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你好，我是猫哥。这里每周分享优质的 Python、AI 及通用技术内容，大部分为英文。题目取自其中两则分享，不代表全部内容都是该主题，特此申明。
本周刊由 Python 猫 出品，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你筛选最值得分享的文章、教程、开源我的项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮忙所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的支出。
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本周的大新闻一个接一个啊！微软在 Python 之父 Guido 的帮忙下，在 Excel 中集成了 Python；Meta 开源了 Code Llama，让程序员看到领有本人编码助手的福音；Mojo 发表 1 亿美元的巨额融资，势头之猛让人惊叹。本期周刊还分享了几则对于 FastAPI 的内容、大量学习资源、100 多个新鲜出炉的演讲视频等等，不容错过哟~~
起源：https://pythoncat.top/posts/2023-08-26-weekly
🦄文章 & 教程
1、Excel 终于反对 Python 了！
本周的重磅新闻！微软将 Python 引入到 Excel 中，反对在 Excel 中应用 Python 弱小的数据分析、统计建模以及数据可视化库（pandas、statsmodels、Matplotlib 和 seaborn 等）。Guido 发推示意他参加了这个我的项目。
2、如何应用 FastAPI 与 aiohttp 进行 SSE 响应开发？
Server-Sent Events（服务器推送事件）能够让服务端一边生成内容，一边将数据返回给客户端。文章介绍了 FastAPI 如何应用 SSE 形式返回数据，并用 requests 和 aiohttp 来获取与展现接口数据。
3、用 FastAPI 和 Hamilton 实现的 PDF 摘要工具
文章应用 FastAPI、Hamilton、Streamlit 和 ChatGPT 开发了一个 PDF 文件摘要工具，介绍了我的项目的设计思路、架构设计与编程实现，效果图如下：
4、放弃 Python 拥抱 Mojo？鹅厂工程师实在应用感触
Mojo 是 LLVM 作者公布的一门新语言，齐全兼容 Python 的语法。这篇文章上手体验了 Mojo 编程，比照 Python 探讨了它的一些语法、个性以及以后存在的问题。
5、Mojo 如何取得比 Python 快 35000 倍的减速？
Mojo 在生成曼德博汇合时比 Python 快 35000 倍，这篇文章介绍了为什么要选用曼德博算法作掂量，以及 Mojo 语言做了哪些优化来实现高性能？（附：Mojo 所属的公司 Modular 本周发表取得 1 亿美元融资，总融资已达到 1.3 亿美元！！）
6、APL 语言教会我的那些 Python 常识
APL 是在 1960 年代开发的一种高度符号化的编程语言，作者在学习这门语言后，反而加深了对 Python 编程的了解。作者受到触动的只是简略的一行代码，但它蕴含了内置函数、布尔值、数据驱动、列表推导式等 Python 优雅编程的因素。（附：从这 27 门编程语言中，也能够加深对 Python 的了解）
7、深度解析 Jupyter 的内核架构
Jupyter Notebooks 十分弱小，它是如何做到的呢？这篇文章剖析了 Jupyter 架构的内核以及一些乏味的实现细节，包含代码的执行工作流、代码解析执行、主动补全、代码查看、调试、虚构输出、客户端和网关等。作者预报后续还会解析 Jupyter Server、JupyterLab、JupyterHub、Jupyter Enterprise Gateway 等我的项目。
8、Fixit 2：Meta 的下一代主动修复 linter
Meta 开源的 linter 工具 Fixit 公布了 2.0 版本，它反对主动修复问题，反对用户自定义 lint 规定。这篇文章介绍了 Meta 在应用 Flake8 时遇到的问题、为什么要开发 FIXit，以及为什么要重构出 Fixit 2 这个新版本？
9、应用 Python 构建代码图像生成器
一篇超级具体的全栈实战教程，波及技术有 Flask、Jinja、Playwright、Pygments 和 Javascript，实现的是一个代码 - 图片生成器，也就是能够给代码片段增加款式并生成好看的图片。
10、apipkg 教程：Python 中的加强提早加载
周刊第 16 期分享了一篇 importlib 实现提早加载的文章，这篇文章中的 apipkg 也能实现同样的成果，但用法稍有不同，能够对照学习。
11、当 asyncio、twisted、tornado 和 gevent 一起走进酒吧 …
当谈到 Python 并发时，就离不开题目的这些库。文章介绍和比照了这几个库，探讨了它们的设计与应用。那么，该应用哪个异步库呢？
12、Python 标准化锁定文件的现状
作者想给 Python 提供一种标准化的依赖包锁定文件，曾在 2021 年发动了 PEP-665，但因为短少对 sdist 的反对而被回绝了。作者当初做了一些概念验证的事件，打算有 5 步，目前停顿到第 3 步。（附：本月新发动的 PEP-725 – 在 pyproject.toml 中指定内部依赖项）
13、Python：只需编写 SQL
作者看到 Go 编程时不喜爱用 ORM，因而也想尝试不必 ORM 而在 Python 中间接写 SQL。这种回归传统做法的次要问题是会混同数据库操作与业务逻辑，但并不是不可行。
14、Python 中如何比拟不兼容的类型？
一篇很具体的基础教程，探讨了TypeError 的含意、呈现的起因以及解决办法。文章十分之粗疏，介绍了 20 多种容易出错的场景，有些是初学者问题，但也有些是新手也易漠视的编程细节。
15、应用 Python 开发一个文件比拟工具
有很多版本治理和差别比拟工具，然而是否用 Python 开发一个简略的工具实现呢？文章应用 difflib、argparse 和 HtmlDiff 别离开发了命令行工具和 HTML 网页两个版本的文件比拟工具。
16、我最喜爱的素数生成函数
埃拉托斯特尼筛法是一种生成素数的算法，作者提供了一个 Python 实现，然而代码的性能和内存占用是次要的问题，因而作者做了一些优化改良，最初给出了一个有具体正文的优化版本。
🎁Python 潮流周刊🎁已收费公布了 17 期，拜访下方链接，即可查看全部内容：https://pythoncat.top/tags/weekly
原文：https://pythoncat.top/posts/2023-08-26-weekly
🐿️我的项目 & 资源
1、codellama：Meta 最新开源的代码生成模型
本周最火的开源我的项目！Code Llama 基于 Llama 2，可收费商用，可预感不久的未来会呈现大量的编程工具！目前反对的语言包含 Python、C++、Java、PHP、Typescript/Javascript、C# 和 Bash。值得一提的是，它蕴含一个“Code Llama – Python”专用版本，基于 100B token 微调！（star 4K）
2、seamless_communication：最先进的语音和文本翻译的根底模型
SeamlessM4T 也是 Meta 开源的我的项目，旨在提供高质量的翻译，让不同语言的人通过语音和文本轻松交换。反对 101 种语言的语音输入、96 种语言的文本输出与输入、35 种语言的语音输入。（star 3.7K）
3、Torchscale：(M)LLM 的基础架构
微软开源的一个 PyTorch 库，可让开发者高效地扩大 Transformers，聚焦于晋升建模的能力与通用性，同时晋升训练的稳定性与效率。（star 2.4K）
4、fastapi-best-practices：FastAPI 的最佳实际
这个 Github 我的项目是一篇汇合了 20 多项 FastAPI 最佳实际的长文，包含我的项目构造、数据校验、解耦与重用依赖、遵循 REST、文档、linter 等等话题。（star 4.5K）
5、yappi：又一个 Python Profiler，反对多线程、asyncio 和 gevent
yappi 是 PyCharm 默认的性能分析器之一，它是用 C 编写的，反对多线程、asyncio 和 gevent，能够显示挂机工夫与理论 CPU 工夫。（star 1.2K）
6、funNLP：简直最全的中文 NLP 资源库
一个十分丰盛的资料库，蕴含 NLP/ 人工智能的大量内容。（star 55.7K）
7、prettymapp：在 Web 利用中创立精美的地图
这是一个 Web 利用和 Python 包，可从 OpenStreetMap 获取数据生成丑陋的地图作品。它基于另一个有 10K star 的我的项目 prettymaps，次要简化了配置、升高代码复杂性、并应用 streamlit 开发了 Web 端利用。（star 1.7K）
8、pycparser：纯 Python 实现的残缺 C99 解析器
一个用 Python 写的 C 语言解析器，可轻松集成到须要解析 C 源代码的程序中。它最次要的用处是在 cffi 库中，用于解析 C 函数和类型的申明。（star 3K）
9、quivr：生成式 AI 打造你的第二大脑
利用生成式 AI 来存储和检索非结构化的信息，能够了解成反对人工智能的 Obsidian。能够解决各种模式的文件如文本、图片、代码、音频和视频等，依赖于 ChatGPT、Docker、Supabase，只反对操作系统是 Ubuntu 22+。（star 21.7K）
10、KeymouseGo: 相似按键精灵的鼠标键盘录制和自动化操作
一个中文我的项目。记录用户的鼠标键盘操作，通过触发按钮主动执行之前记录的操作，可设定执行的次数，能够了解为精简绿色版的 按键精灵。反对 Windows、Linux 和 Mac 零碎。（star 4.3K）
11、ahkunwrapped：集成 AutoHotkey，用 Python 执行自动化
AutoHotkey 是一种自动化脚本语言和工具，用于在 Windows 上创立快捷键、宏和自动化工作，例如模仿按键和鼠标操作、窗口治理、剪贴板操作、自动化表单填写等。这个我的项目笼罩了 AutoHotkey API，应用 Python 来桥接，扩大 AutoHotkey 的能力。
12、100+ AI/ 机器学习 / 深度学习 / 计算机视觉 /NLP 我的项目与代码
这个仓库收录了很多学习资源，其中很多也是一些聚合类的我的项目，也就是说理论蕴含的我的项目与材料有上万之多。（star 13.2K）
13、trafilatura：一个采集 Web 文本的工具
一个 Python 包和命令行工具，能够解决 Web 的文本信息，并转化成各种罕用格局输入。蕴含爬虫性能、HTML 解析、网页内容萃取等等。（star 1.9K）
🐢播客 & 视频
1、2023 年 PyCon 澳大利亚的 84 个视频
澳大利亚往年 PyCon 上的演讲视频。目前已公布 84 个视频。
2、2023 年 Pycon 以色列的 23 个视频
以色列往年 PyCon 上的演讲视频。目前已公布 23 个视频。
3、2023 年 SciPy Talk 的 44 个视频
SciPy Talk 是科学计算畛域的年度会议，通常涵盖数据分析、机器学习、人工智能、迷信可视化等话题。目前已公布 44 个视频。
🥂探讨 & 问题
1、如果只懂 Python，如何构建 Web 程序的前端？
独自一人开发，想要疾速实现全栈的 SaaS 利用，反对用户身份验证、订阅、付款等业务性能，前端该如何抉择呢？Reddit 上的这个帖子，或者能给你提供一些思路 / 办法。
2、V2EX 上三则对于 Python 后端的热门探讨
近期在 Python 节点下最冷落的三篇帖子：Python 后端该如何晋升本人呢？、深夜睡不着，思考为什么国内 Python Web 后端太少、Python 做后端，绝对于 Java 或者 go 来说，到底差在哪？从待业的角度来看，Python 后端在国内的确偏少，不仅后端，其它畛域也有一种“热度涨潮”的感觉（除了 AI 相干）。Python 潮流周刊的创刊想法之一就是去欧美盗火，为国内 Python 社区注入生机。愿论坛里未来能少一些丧气性的、要摈弃 xx 另附高枝的情绪吧。
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