关于python:Python潮流周刊6Python-312-有我贡献的代码

你好,我是猫哥。这里记录每周值得分享的 Python 及通用技术内容,局部为英文,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/2023-06-10-weekly6

🦄文章&教程

1、CPython 奉献日记:Python 3.12 有什么?

文章出自群友@孙孟越,介绍了 Python 3.12 中他深度参加的几个大更新,比方 PEP-701 定型 f-字符串的句法、PEP-688 给 Python Buffer Protocol 裸露 Python 接口、PEP-695 类型参数语法,等等。另外,他在前一篇《CPython 奉献日记》中介绍了给开源社区做奉献的相干常识,比方提 PR 的小技巧、提/解决 Issue 的小技巧,等等。(你也想给 Python 奉献代码么?请参考:Python Developer’s Guide)

2、有哪些值得关注的 AI 工具?咱们整顿了这 67 个

文章介绍了目前风行的 67 个工具,包含大语言模型、搜索引擎、办公、内容生成、精力需要、提醒词学习等方向,它还梳理了上面这张思维导图:

3、我买了本豆瓣 9.6 分的 Python 书,发现外面每 5 页一个谬误?!

文章从一本 Python 入门书籍中找出了 30 个有代表性的谬误,并给出了“离谱水平”评分。作者批判性浏览了那本书,同理,读者们也应该批判性浏览这篇文章,因为它说得也并不都对。(@TheFry 投稿)

4、Sketch of a Post-ORM (英)

通常咱们应用纯 SQL 或者 ORM 框架来操作数据库,作者比拟了这两种计划,指出了它们的诸多缺点,而后提出了一种新的技术构想。作者从 8 个方面介绍了本人的思路,包含迁徙优先、申明式迁徙、跨语言移植、更好的 SQL,等等。作者还演示了一个工作流以及 Python 代码示例。

5、Python 中运行 Shell 命令的正确做法 (英)

作者先介绍了 Python 与操作系统交互的一些罕用库,比方 pathlib、tempfile、shutil、os、subprocess 等等,最初再介绍了他最为举荐的 sh 库的相干用法。这个库的办法对相熟 shell 命令的同学十分敌对。

6、如何应用 async 降级 Flask 程序 (英)

文章应用 Locust 作负载测试,简略演示了将同步的 Flask 程序修改为异步后,性能数据上的变动。

7、提议给 Python 增加一个构造语法 (英)

外围开发者 Brett Cannon 的博客介绍了他的思考,提议减少一个struct 关键字,用于更不便地创立数据类,相似于 C、Rust 与 Go 的构造语法。文中介绍了他的指标以及这个关键字的实现原理,目前在收集意见阶段,将来不排除会提成一个 PEP。

8、类属性和实例属性是怎么的关系?

出自《从 1 到 ∞ 精通 Python》系列,已蕴含 17 篇文章。作者参考了《Python 源码分析》的分析方法及论断,深度探析了 Python 解释器源码,解说 Python 重要个性的实现原理。

9、2023 年 39 个顶级 Python 框架 (英)

文章梳理介绍了 39 个用于开发及测试的 Python 框架,内容很长,介绍的范畴很全面。

10、果蔬识别系统:Python+Django+TensorFlow+卷积神经网络算法

应用 Python 作为主语言,基于 TensorFlow 框架,通过对数据集进行训练,失去了一个辨认精度较高的模型。基于 Django 框架,开发了网页端操作平台,反对用户上传图片作辨认。

11、应用 Kivy 库进行 GUI 开发 (英)

这是一篇入门教程。Kivy 是一个用于开发图形用户界面的库,反对桌面的跨平台开发,也反对为挪动设施创立多点触控的程序。

12、理解 CPU 有助于晋升 Numba 和 NumPy 代码的速度 (英)

当须要放慢 NumPy 速度或缩小其运行内存时,通常应用即时编译器 Numba。文章针对古代 CPU 的特点来优化 代码,将一个去除图像中的噪点程序的耗时从 48 ms 降到了 2 ms。

13、当字节码咬人时:谁查看 Python 文件编译后的内容? (英)

ReversingLabs 钻研团队发现了一种针对 PyPI 的新型攻打,它应用编译后的 Python 代码来躲避检测——可能是第一个利用 PYC 文件间接执行的攻打。

14、GPT 是如何工作的:200 行 Python 代码实现一个极简 GPT

这是一篇译文,原文作者是 OpenAI 的开创成员 Andrej Karpathy。文章应用 PyTorch 实现了一个极简 GPT,让读者对其外部工作机制有个直观了解。

15、600 行 Python 代码实现两个 Transformer(文本分类+文本生成)

这也是一篇译文,原文作者是阿姆斯特丹自在大学的助理传授。原文最早写于 2019 年,那时大语言模型还没有现在火爆。在文章开端,作者心愿 transformer 扩大到其它畛域,因为它有很强的通用性。

🐿️我的项目&资源

1、neodb:标记你喜爱的货色

NeoDB 是一个用 Django 写的开源我的项目,也是一个联邦宇宙书影音游戏标注平台,可简略了解成 Web3 的开源的无审查的豆瓣,但反对标记的内容比豆瓣多得多。(这个库是在@laike9m 的博客看到的。以及非常感谢他在 Twitter 上举荐了本周刊!!)

2、JupyterLab 4.0 已公布 (英)

JupyterLab 4.0 次要的新性能有:性能更快、降级的文本编辑器、新的扩大管理器、UI 改良,等等。

3、pystack (英)

pstack 是 Linux 零碎上罕用的命令行工具,用于显示一个过程的函数调用栈,可诊断过程卡死、死锁等问题,以及剖析过程的性能瓶颈。pystack 是用 Python 写成的类 pstack 库。值得一提的是,它居然还能够显示线程是否持有、是否在期待或正在开释 GIL。

4、GPYTHON:你的专属 Python 学习助手

这是一个基于 ChatGPT 的 Python 在线学习平台,内置了 AI 助手以及在线代码运行模块,容许你随时批改示例代码,一键运行,一键查错。(@Stanaaa 投稿)

5、M3E 模型

M3E 是一个中文开源的 Embedding 模型,应用千万级 (2200w+) 的中文句对数据集进行训练,在文本分类和文本检索的工作上都超过了 openai-ada-002 模型。(@王宇昕投稿)

6、reactpy:Python 的 React (英)

ReactPy 是一个库,用于在 Python 中构建用户界面,且不应用 Javascript。它的接口相似于 ReactJS 中的组件,可供没有 Web 开发教训的人应用。

7、domain-admin: 域名 SSL 证书监测平台

基于 Python + Vue3.js 技术栈实现的域名和 SSL 证书监测平台,外围性能:到期主动邮件揭示。

8、EasySpider:一个可视化爬虫软件

一个可视化爬虫软件,只需在网页上抉择想爬的内容,并依据提示框操作即可实现爬虫设计和执行。也反对以命令行形式执行,能够不便地嵌入到其余零碎中。这个我的项目源于原作者的浙江大学硕士论文,已取得国家发明专利,相干材料可在仓库查看。

9、text-to-video-synthesis-colab:文本生成视频的模型 (英)

一个开源的文本生成视频模型,整体模型参数约 17 亿,应用英文输出。放进去的演示视频十分惊艳。

10、segment-geospatial:应用 SAM 宰割天文空间数据 (英)

SAM 即“宰割任意物体模型”(Segment Anything Model),是计算机视觉畛域中十分有用和先进的模型,用于须要准确辨认和宰割任意物体的利用场景。这个我的项目应用它来宰割天文空间数据。

11、traceback_with_variables:Python 回溯(谬误音讯)打印变量 (英)

该我的项目能够在 Python 的回溯信息中增加变量。通过记录日志或打印黑白的变量上下文信息,不便调试异样的起因,并显示堆栈跟踪中每个帧的变量值。

🐢播客&视频

1、当你用Python3.12的时候,或者就跑了我写的代码呢!

视频来自 B 站@码农高天,他从 3 月份起,有 20 几个 pr 已合入 Python 3.12。这期视频具体介绍了他做出的几个奉献,次要有欠缺 pdb 文档、修复了几个 bug、引入 convenience variable 个性,等等。(作者在第一次 pr 被合入后,录了一期《我给Python修了个bug!从今天起,也算是Python开发者了?》)

2、PyCon US 2023 – YouTube (英)

往年 PyCon US 流动的视频曾经能够看了,共用 142 个视频!PyCon 是全球性的最大的 Python 开发者会议之一,由 PSF 主办,通常在 PyCon 流动期间会举办“Python 语言峰会”,往年的峰会议题详见《Python潮流周刊#4:Python 2023 语言峰会》。

3、PyCascades – 2023 视频 (英)

2023 年 PyCascades 流动上的视频在上个月公布了,有 20 几个视频。PyCascades 是一个专一于 Python 编程语言的会议,通常在北美地区举办,每年一次。它相似于 PyCon,然而由独立的组织者和志愿者自发组织,规模更小。

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