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,部分为英文,已在小标题注明。(标题取自其中一则分享,不代表全部内容都是该主题,特此声明。)

文章&教程

文中测试了主流的编程语言(Rust、Go、Java、C#、Python、Node.js 和 Elixir),依次运行 1 个、1 万、10 万和 100 万个任务,统计了这些语言所消耗的内存。随着任务量增加,它们的排名出现了较大变化,让我感觉挺意外的。
100万任务占用的内存
使用 asyncio 有什么最佳实践呢?这篇文章介绍了 asyncio.gather、asyncio.as_completed 和 asyncio.wait API,还介绍了 Python 3.11 中引入的新 asyncio.TaskGroup 特性。(附一篇不完整的译文
3、原推荐文章为拼凑且非原创,已删
也是一篇长文,介绍了 Python 多线程编程的方方面面,真的是一份终极指南。
依然是长文,介绍了常见的并发模型及不同编程语言是如何实现的。它的姊妹篇是《编程语言是如何实现并发的之操作系统篇》,都是图文并茂,资料翔实。
并发模型
作者分享了自己工作多年对代码设计、架构设计和工作思维的经验,比如 DRY 原则、SOLID 原则、高可用设计、如何想尽一切办法“偷懒”,等等。(文中提到了面向对象编程的原则,这里顺便推荐另一位鹅厂程序员的《Python工匠》系列的第 12-14 章)
f-string 是 Python 最好用的特性之一,但它也有诸多限制。即将发布的 3.12 会对 f-string 作语法规范化,详情可查看 PEP-701 。这里分享的文章带大家直观地感受了这个改动在代码的词法解析(lexing)层面的不同。
大家都用上 PyCharm 新的 UI 了么?这份官方教程介绍了新 UI 的使用方法及亮点。
Python 3.12 正式版本还要几个月才发布,这边 3.13 已经迫不及待地移除了 20 个标准库。值得一提的是,2to3 项目及 lib2to3 模块也将会被移除。
Locust 是 Python 最主流的分布式负载测试库,而文章介绍的 Grasshopper 是新开源的基于 Locust 与 Pytest 的更全面的性能测试库。
Grafana面板展示了Grasshopper和InfluxDB指标
Python 装饰器是增强代码行为和灵活性的强大工具,文章内容从基础到高阶,是不错的学习材料。
12、三个练手项目的实战教程:
  • 用 Python 开发 Telegram 机器人 (英文):开发 tg 机器人,教程使用 Tornado 作后端,项目部署在 Render 平台上
  • 花一周末用 Python 实现 DNS (英文):教程指导实现一个 DNS 解析器,总代码仅约 200 行,但作者给出了很多学习材料和代码讲解,你能学到的绝对够多。另外,教程最后还有 7 个练习题,可以进一步开发 DNS 解析器的功能。(Julia Evans 是一个宝藏作者,博客网站pandas-cookbook ,等等,强烈推荐!!!)
  • 用 Python 构建你自己的 Git (英文):这个项目我要给它满分!教程网站设计得独特而酷炫,从最小可行项目起步,逐渐添加代码,手把手教你实现 Git 的各种功能。每章都使用 Git 的差异比对方式,明确告诉你增删了哪些代码,良心满满,全网估计找不着第二家!
构建自己的 Git

项目&资源

frogmouth 可以打开本地或 URL 中的 md 文件,具有类似浏览器的导航条、历史记录、书签和目录。
一个 Python 桌面程序,为 Meta 公司的 AI 模型 SAM 提供了图形界面,可以提取照片里面的物体。
你有对象了么?这个入门项目使用 ChatGPT 构建一个 AI 伴侣, 拥有个性化的人格、声音以及自拍照!
一份技术分享的 PPT 材料,介绍了 Python 3.7-3.11 在性能、类型体验及开发者体验方面的优化。
Python解释器优化
SoundStorm 是 Google Deepmind 新提出的一个高效的、非自回归的音频并行生成模型。soundstorm-pytorch 使用 Pytorch 实现了这个模型。
asynq 是 Quora 开发的异步编程库,专注于对外部服务的批处理请求。对于 memcache、redis 等存储服务,它发起一次请求批量获取多个 key,比发出多次请求每次获取一个 key 要快得多。
一个基于 pydantic、fastapi 和 pytest 的异步框架,简化了 MQ 的代码集成,并提供了一个有用的开发工具包。其特点是基于消息架构(Messaging Architecture)设计,所以它还是个声明式的 MQ 框架。
它利用 OpenAI 的 Whisper 模型将用户输入的语音转换为文本,再调用 GPT4All 的语言模型得到回答文本,最后利用文本转语音(TTS)的程序将回答文本朗读出来。
这是一个用于自我监督学习的计算机视觉框架,以类似 PyTorch 的风格编写,支持使用 PyTorch Lightning 进行分布式训练。
相关概念的示意图

播客&视频

探讨了在海外独立开发者中最常用的 build in public 策略。我对这期节目很有共鸣,打算针对本周刊的一些数据、周刊的创作流程、个人知识输入及创作体系等话题,不久会做一些分享。
这是一档新上线的程序员闲聊播客节目,主题很随性,但常常有能打动人的片段。这里分享的是第一期,它目前已更新到第三期,第三期请的嘉宾是 Vue 的作者尤雨溪!
这期播客聊了一些 Git 工具,如 Git-Heat-Map、Git-Sim、git-bug、GitUI,等等。因为有两个工具是用 Python 编写的,因此也聊了一些 Python 安装依赖包的话题。Brett Cannon 针对主播们的错误用法,写了一篇回应博客 ,主要介绍了 pipx、.pyz 文件以及系统包管理器的正确使用。
“Talk Python To Me”的这期播客探讨如何处理程序要用到的敏感信息,同时也聊到了日常个人密码的保存方案。我正巧本周还看到一篇《2023-21: 我的 1Password 密钥管理实践》,它系统介绍了密码管理、SSH/Shell 集成和 CI/CD 应用等内容。
使用 OpenAI 的 ChatGPT API 构建系统、LangChain 用于开发 LLM 应用、Diffusion模型是如何工作的。
麻省理工学院的免费课程:Python 计算机科学和编程简介、经典机器学习、深度学习。

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