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这里记录每周值得分享的 Python 及通用技术内容,部分为英文,已在小标题注明。(本期标题取自其中一则分享,不代表全部内容都是该主题,特此声明。)
1、Python修饰器的函数式编程[1]
介绍了装饰器的实现原理、带参装饰器、多装饰器、类装饰器和几个典型的示例。文章发布于 2014 年,代码用的还是 Python 2。之所以分享这篇文章,因为它是左耳朵耗子[2]唯一以 Python 为话题的文章,而且写得详细到位。
2、asyncio 的一些高级用法[3]
出自我们的老朋友@古明地觉 的新系列《asyncio 系列》,半个月内已连载 14 篇。真想问问他是如何做到如此高产又高质量的?!文章回答了:如何设计既能接收协程又能接收普通 Python 函数的 API,如何强制事件循环的迭代,如何在不传递参数的情况下在任务之间传递状态……
3、Nginx+uWSGI 部署 Django 以及负载均衡操作[4]
介绍了 uWSGI 和 Nginx 的配置,实现对 Django 服务的反向代理及负载均衡。该文出自仍在连载的《Django 系列》,目前该系列包含 44 篇文章,能作为系统学习 Django 的参考材料。
4、Rye:一个实验性质的Python包管理系统[5]
Python 目前的包管理工具多得让人眼花缭乱,而 Conda 和操作系统的包管理器也存在诸多问题(本周刊第一期就有两则相关内容)。Flask 作者 Armin Ronacher 用 Rust 开发的 rye,借鉴了 Rust 包管理的经验,试图提供一个标准化的解决方案。这篇文章介绍了 rye 的安装及使用。
5、PyInstaller:将你的Python代码打包成独立应用程序[6]
PyInstaller 可将 Python 程序打包为一个可执行文件,支持多个平台如 Windows、Mac 和 Linux。这是一篇简单清晰的使用教程,除了基础介绍外,难得的是它还介绍了两种打包方式的优缺点,以及打包后常见的 5 个问题。
6、如何在 Python 中实现真正的多线程[7](英文)
Python 3.12 即将推出“Per-Interpreter GIL(PEP-684)”特性,它允许 Python 实现真正的并行处理。代码虽然已在 alpha 版本中,但目前只能通过 C-API 使用。文章使用 CPython 的test
模块演示了子解释器的示例。
7、GIL vs. nogil: 改动一行代码,提升十倍 I/O 性能[8](英文)
nogil 项目[9]是另一个试图实现真正多线程的方案,这篇文章测试发现 CPython 3.9-nogil 在单文件和多文件的情况下,比未修改的 CPython 3.9 分别快 2.5 倍和 10 倍。nogil 项目最新的进展是形成了正式的 PEP-703,相关介绍在此[10]。
8、如何在 PyCharm 中创建一个密码生成器?[11](英文)
PyCharm 官方推出的文章教程,指导在 PyCharm 中创建项目、导入包、使用 Typer 库创建 CLI 应用、运行和调试代码、创建和编辑运行配置,适合于新人学习练手。另外,PyCharm 2023.1.2[12] 版本刚刚发布,可以去尝鲜!
9、Python 元类教程(带示例)[13](英文)
在 Python 中,一切都是对象,包括类。元类是 Python 的一项强大功能,允许你在运行时动态地创建类(实际是创建一个type
类型的对象)。文章探讨元类的基础知识,以及更高级的功能和示例。
10、当在终端输入“ls”后会发生什么?[14](英文)
有一道很常见的面试题:“当在浏览器输入 google.com 后会发生什么?”由于见得多了,每个人都能回答个一二,但是,经常跟终端打交道的我们,能否回答这个问题呢:当在终端输入命令后会发生什么?文章主要介绍了终端的历史、启动过程、命令的解析和执行过程。
1、WingetUI:更好用的包管理器 UI[15](英文)
该项目的目标是为 Win 10-11 中最常见的 CLI 包管理器(如 Winget、Scoop 和 Chocolatey)创建一个直观的 GUI。已支持软件包的安装、更新和卸载、排队安装、消息通知、黑暗模式、导入/导出等功能。
2、pandas-ai:支持 AI 功能的 Pandas[16](英文)
Pandas 无疑是目前最流行的数据分析和处理工具,当它结合了生成式 AI 的能力后,会不会更好用呢?答案似乎是的!pandasai 项目支持用文字的方式操作 Pandas 的数据对象,可简化很多 Pandas 库的操作。
3、promptulate:一个强大的 LLM Prompt Layer 框架[17]
一个专为 Prompt Engineer 设计的 LLM Prompt Layer 框架,支持连续对话、角色预设、对话存储、工具扩展等功能,可以无需代理直接访问,开箱即用。通过 promptulate,你可以轻松构建起属于自己的 GPT 应用程序。
4、MicroPython:面向微控制器和嵌入式系统的 Python[18](英文)
MicroPython 新发布了 1.20 版本,引入了一个新的轻量级包管理器,减小了代码大小,并增加了对许多新板的支持。另外,LWN 的这篇文章[19]对此版本做了介绍,文章还提到 Anaconda 有可能在 Q2 将 PyScript 的运行时从 Pyodide 替换为 MicroPython。
5、DB-GPT:以数据库为基础的 GPT 实验项目[20]
使用本地化的 GPT 大模型与你的数据和环境交互,无数据泄露风险,100% 私密,100% 安全。基于 FastChat 构建大模型运行环境,并提供 vicuna 作为基础的大语言模型,通过 LangChain 提供私域知识库问答能力,支持插件模式,在设计上原生支持 Auto-GPT 插件。
1、Ep 40. Rust 和 PyO3:让 Python 再次伟大[21]
断更许久的《捕蛇者说》播客回归了!本期的嘉宾是 PyO3 项目的维护者,他的另一个身份是 wechatpy 的作者。Rust 和 PyO3 项目能放大 Python 的优势,并能改造 Python 的应用生态。我们曾推荐过性能最快的代码分析工具 Ruff[22],另外 Flask 作者新开发的包管理工具 rye[23],它们都是 Rust 与 Python 结合的产物。(题外话:看到了捕蛇者说的三位主播发推/发博缅怀左耳朵耗子,想不到他对 Python 圈子有这么多渊源。R.I.P)
2、Talk Python to Me #415: Future of Pydantic and FastAPI[24](英文)
Pydantic 2.0 使用 Rust 重写了核心及顶层的代码,将对构建在其之上的库产生积极的影响,比如 FastAPI。播客邀请了 Pydantic 的 Samuel Colvin 以及 FastAPI 的 Sebastián Ramírez 一起采访,话题度很新!
3、再访《流畅的 Python》作者 Luciano Ramalho[25](英文)
我在上个月推荐过新上市的《流畅的 Python》中文第二版(链接[26]),这里补充两则相关材料。这期播客来自 thoughtworks,是在《Fluent Python》英文第二版上市前的访谈,介绍了关于 Python 发展、不同语言的对比、新书的变化等。另外,他们还在 2020 年新书写作期间录了一期“The future of Python”[27],两期播客都有完整的文字稿。
4、最常用的七种分布式系统模式[28](英文)
一则简短的科普视频,介绍了七种分布式系统模式:Ambassador、Circuit Breaker、CQRS、Event Sourcing、Leader Election、Publisher/Subscriber、Sharding。视频中的动画和图例都非常直观和舒适,让人赏心悦目。
1、作为程序员,有什么提升生活/工作体验的 App、硬件、服务?[29]
V2ex 上的一个帖子,大家对这样的话题似乎很有发言欲。我在此最想推荐的 APP 是 Feedly 和 Substack,用于阅读 RSS 和 Newsletter。Feedly 对本周刊的素材采集帮助极大!(心愿:依靠读者的打赏,让我用上 Feedly Pro+ 的 AI 功能!)
2、rye 应该存在么?[30](英文)
前文已提到过 rye,那么,mitsuhiko 是出于什么考虑而开发了它呢?它想解决什么样的问题,想打造出一款什么样的工具呢?Python 官方对包管理会有什么发展支持呢?Github 上的这个问题引起了广泛的讨论。
3、你是怎样开始程序员职业生涯的?[31]
V2ex 上的帖子,楼主分享了自己从读书到就业前几年的故事,评论区有不少人分享了自己的经历。你是如何开始自己的程序员之路的呢?
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[1]
Python修饰器的函数式编程: http://coolshell.cn/articles/11265.html
[2]左耳朵耗子: https://coolshell.cn/haoel
[3]asyncio 的一些高级用法: https://www.cnblogs.com/traditional/p/17403428.html
[4]Nginx+uWSGI 部署 Django 以及负载均衡操作: https://segmentfault.com/a/1190000043790186
[5]Rye:一个实验性质的Python包管理系统: http://vra.github.io/2023/05/17/rye-intro/
[6]PyInstaller:将你的Python代码打包成独立应用程序: https://juejin.cn/post/7232571353123487802
[7]如何在 Python 中实现真正的多线程: https://martinheinz.dev/blog/97
[8]GIL vs. nogil: 改动一行代码,提升十倍 I/O 性能: https://www.backblaze.com/blog/python-gil-vs-nogil-boost-i-o-performance-10x-with-one-line-change/
[9]nogil 项目: https://pythoncat.top/posts/2021-11-14-GIL
[10]在此: https://pythoncat.top/posts/2023-02-20-GIL
[11]如何在 PyCharm 中创建一个密码生成器?: https://blog.jetbrains.com/pycharm/2023/05/create-passphrase-generator-in-pycharm/
[12]PyCharm 2023.1.2: https://blog.jetbrains.com/pycharm/2023/05/pycharm-2023-1-2-is-out
[13]Python 元类教程(带示例): https://coderslegacy.com/python-metaclass-tutorial/
[14]当在终端输入“ls”后会发生什么?: https://www.warp.dev/blog/what-happens-when-you-open-a-terminal-and-enter-ls
[15]WingetUI:更好用的包管理器 UI: https://github.com/marticliment/WingetUI
[16]pandas-ai:支持 AI 功能的 Pandas: https://github.com/gventuri/pandas-ai
[17]promptulate:一个强大的 LLM Prompt Layer 框架: https://github.com/Undertone0809/promptulate
[18]MicroPython:面向微控制器和嵌入式系统的 Python: https://github.com/micropython/micropython/releases/tag/v1.20.0
[19]这篇文章: https://lwn.net/Articles/931051
[20]DB-GPT:以数据库为基础的 GPT 实验项目: https://github.com/csunny/DB-GPT
[21]Ep 40. Rust 和 PyO3:让 Python 再次伟大: https://pythonhunter.org/episodes/ep40
[22]Ruff: https://pythoncat.top/posts/2023-04-09-ruff
[23]rye: https://github.com/mitsuhiko/rye
[24]Talk Python to Me #415: Future of Pydantic and FastAPI: https://talkpython.fm/episodes/show/415/future-of-pydantic-and-fastapi
[25]再访《流畅的 Python》作者 Luciano Ramalho: https://www.thoughtworks.com/insights/podcasts/technology-podcasts/fluent-python-revisited
[26]链接: https://pythoncat.top/posts/2023-04-28-fluent
[27]一期“The future of Python”: https://www.thoughtworks.com/insights/podcasts/technology-podcasts/future-python
[28]最常用的七种分布式系统模式: https://youtu.be/nH4qjmP2KEE
[29]作为程序员,有什么提升生活/工作体验的 App、硬件、服务?: https://www.v2ex.com/t/940584
[30]rye 应该存在么?: https://github.com/mitsuhiko/rye/discussions/6
[31]你是怎样开始程序员职业生涯的?: https://www.v2ex.com/t/940195
[32]赞赏: https://img.pythoncat.top/wechat_code.png
[33]买杯咖啡: https://www.buymeacoffee.com/pythoncat
[34]爱发电: https://afdian.net/a/pythoncat
[35]Python猫: https://img.pythoncat.top/python_cat.jpg
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