com/strictyaml/why-not/toml/
[5]用 Python 玩转遗传算法: https://joseprupi.github.io/misc/2023/08/19/playing_with_genetic_algorithms_in_python.html
[6]现代 Python 的类型提示：Protocal 类: https://codebeez.nl/blogs/type-hinting-in-modern-python-the-protocol-class/
[7]tornado 的协程调度原理: https://dev.to/caipi/tornado-de-xie-cheng-diao-du-yuan-li-2h34
[8]可视化 CPython 发布过程: https://sethmlarson.dev/security-developer-in-residence-weekly-report-9
[9]如何用 PyObjC 与 Apple Vision 框架作文本识别: https://yasoob.me/posts/how-to-use-vision-framework-via-pyobjc/
[10]调试 Python 中正则表达式的灾难性回溯: https://krishnanchandra.com/posts/regex-catastrophic-backtracking/
[11]使用 Django 和 HTMX 开发一个数据库搜索项目: https://www.photondesigner.com/articles/database-search-django-htmx
[12]异步 SqlAlchemy 和多数据库管理: https://python-bloggers.com/2023/09/asynchronous-sqlalchemy-and-multiple-databases/
[13]Python Fire：自动生成命令行接口: https://juejin.cn/post/7278246015193464847
[14]我最爱的解 LeetCode 问题的 Python 技巧: https://www.jjinux.com/2022/08/python-my-favorite-python-tricks-for.html
[15]为什么 Python 代码在函数中运行得更快？: https://stackabuse.com/why-does-python-code-run-faster-in-a-function/
[16]https://pythoncat.top/tags/weekly: https://pythoncat.top/tags/weekly
[17]hatch：时髦的可扩展的 Python 项目管理库: https://github.com/pypa/hatch
[18]keep：开源的告警管理和自动化执行平台: https://github.com/keephq/keep
[19]PyPI Data 网站：查看 PyPI 的各项数据: https://py-code.org/stats
[20]strictyaml：类型安全的 YAML 解析和校验库: https://github.com/crdoconnor/strictyaml
[21]facefusion：更先进的换脸工具: https://github.com/facefusion/facefusion
[22]pyflyby：一套 Python 的生产力工具: https://github.com/deshaw/pyflyby
[23]instagraph：将文本内容或 URL 转换为可视化的知识图谱: https://github.com/yoheinakajima/instagraph
[24]textual-web：在浏览器中运行 TUI 和终端: https://github.com/Textualize/textual-web
[25]ziggy-pydust：用 Zig 语言构建 Python 扩展: https://github.com/fulcrum-so/ziggy-pydust
[26]MFTCoder：多任务微调代码大模型: https://github.com/codefuse-ai/MFTCoder
[27]赞赏: https://img.pythoncat.top/wechat_code.png
[28]买杯咖啡: https://www.buymeacoffee.com/pythoncat
[29]投稿/建议通道: https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly/issues/new
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