Python 潮流周刊#46：如何用 Python 预测日食的时间和轨迹？

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1、如何用 Python 预测日食的时间和轨迹？

本周一（04.08）上演了今年唯一一次日全食，作者由此想到如何用编程方法预测日食发生的时间。文章分享了计算的技巧，绘制了本次日全食的轨迹，同时预测了 2020-2030 年间所有的日食。

2、我在开源软件上全职工作 503 天的经验分享

作者全职加入 Textualize 公司，参与了流行的 Python 库 Rich 和 Textual 的开发，文章主要分享了四个方面的经验：靠网络形象获得工作机会、你的自我不应该妨碍你的工作、如何与用户及贡献者互动、如何在完全陌生的大型代码库上开发。

3、修复 Python 代码坏味道的最佳实践

代码坏味道（Code Smells）本身不是错误，但是会影响代码质量和可维护性。文章介绍了5 类常见的代码坏味道，以及修复这些问题的最佳实践。

4、如何用 Python 作质因式分解？

文章介绍了几种用 Python 作质因数分解的方法，从暴力解法到经典的埃拉托色尼筛法，重点介绍了后者的算法思路以及代码的优化方法。

5、Supervisor-持久化进程部署方案

Supervisor 是一个 C/S 架构的进程监控与管理工具，文章介绍了其基本用法和部分高级特性，用于解决部署持久化进程的稳定性问题（可克服nohup cmd & 命令的弊端）。

6、PEP-744 – 关于 JIT 编译

JIT 编译器已经合入 CPython 3.13 主分支，这个最新发起的 PEP 旨在回答关于它的一些常见问题，主要目标是明确这个 JIT 应满足什么条件才能变为非实验性的特性。

7、Zapier 如何能自动执行数十亿个任务？

Zapier 是流行的在线自动化平台，支持数千款 APP。文章介绍了 Zapier 采用的技术架构，包括用 Django 框架作后端，用 RabbitMQ 和 Celery 来创建分布式工作流引擎，用 Kafka 作分布式事件存储和流处理，等等。

8、Meta 使用单体架构仅 5 个月就发布了 Threads

去年的一大技术新闻是扎克伯格的 Meta 推出 Threads 与马斯克的 Twitter 竞争。Theads 的技术栈与 Instagram 几乎相同，大型单体架构，Django 框架改造的后端，数据存储在 TAO，用 ZippyDB 作缓存。

9、Python 命名约定：最佳实践和示例

Python 以其可读性和简单性而闻名，它有一些关于命名的规范，有助于保持代码一致性和清晰度。文章通过示例介绍了 Python 正确的命名风格，并给出了反例。（附：Google 内部专注于代码质量的“Code Health”系列，最新一篇分享了几条命名原则，有 Python 之禅的味道）

10、Great_Tables 的设计理念

文章回顾了表格的历史（从古代的方格到高度结构化的数据格式），提出表格在当今面临的问题，介绍了如何通过Great Tables 库创建更美观好用的表格。

11、Python 为什么不能将列表作为字典的键？

若将列表作为字典的键，会报错TypeError ，这是为什么呢？在这个过程中，Python 内部是如何执行的呢？文章解答了这个问题，原因跟__hash__() 魔术方法有关。

12、使用树莓派+Python+Influxdb 开发温度监测器

作者基于 Raspberry Pi 1b 和 DS18B20 温度探头开发了一个温度监测器，使用 Python 将温度数据传给 Influxdb，实现检测温度的变化。（根据文章开头描述，我推测作者现在应该只有11-12岁）

13、如何用单行 Python 代码通过面试编码

这篇文章建议在做面试编程时，将答案写成一行代码的形式，文中给出了一些例子如反转二叉树、计算二叉树深度、查找第一个回文等题目，使用各种花销的技巧将代码写成一行。但是，注意文章发布的日期，它只是一个愚人节玩笑，不要当真！

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1、open-interpreter：计算机上的自然语言界面

它可让 LLM 在本地运行代码（Python、Javascript、Shell 等）。安装后运行 $ interpreter ，即可以通过终端中类似 ChatGPT 的界面与 Open Interpreter 聊天。（star 47.1K）

2、narwhals：Polars、pandas、cuDF、Modin 的轻量级可扩展兼容层

无缝支持 Polars、pandas、modin 和 cuDF，使用 Polars API 的子集，使用 Polars 的表达式，100% 分支覆盖率。

3、mantis：可自动发现、侦察和扫描漏洞的安全框架

一个自动扫描安全漏洞的命令行框架。输入顶级域名，它可发现相应的子域名和证书并进行侦察，然后对漏洞、机密、错误配置和网络钓鱼域名进行全面扫描。

4、FreeAskInternet：免费私有且本地运行的搜索聚合器与答案生成

用户提出一个问题，它将用多个引擎搜索，并将搜索结果组合给 LLM，根据搜索结果生成答案。不需要 GPU 或 OpenAI 或 Google API 密钥，即完全免费。使用免费的 ChatGPT3.5 / Qwen / Kimi / ZhipuAI（GLM） API，支持 ollama，支持 Docker 部署。（star 6.6K）

5、PyCharm 博客总结的一系列 Django 学习资源

PyCharm 是最专业的 Python IDE，其官方博客经常发布技术文章，在 YouTube 上也经常发布视频。这篇文章汇聚了一些跟 Django 相关的文章和视频的学习资源。

6、great-tables：用 Python 生成信息丰富的精美表格

前文分享了这个库的设计理念。它依照表格各部分而定义了一系列组件，支持灵活调整表格布局。使用 Pandas 或 Polars 的 DataFrame 数据作输入。

7、jiaTansSSHAgent：实现 XZ sshd 某些后门功能

最近有一则爆炸性新闻是“XZ 的后门事件”。这个项目用 Python 实现了部分后门功能，你可以通过 SSH 客户端来探索它们。

8、docx2python：提取 docx 的页眉、页脚、文本、脚注、尾注、属性和图像

它可以将 docx 文件的各项元素提取成 Python 对象，包括文本和图像，实现内容读取、插入、修改等功能。

9、WechatMoments：微信朋友圈导出工具

一款运行在 Windows 上的，能备份导出朋友圈为 html 的工具，可下载图片/视频永久保存，支持根据联系人和朋友圈时间进行过滤导出。

10、low_cost_robot：超低成本实现机械臂

组装和控制一条机械臂，需要多少成本？这个项目给出的方案成本约 250 美元，且支持增加一条机械臂，总计 430 美元。使用 Dynamixel XL430 和 Dynamixel XL330 伺服电机。（star 2K）

11、drawpyo：用 Python 生成 Draw.io 图表

Draw.io 是一个免费在线的图表工具，可创建流程图、组织结构图、UML 图、ER 图、网络图等。这个库支持创建、添加对象、设置样式等功能。

12、drawdb：免费直观的在线数据库设计工具和 SQL 生成器

浏览器中的数据库实体关系 （DBER） 编辑器，可构建图表、导出 sql 脚本、自定义编辑器等，无需创建帐户。（star 4.3K）

1、使用 Django、Channels 和 HTMX 克隆一个流式 ChatGPT

这则视频使用 Django、websockets 和 HTMX 克隆出一个 ChatGPT。每个功能被分解为一次提交，视频解释了代码作用并演示了效果。

2、2024 年学习数据科学的系列视频

这个系列视频有 23 期，主要面向初学者入门数据科学，涵盖 Python 编程基础、数据分析、数据可视化、大数据、机器学习等话题。

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本书Python新手入门经典图书，涵盖了Python编程的方方面面。本书前半部分介绍了基础知识与概念：从安装Python、配置开发环境，到列表、元组、字符串、字典以及各种语句的基础知识，再到抽象、异常、方法、属性、迭代器等核心概念，Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，以及Python程序测试、打包、发布等知识。本书的后半部分，向读者详尽介绍了当下流行的多个Python项目的开发过程。

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