关于python:Python-潮流周刊18FlaskStreamlitPolars-的学习教程

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🦄文章 & 教程

1、一份深刻摸索 Flask 的指南

由系列文章组成的 Flask 学习指南,深刻理解 Flask 的内部结构、外围个性和性能,涵盖主题有程序和申请上下文、Werkzeug、会话、平安(防 CSRF)、测试、2.0 版本的异步等。

2、应用 PyMuPDF 辨认与提取表格

辨认和解决 PDF 文件中的表格是件艰难的事,PyMuPDF 最新版本 1.23.0 提供了从 PDF 中提取表格的性能!能够将提取内容交给 pandas 解决,能够导出 Excel 和 CSV 格局的文件。

3、深刻介绍 Python 3.12 中的永生对象

周刊第 16 期分享了 Instagram 在 Python 3.12 引入永生对象的故事,而这里分享的文章深刻分析解释器源码,为咱们答复了以下问题:为什么要引入永生对象?它对性能有什么影响?它是如何实现的(如 None 对象和小整数),如何做到兼容旧版本的接口的?

4、Python 中下划线的十种用法

你晓得 Python 中的下划线有哪些用法么?这篇文章介绍了:REPL 中的用法、作变量名的前缀和后缀时的四种用法、作为赋值“接收器”的两种用法、新 match-case 语法中的用途、用作频繁调用的函数别名、大额数字中减少可读性。

5、Python Asyncio 之网络编程办法详解

Asyncio 不仅提供了简略的 Socket 接口,还基于它提供了 Protocol&Transport 接口以及更高级的 Stream 接口,大大的加重了开发者进行网络编程的心理累赘。文章次要介绍了这几个接口的简略应用以及对应的原理剖析。

6、给初学者的 Streamlit 学习指南

Streamlit 是一个用于创立和部署 Web 程序的框架,宽泛用于机器学习和数据迷信畛域。这篇教程介绍了它的装置以及罕用组件的应用。

7、如何在 FastAPI 利用中应用 Tailwind CSS 和 SQLAlchemy

FastAPI 是一个轻量级框架,通常须要集成其它组件搭配应用。这篇文章介绍了如何将 FastAPI 与 Jinja2 模板引擎、Tailwind CSS 以及 SQLAlchemy 联合,创立出一个好用的开发脚手架。

8、Python 如何不作排序但保持数据有序

文章介绍了 Python 堆排序 / 优先队列、二分查找、有序容器的相干应用,它们有更好的工夫复杂度或实用场景,是比暴力搜寻和暴力排序更值得采纳的解决方案。

9、用 Django 发送带有验证链接的电子邮件

咱们常常会在注册一些账号后收到一封验证邮件,只有在链接的有效期内点击它能力实现账号注册。这篇教程介绍了如何用 Django 来实现这个性能,这是一个简短而残缺的练手我的项目。

10、摸索寰球多样性:Pyetho — 用于理解国家及其语言的 Python 库

文章介绍了 Pyetho 这个库的根本应用,它次要蕴含了寰球国家及其语言的相干信息,采纳 ISO 规范。收录有 195 个国家,我查问了下,中国有 285 种语言。除了国家和语言根本信息外,其它性能包含:查问某种语言的应用人数、查问某种语言在哪些国家应用、查问某种语言的谱系家族、查问所有的语言家族,等等。

11、Polars:快如闪电的 DataFrame 库

Polars 是数据分析畛域的新秀,底层是用 Rust 写的,领有超高性能。这是一篇具体的教程,内容包含:它的 DataFrame、表达式和上下文、惰性 API(LazyFrame)、与内部数据源集成、与 Numpy 和 pandas 的集成,等等。

12、深刻学习数据结构与算法:C++、Swift、Python、Java、C#、JavaScript

超长文预警!文章摸索了不同编程语言中常见数据结构的实现,应用简洁的动画和图表直观介绍了相干的常识。次要波及线性数据结构,如数组、动静数组、链表、循环链表、栈、队列、哈希表、汇合,等等。数据结构当然离不开算法和工夫复杂度,文中也有对应介绍。

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原文:https://pythoncat.top/posts/2023-09-02-weekly

🐿️我的项目 & 资源

1、fastapi-users:开箱即用的 FastAPI 用户治理库

为 FastAPI 增加用户注册与身份验证模块,次要个性有:可扩大的用户模型、注册 / 登录 / 重置明码 / 邮箱验证、OAuth2 登录流程、可定制的数据库后端、反对多种身份验证,等等。(star 3.3K)

2、upiano:命令行里的钢琴

在命令行里弹钢琴是种什么体验?!装置这个库后,你就能够用鼠标和键盘来弹钢琴了。

3、hrequests:requests 库的替代品

一个比 requests 库更简略、可配置、功能丰富的库,应用 gevent 实现高性能并发,反对 HTTP/2,JSON 序列化比规范库快 10 倍,代码应用类型提醒,100% 线程平安。

4、wisdomInterrogatory:智海 - 录问法律大模型

由浙江大学、阿里巴巴达摩院以及华院计算独特设计研发的法律大模型,以“普法共享和司法效力晋升”为指标。模型基座是 Baichuan-7B,预训练的数据包含法律文书、司法案例以及法律问答数据,共 40 G。

5、awesome-systematic-trading:一个精选的系统化交易列表

系统化交易 / 量化交易是根据规定和算法进行自动化交易的策略,这个仓库收录了一系列资源:库、软件、策略、书籍、博客、论文、视频,等等。(star 1.1K)

6、Qwen-VL:阿里通义千问 -VL 模型的官网库

Qwen-VL 是阿里云研发的大规模视觉语言模型,能够以图像、文本、检测框作为输出,并以文本和检测框作为输入。反对多语言、多图交织对话。评测结果显示,Qwen-VL 在多个 VL 工作上相比目前 SOTA 的 Generalist Models 都有显著劣势。

7、h2ogpt:私人文档 + 图像的问答

查问和总结你的文档,或者与本地公有的 GPT LLM 聊天。反对大部分文档,反对 LLaMa2、Falcon、Vicuna、AutoGPTQ、LORA 等,反对 Linux、Docker、MAC 和 Windows。(star 7.2K)

8、refact:开源编码助手,反对主动补全、代码重构、代码剖析

Copilot 的开源代替计划,可自托管或应用云服务。反对 starcoder、starchat、llama2、wizardlm 等开源模型,反对代码补全、重构、解释、剖析、优化与修复谬误等性能。

9、dify:创立本人的 AI 利用

dify 是 Do It For You 的简写,是一个易用的 LLMOps 平台,反对疾速创立出本人的 AI 利用。外围能力:通过 Langchain 反对支流的大语言模型(包含讯飞星火、文心一言、通义千问)、可视化编排 Prompt、反对增加数据集、反对插件、反对数据标注与改良。(star 8K)

10、dara:轻松创立交互式 Web 应用程序

一个低代码开发框架,与 Plotly Dash、Streamlit 和 Shiny 类似,反对疾速创立仪表板利用。后端应用 FastAPI,前端是一个基于 React 的 UI。

原文:https://pythoncat.top/posts/2023-09-02-weekly

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