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  • Python潮流周刊#8:Python 3.13 计划将解释器提速 50%!


    合集 - Python潮流周刊(18)
    1.Python潮流周刊#3:PyPI 的安全问题05-272.Python潮流周刊#2:Rust 让 Python 再次伟大05-203.Python潮流周刊#1:如何系统地自学Python?05-134.Python潮流周刊#4:Python 2023 语言峰会05-315.Python潮流周刊#5:并发一百万个任务要用多少内存?06-036.Python潮流周刊#6:Python 3.12 有我贡献的代码!06-107.Python潮流周刊#7:我讨厌用 asyncio06-17
    8.Python潮流周刊#8:Python 3.13 计划将解释器提速 50%!06-24
    9.Python潮流周刊#9:如何在本地部署开源大语言模型?07-0110.Python潮流周刊#10:Twitter 的强敌 Threads 是用 Python 开发的!07-0811.Python 潮流周刊第 11 期(2023-07-15)07-1512.Python 潮流周刊#12:Python 中如何调试死锁问题?07-2213.Python 潮流周刊第 13 期(2023-07-29)07-2914.Python 潮流周刊第 14 期(内容摘要)08-0515.Python 潮流周刊#15:如何分析 FastAPI 异步请求的性能?08-1316.Python 潮流周刊#16:优雅重要么?如何写出 Pythonic 的代码?08-1917.Python 潮流周刊#17:Excel 终于支持 Python 了、Meta 重磅开源新项目、Mojo 新得 1 亿美元融资08-2718.Python 潮流周刊#18:Flask、Streamlit、Polars 的学习教程09-02
    收起

    你好,我是猫哥。这里每周分享优质的 Python 及通用技术内容,部分为英文,已在小标题注明。(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。)

    首发于我的博客:https://pythoncat.top/posts/2023-06-24-weekly

    🦄文章&教程

    1. Python 3.13 版本的计划 (英)

    Faster CPython 项目(即香农计划)有了关于 3.13 版本的最新计划,这次的性能目标是减少解释器 50% 的耗时。涵盖三项主要工作:第 2 层的优化器、启用子解释器(PEP-554)、内存管理。

    1. 为什么 Numpy 并行性很重要? (英)

    Numpy 是作科学计算和数据分析的最重要的库之一,并行性是提升其性能的重要手段。文章介绍了 5 种可以实现 Numpy 并行性的场景和方法:加载/保存 Numpy 数组数据、高效地计算数学函数、高效地初始化数组、并行执行数组的元素级数学运算、在进程间高效共享 Numpy 数组数据。

    1. 用少于 100 行的 Rust 使 Python 变快 100 倍 (英)

    文章针对一个有性能问题的 Python 库,使用 Rust 重写并作了三轮优化后,提升了性能 100 倍。文中使用了 py-spy 库绘制火焰图,分析出了代码的瓶颈点,并以此作为优化的依据,可以看到前后火焰图的差别很大。

    py-spy火焰图

    1. 将 Python 项目移植到 Rust (英)

    文章指出“一步到位的移植”方式存在一些问题,从而提出“迭代式移植”的方法,并给出了一个代码示例。

    1. 设计 Pythonic 的库 API (英)

    如何设计出一个 Pythonic 的 API?在设计上有什么方法和基本原则呢?文章从代码结构、变量命名、错误处理、版本控制、类型注解等方面,给出了非常详细的介绍。文章较长,最后总结出 18 条 takeaways。

    1. 编译类型化的 Python (英)

    Python 已支持类型提示,那能否编译 Python 代码为本地代码以提升性能呢?虽然类型提示可以提供一些性能优化,但由于 Python 的动态特性和灵活性,使得静态分析和编译非常困难。因此目前还没有一种方法可以将 Python 代码编译成本地代码以提高性能。

    1. pytest 的夹具很神奇! (英)

    夹具(fixture)是在测试前设置和准备必要数据的一种机制,可以将测试数据和测试代码分离。文章介绍了 pytest 中夹具的基本用法,以及与 Django 项目的结合使用。

    1. 探析 Python 字典的实现原理 (英)

    这是一个系列文章,支持用可视化的调试方式探析 Python字典的实现原理。这篇文章介绍了如何通过哈希表实现字典,以及如何解决哈希冲突。

    在列表中搜索的可视化

    1. Flask vs Django:选择完美的 Python Web 框架 (英)

    Python 最主流的两个 Web 框架是 Flask 和 Django,文章深入比较了它们的主要功能、优势与缺点、流行的插件和使用场景等,让读者更方便做出自己的选择。

    1. 为什么不告诉人们“简单地”使用 pyenv、poetry、anaconda (英)

    文章的要点是:介绍一个基本的 Python 打包流程,尽可能减少依赖和要求,并解决大多数用户的打包问题。文中列出了一些常见的打包问题,并提供了一些解决方案,同时指出了一些常见的打包工具(如 homebrew、pyenv、anaconda、poetry)的缺点。

    1. PyScript 中的 Asyncio (英)

    文章介绍了在 PyScript/Pyodide 中使用 async/await/asyncio 来编写并发代码,还介绍了 Pyodide.Webloop 的实现,该实现允许 async/await 与浏览器事件循环一起使用。

    1. 线程的问题及其解决方案 (英)

    上期周刊第一则分享中的三篇文章偏向于支持隐式的 async,有读者建议再呈现一些支持显式 async 的观点。这篇文章的要点是:线程会使本地推理变得困难,而本地推理是软件开发中最重要的事情之一。因此,应该避免使用线程,而使用异步编程模型,如回调、promise、协程等。同时,文章还提到了使用隐式协程的风险,因为它们可能会导致与线程相同的问题。(@Plutonium 投稿)

    🎁Python潮流周刊🎁已免费发布了 8 期,访问下方链接,即可查看全部内容:https://pythoncat.top/tags/weekly

    🐿️项目&资源

    1. PyQt-Fluent-Widgets:基于 PyQt5 的 Fluent Design 风格组件库

    目前开源且美观实用的 PyQt/PySide 组件库很少,所以作者照着 WinUI3 的设计稿写了这个 Fluent Design 风格的组件库,支持亮暗主题无缝切换和自定义主题色,支持 PyQt5/PyQt6/PySide2/PySide6 ,搭配 QtDesigner 可以快速设计出美观的界面。(来自@shokokawaii)

    1. pyvibe:使用 Python 生成样式化的 HTML 页面 (英)

    PyVibe是一个用于创建网页的 Python 库,让 Python 开发者快速构建前端页面,简化 UI 开发。PyVibe 返回一个 HTML 字符串,可用于静态页面、Flask 函数、Pyodide 动态客户端呈现。

    PyVibe生成标题及文本的示例

    1. pynecone:纯 Python 的 Web 框架 (英)

    Pynecone 发布于 2022 年 12 月,已获得 9K 星星,可谓十分火爆。它是一个用于构建和部署 Web 程序的全栈框架,提供了 50+ 内置组件,支持创建复杂的布局和使用 CSS 的全部功能来设置样式。

    Pynecone文档及演示项目

    1. pytudes:短小精悍的 Python 编程练习内容 (英)

    这个项目包含了一些短小却很有挑战性的项目代码,既有“Advent of Code”历年的年度编程挑战活动的题目,也有“The Riddler”的系列数学谜题,还有文字谜题、概率问题等,甚至有使用 Python 解任何的数独题、实现一个 lisp 解释器,等等。

    1. recognize-anything:Recognize Anything 模型和 Tag2Text 模型 (英)

    Recognize Anything Model 是一种图像标记模型,可以高精度地识别任何常见类别;Tag2Text 是一种以标签为指导的视觉语言模型,可以支持字幕、检索和标签。这个项目是这两个模型的代码实现。

    对比不同模型的物体标注能力

    1. ask-multiple-pdfs:支持与多个 PDF 聊天的 Langchain 程序 (英)

    支持使用自然语言同时与多个 PDF 文件进行对话。项目使用了 streamlit,可在浏览器中显示用户界面。

    实现原理图

    1. DeepKE:用于知识图谱提取和及构建的开放工具包 (英)

    DeepKE 是用于知识图谱构建的知识提取工具包,支持 cnSchema、低资源、文档级和多模态场景的实体、关系和属性提取。三个主要功能:命名实体识别、关系提取、属性提取。项目提供了详细的文档、教程和在线演示。

    模型的框架

    1. awesome-DevOps:精选的 DevOps 平台、工具、实践和资源的列表 (英)

    一个“awesome”系列仓库,收录了关于 DevOps 的方方面面的内容,包含各种平台、自动化、CI/CD、代码管理、网络服务器、数据库、监控工具、网关、混沌工程,等等。

    🥂讨论&问题

    1. Hacker News:Our Plan for Python 3.13 (英)

    一则热门讨论,话题关于 Python 3.13 版本的开发计划。不出意外,大部分的留言都围绕着 GIL,赞成与反对声皆有。

    1. 在你最喜欢的编程语言中,有哪些很优雅的代码库? (英)

    这也是一则 HN 上的帖子,既引起了关于编程语言本身的讨论,也涉及不同编程语言生态中的一些优秀的项目。有趣的是,有三则关于 Python 的留言都推荐了我们在上文中分享的pytudes 项目!

    🐼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。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/pythonista/p/17501383.html
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