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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，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/2023-06-24-weekly
🦄文章 & 教程
- Python 3.13 版本的打算 (英)
Faster CPython 我的项目（即香农打算）有了对于 3.13 版本的最新打算，这次的性能指标是缩小解释器 50% 的耗时。涵盖三项次要工作：第 2 层的优化器、启用子解释器（PEP-554）、内存治理。
- 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，并行性是晋升其性能的重要伎俩。文章介绍了 5 种能够实现 Numpy 并行性的场景和办法：加载 / 保留 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、在过程间高效共享 Numpy 数组数据。
- 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，应用 Rust 重写并作了三轮优化后，晋升了性能 100 倍。文中应用了 py-spy 库绘制火焰图，剖析出了代码的瓶颈点，并以此作为优化的根据，能够看到前后火焰图的差异很大。
- 将 Python 我的项目移植到 Rust (英)
文章指出“一步到位的移植”形式存在一些问题，从而提出“迭代式移植”的办法，并给出了一个代码示例。
- 设计 Pythonic 的库 API (英)
如何设计出一个 Pythonic 的 API？在设计上有什么办法和根本准则呢？文章从代码构造、变量命名、错误处理、版本控制、类型注解等方面，给出了十分具体的介绍。文章较长，最初总结出 18 条 takeaways。
- 编译类型化的 Python (英)
Python 已反对类型提醒，那是否编译 Python 代码为本地代码以晋升性能呢？尽管类型提醒能够提供一些性能优化，但因为 Python 的动静个性和灵活性，使得动态剖析和编译十分艰难。因而目前还没有一种办法能够将 Python 代码编译成本地代码以进步性能。
- pytest 的夹具很神奇！(英)
夹具（fixture）是在测试前设置和筹备必要数据的一种机制，能够将测试数据和测试代码拆散。文章介绍了 pytest 中夹具的根本用法，以及与 Django 我的项目的联合应用。
- 探析 Python 字典的实现原理 (英)
这是一个系列文章，反对用可视化的调试形式探析 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，以及如何解决哈希抵触。
- Flask vs Django：抉择完满的 Python Web 框架 (英)
Python 最支流的两个 Web 框架是 Flask 和 Django，文章深刻比拟了它们的次要性能、劣势与毛病、风行的插件和应用场景等，让读者更不便做出本人的抉择。
- 为什么不通知人们“简略地”应用 pyenv、poetry、anaconda (英)
文章的要点是：介绍一个根本的 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）的毛病。
- PyScript 中的 Asyncio (英)
文章介绍了在 PyScript/Pyodide 中应用 async/await/asyncio 来编写并发代码，还介绍了 Pyodide.Webloop 的实现，该实现容许 async/await 与浏览器事件循环一起应用。
- 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差于反对隐式的 async，有读者倡议再出现一些反对显式 async 的观点。这篇文章的要点是：线程会使本地推理变得艰难，而本地推理是软件开发中最重要的事件之一。因而，应该防止应用线程，而应用异步编程模型，如回调、promise、协程等。同时，文章还提到了应用隐式协程的危险，因为它们可能会导致与线程雷同的问题。（@Plutonium 投稿）
🎁Python 潮流周刊🎁已收费公布了 8 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
- PyQt-Fluent-Widgets：基于 PyQt5 的 Fluent Design 格调组件库
目前开源且好看实用的 PyQt/PySide 组件库很少，所以作者照着 WinUI3 的设计稿写了这个 Fluent Design 格调的组件库，反对亮暗主题无缝切换和自定义主题色，反对 PyQt5/PyQt6/PySide2/PySide6，搭配 QtDesigner 能够疾速设计出好看的界面。（来自 @shokokawaii）
- pyvibe：应用 Python 生成款式化的 HTML 页面 (英)
PyVibe 是一个用于创立网页的 Python 库，让 Python 开发者疾速构建前端页面，简化 UI 开发。PyVibe 返回一个 HTML 字符串，可用于动态页面、Flask 函数、Pyodide 动静客户端出现。
- pynecone：纯 Python 的 Web 框架 (英)
Pynecone 公布于 2022 年 12 月，已取得 9K 星星，堪称非常火爆。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，反对创立简单的布局和应用 CSS 的全副性能来设置款式。
- pytudes：短小精悍的 Python 编程练习内容 (英)
这个我的项目蕴含了一些短小却很有挑战性的我的项目代码，既有“Advent of Code”历年的年度编程挑战流动的题目，也有“The Riddler”的系列数学谜题，还有文字谜题、概率问题等，甚至有应用 Python 解任何的数独题、实现一个 lisp 解释器，等等。
- recognize-anything：Recognize Anything 模型和 Tag2Text 模型 (英)
Recognize Anything Model 是一种图像标记模型，能够高精度地辨认任何常见类别；Tag2Text 是一种以标签为领导的视觉语言模型，能够反对字幕、检索和标签。这个我的项目是这两个模型的代码实现。
- ask-multiple-pdfs：反对与多个 PDF 聊天的 Langchain 程序 (英)
反对应用自然语言同时与多个 PDF 文件进行对话。我的项目应用了 streamlit，可在浏览器中显示用户界面。
- DeepKE：用于常识图谱提取和及构建的凋谢工具包 (英)
DeepKE 是用于常识图谱构建的常识提取工具包，反对 cnSchema、低资源、文档级和多模态场景的实体、关系和属性提取。三个次要性能：命名实体辨认、关系提取、属性提取。我的项目提供了具体的文档、教程和在线演示。
- awesome-DevOps：精选的 DevOps 平台、工具、实际和资源的列表 (英)
一个“awesome”系列仓库，收录了对于 DevOps 的方方面面的内容，蕴含各种平台、自动化、CI/CD、代码治理、网络服务器、数据库、监控工具、网关、混沌工程，等等。
🥂探讨 & 问题
- Hacker News：Our Plan for Python 3.13 (英)
一则热门探讨，话题对于 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。
- 在你最喜爱的编程语言中，有哪些很优雅的代码库？(英)
这也是一则 HN 上的帖子，既引起了对于编程语言自身的探讨，也波及不同编程语言生态中的一些优良的我的项目。乏味的是，有三则对于 Python 的留言都举荐了咱们在上文中分享的 pytudes 我的项目！
🐼对于周刊
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