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🦄文章&教程

一篇长文,由一个诡异的问题开始:Rust 写的程序竟然比 Python 慢?!作者在定位根因的过程中,多次得到 Rust 方案比 Python 慢的结果,甚至 C 版本代码也比 Python 的慢!层层深入,用上各种定位手段,最后发现竟然是 AMD CPU 内核的问题!
Python 中有哪些获取时间戳的函数?它们的性能表现如何?文章取了 7 种函数进行性能测算,发现 time.time() 是最快的。文章发布后引起了一些争议,于是作者写了第二篇,做了 Win10、WSL2 和 Ubuntu20 的对比,也增加了 Python 3.10 和 3.12 的对比。(附:第二篇性能对比的文章
调用50万次所需的时间
Python 简单易用门槛低,因为它把很多复杂的工作交给了解释器,这使得它适合用作原型设计,快速开发应用。Go 语言也简单,但相比 Python 的规则要多一些,性能也更高。作者的建议是同时发挥两者的优势。
在 Pandas 2.2.0 中,DataFrame.apply 可以指定一个新的 numba 引擎,实现并行化的操作。文章介绍了这个引擎的工作原理、它支持的应用场景及无法做到的事,同时给出了多项性能测试的数据。
作者是 Flask 的维护者之一,列出了一份任务清单,提供给 Flask 的贡献者们方便着手处理。我们多数人没有维护开源项目的经验,或许无法想象项目维护者们要做那一大堆与编码完全无关的事。(题外话:Flask 的 star 数在本周已落后于 FastAPI,失去了 Web 框架第二高 star 的位置)
Python 3.12 开放了子解释器的一个 API,它有什么用呢?子解释器与多线程、多进程有什么区别,它们的性能差距有多少?将子解释器用于 Web 开发,会有什么效果?作者用开发中的 Python 3.13 做了一些实验,结果有惊喜也有程序异常。期待明年真正无-GIL 的 Python 吧!
工作负载和执行时间的增长率
文章选取了 10 组在 Python 社区很知名的库,同时给出它们相对应的替代库,这里最没争议的估计是 Ruff 替代 Pylint,其它则还有:Taipy/Streamlit、Polars/Pandas、Dask/PySpark、PyTorch/TensorFlow ……
Polars 是速度更快、内存效率更高、更易于使用的数据处理库,可作为 Pandas 的替换。但是替换后如何与第三方库更好地集成呢?文章介绍了几种处理方法,实现从 Pandas 到 Polars 的无缝切换。
软关键字(soft keyword)指的是可以被重新赋值的关键字。作者想利用正则表达式从 Python 最新的语法文件中找出所有的软关键字。最后得知只需下面两行代码就能做到(以下是 Python 3.12 的结果,即现在有 4 个软关键字):
>>> import keyword
>>> keyword.softkwlist
['_', 'case', 'match', 'type']
为了应对小孩的提问,作者开发了一个“机器人爸爸”。用到了 Eleven Labs 作声音克隆,用 Picovoice 语音转文字提取唤醒词,最后调用 ChatGPT 接口获取答案。
文章列出了十多项 REST API 的最佳实践规则,解释了规则的含义及实现,另外,作者嘲笑了几家公司被广泛使用的 API,将它们作为规则的反例。
文章介绍了几种调试 Asyncio 代码的方法,包括启用它的调试日志、在调试模式下运行事件循环、自定义调试信息等。(附:文章的姊妹篇 如何分析 Asyncio 程序? 分析慢程序和高频函数)

🐿️项目&资源

支持将多种文件格式转换为 markdown,可删除页眉/页脚,将方程式转换为 latex,格式化处理代码块和表格,另外也支持多种语言。(star 2.3K)(附:将整本 PDF 版《Think Python》转换后的效果
与Nougat在速度和准确性的对比
这个项目整理了一些库、工具、文章和书籍,主要集中在 profile、数据库、缓存、序列化、任务处理和监测等方面。
一个数据模型代码生成器,支持多种输入类型(OpenAPI、JSON、YAML、CSV、Python 字典、GraphQL),输出 Pydantic、dataclass、TypeDict 等类型。(star 2K)
它利用 datamodel-code-generator 生成 pydantic 模型,基于 OpenAPI 格式的接口文件,快速生成 FastAPI 项目。支持自定义模板,允许将自定义变量传给自定义模板。
在命令行窗口中实现的看板应用工具,有漂亮的表格、配置与数据分离、可自动创建任务、可作任务跟踪。
看板应用的示例
一个基于 Asyncio 和 Redis 之上的简单且高性能的任务队列框架。提供有一个简单的 UI,可查看任务队列、状态及执行详情等信息。
一个高性能的绘图工具库,利用 Numpy 作数值运算、用 Qt 的 GraphicsView 框架作 2D 显示和 OpenGL 作 3D 显示。(star 3.5K)
一个用于创建跨平台桌面应用的 GUI 工具,支持 MacOS、Windows、Linux (GTK)、Android、iOS 和单页 Web 应用。(star 3.9K)
它提供了一个装饰器,可检测函数的请求率、错误率和延迟等指标,方便你识别和调试程序的问题。支持用 Prometheus 查询与分析、开箱即用的 Grafana 仪表板、自定义告警、运行开销小。
Python 中有些标准库是用纯 Python 实现的,可能会成为性能瓶颈。这个项目将经过 mypyc 类型检查的标准库编译成 C 代码版本,比原始版本快 2-4 倍。目前已完成 tomllib 和 difflib,计划中还有 asyncio、urllib、zipfile、argparse 和 uuid。
它借助 GPT 将高版本 Python 代码转译成目标环境的 Python 版本代码,实现向下兼容执行。例如将 Python 3.10+ 的 match-case 代码转译成 if-else 代码,可在更低 Python 版本中执行。
支持中文、英文、日语、韩语 4 种语言,可在线从麦克风录制声音。支持文字转语音和语音变声。(star 1.3K)
语音克隆演示

🐢播客&视频

Pixi 是用 Rust 开发的基于 Conda 的包管理器。
Ruff 是一个用 Rust 编写的 Python linter+formatter,而且两方面都是性能最快的。

🥂讨论&问题

Reddit 上的热门讨论帖,也有近 700 条评论,需要刷很久才能看完。。。
函数的命名参数提高了可读性,但也可能使代码重复和冗长。作者提出了一个简化变量写法的语法糖,得到了不少核心开发者的支持。

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