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你好，我是猫哥。这里每周分享优质的 Python 及通用技术内容，大部分为英文，已在小标题注明。（题目取自其中一则分享，不代表全部内容都是该主题，特此申明。）
首发于我的博客：https://pythoncat.top/posts/2023-07-08-weekly
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🦄文章 & 教程
1、聊一聊 Python 和 Golang 的垃圾回收
常见的垃圾回收算法有哪些，它们的优缺点是什么？Python 的垃圾回收机制由什么组成，如何解决内存透露问题？Golang 的垃圾回收机制又是怎么的，如何解决内存透露问题？
2、像比赛程序员一样调试 (英)
编程比赛须要在限定工夫内解决一系列难题，这篇文章介绍了在编程比赛中作主动调试的办法。它的办法除了能够晋升问题，对于事实的软件开发也有所启发。
3、Python 3.12 预览版：反对 Linux 性能分析器 (英)
Python 3.12 最终版将在往年 10 月公布，其中最大的变动之一是反对 Linux perf 分析器。这篇文章介绍了什么是 Linux perf 分析器、perf 能给 Python 带来什么益处、如何在 Python 3.12 中应用 perf、如何剖析性能数据、性能数据可视化……
4、CPython 招聘一名全职工程师 (英)
Łukasz Langa 是 PSF 的首个全职开发者（由 Meta 资助），近日发文示意要新招聘一名“正手”工程师（由彭博社资助）！两周前，PSF 官网刚颁布了首个全职的平安开发工程师（由 OpenSSF 资助），当初又有了新的资助，真的要感激慷慨的赞助者们！
5、PEP 563 和 PEP 649 (英)
PEP-563 注解的提早求值，PEP-649 应用描述符作注解的提早求值。这篇 2021 年的文章出自 PEP-563 的作者 Łukasz Langa，介绍和比照了这两个 PEP。它们都是 Accepted 状态，然而原打算在 3.10 公布的 PEP-563 已被宣告无限期搁置，所以它仿佛须要更多的关注？（@Plutonium 投稿）
6、Python 设计模式：简洁及可重用代码（观察者）(英)
在构建简单软件时通常会应用设计模式。文章介绍了观察者设计模式、其应用场景与 Python 代码示例，另外与事件驱动架构（EDA）作了几项比照。
7、你并不需要写 \_\_all\_\_ (英)
文章介绍了 Python 中三种导入模块的形式和 \_\_all\_\_的用法，重点介绍了一种代替 \_\_all\_\_的办法，即在 \_\_init\_\_.py 文件中间接导入所需的名称。
8、用 Python 实现一门繁难的编程语言 (英)
如何用 Python 来实现一门编程语言呢？这是一个系列教程，第一篇中实现了一个十分根底的编程语言，能够执行 print 语句，第二篇则拓展成反对变量和数学表达式。波及词法剖析、语法分析、代码生成及执行等常识。
9、应用 Python 的 collections.Counter 计算呈现次数 (英)
Counter 是 Python 中最好用的数据结构之一。这篇文章介绍了一些很有用的操作：获取呈现次数最多的 N 个内容、增加内容到 Counter、移除内容、删除负计数内容、Counter 作算术运算、Counter 传入生成器表达式。
10、应用 Numba Vectorize 减速 Python 代码 (英)
Numba 是用于晋升 Python 性能的罕用伎俩，这篇文章介绍了它的重要性能 Vectorize（矢量化），包含它的外部原理，理解它如何充分利用单指令多数据（SIMD）操作的弱小性能。文中展现了 5 个应用场景的代码示例。
11、Paul Graham：如何做出平凡的工作？(中译)
Paul Graham 是《黑客与画家》的作者，最近公布了文章《How to Do Great Work ?》。一句话概括要点：做出平凡的工作须要好奇心、致力和适宜本人的工作类型。文章较长，要害的几个问题：什么是做平凡工作的要害？如何找到适宜本人的工作类型？如何放弃好奇心？什么是平凡工作的规范？为什么要致力做平凡工作？
12、Paul Graham：如何致力工作？(中译)
翻译自 Paul Graham 写于 2021 年的《How to Work Hard ?》，可与上一则内容关联浏览。
13、Django 2023 年 6 月：技巧和探讨 (英)
这是一篇对于 Django 的聚合类月刊，分享了一些学习 Django 的技巧、资源、文章，等等。
🎁Python 潮流周刊 🎁已收费公布了 10 期，拜访下方链接，即可查看全部内容：https://pythoncat.top/tags/weekly
🐿️我的项目 & 资源
1、cinder：Meta 外部以性能为导向的 CPython 版本 (英)
本周重大新闻：Meta 推出了 Twitter 的竞品 Threads，仅两天的注册量就已冲破三千万。它的后端应用了 Cinder，这是基于 Python 3.10 构建的高性能版本，蕴含许多性能优化，包含字节码内联缓存、协程的事后求值、每个办法一次的 JIT，以及一种实验性的字节码编译器。（star 2.6K）
2、vlite：用 NumPy 制作的繁难矢量数据库 (英)
用不到 200 行代码编写的疾速、轻量级和繁难的矢量数据库。
3、gpt-migrate：将代码仓从一种框架或语言迁徙成其它 (英)
应用 GPT 将大量代码从一种编程语言转换成其它语言，这已责难事。然而，整个代码仓级别的语言 / 框架迁徙，听起来就不是一件容易的事！这个我的项目须要应用 GPT-4，目前在 Python 和 Javascript 这种“简略”的语言上有不错的成果。（star 5.4K）
4、FastDepends：从 FastAPI 中提取的依赖注入框架，异步和同步模式都反对 (英)
这是将 FastAPI 移除所有 HTTP 逻辑后革新成的依赖注入框架。
5、Data-Copilot：通过自主工作流程桥接数十亿数据和人类
这是一个基于 LLM 的零碎，连贯中国金融市场，目前能够拜访中国的股票、基金、经济及金融数据、实时新闻。
6、awesome-read-the-docs：精选的我的项目文档列表 (英)
Read the Docs 是一个用于构建和公布文档的开源平台（你必定见过它家的 Sphinx 或 MkDocs 生成的文档），这个仓库收录了一些开源我的项目的文档，能够学习它们是如何构建出酷炫成果的。
7、DisCo：通过批示生成事实世界的人类舞蹈 (英)
这是一个通用的人类舞蹈生成工具包，能够依据参考图片和姿态，生成人类舞蹈图片和视频。
8、Mark Shannon 博士论文：为动静语言构建高性能虚拟机 (英)
Mark Shannon 因为“香农打算”而被很多人所知。这里分享的是他 2011 年在格拉斯哥大学的博士论文（可下载的 PDF），形容了一种用于构建动静语言虚拟机的办法，并解释了如何通过围绕一个形象机器来构建虚拟机工具包的设计。
9、blind_watermark：图片加盲水印，提取水印毋庸原图
盲水印（Blind Watermark）是一种数字水印技术，能够在不须要原图或文本的状况下，将水印嵌入到数据中。这个我的项目是基于频域的数字盲水印，在多种攻击方式下仍能无效提取。（star 3.6K）
10、VisCPM：基于 CPM 根底模型的中英双语多模态大模型系列
这是一个开源的多模态大模型系列，反对中英双语的多模态对话能力（VisCPM-Chat 模型）和文到图生成能力（VisCPM-Paint 模型）。基于百亿参数量语言大模型 CPM-Bee（10B）训练（周刊第 7 期曾介绍过），交融视觉编码器（Q-Former）和视觉解码器（Diffusion-UNet）以反对视觉信号的输出和输入。
11、polars-cookbook：Python polars 库的教程 (英)
polars 是用 Rust 写成的 Python 库，用于进行数据分析。这个仓库蕴含有 9 个章节的应用教程。
12、ML 零碎设计：200 个钻研案例 (英)
像 Netflix、Airbnb 和 Doordash 这样的公司如何使用机器学习来改善其产品和流程？这个网站整顿了 64 家公司的 200 个案例，能够理解到机器学习的事实用例，学习如何设计机器学习零碎。
🥂探讨 & 问题
1、Ask HN：对于技术史的好书？(英)
Hacker News 上的问题，有哪些对于技术历史的好书举荐？
2、Ask HN：最有价值的计算机科学书籍？(英)
也是 HN 上的问题，有哪些对于编程语言、符号逻辑、算法、操作系统等 CS 书籍举荐？
🐼对于周刊
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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