你好，我是猫哥。本期周刊分享了 12 篇文章，12 个开源项目，2 则音视频，赠书 5 本《Python编程：从入门到实践（第3版）》。
🦄文章&教程
这篇文章提出了一个尖锐的问题：有些老师建议学生去开源项目上做事，但却没给出有效的指导，导致开源项目里出现很多无效的互动。建议想参与开源贡献的同学，不要犯这些错误：不要将练习 Git 操作的内容提交 PR 到原仓、不要破坏项目原有的 linter 和格式化规范、不要签到式打招呼……
f-string 很好用，而且很强大。文章介绍了一些经常使用的场景，例如对数字的处理（整数、浮点数、科学计数法等）、百分比、日期、填充、正负号等。
3、用 Django 和 OpenAI 开发一款语音笔记应用
如何开发一个可以录制和转录语音的笔记应用？这篇教程使用 Django+OpenAI+AlpineJS 开发了一个简单的项目。
文章介绍了可提高 Web 项目安全性的 7 类实践，包括验证输入并清洗数据、使用安全的编码工具、使用最新 Python 及库、明智处理错误和记录日志、最小权限原则、使用 HTTPS 传输、定期作安全审计。
5、Fedora 希望为其 Python 构建作“-O3”优化
Fedora Linux 的一项提案，希望用 “-O3” 编译器优化标志来构建 CPython 解释器和标准库，预计整体上可提升 Python 性能 1.04 倍。提案对应的版本是 Fedora 41 和 Python 3.13。
6、Ruff v0.4.0：一个手写的 Python 递归下降解析器
Ruff 又发布新版本啦，新的解析器速度提升 2 倍，这意味着所有 linting 和格式化的速度提升 20-40%。文章介绍了这个手写解析器相比旧解析器，带来了诸多优点。（感叹一句，Astral 团队可太会做 build in public 了！）
RSS 是个好东西，强烈建议所有人都用！个人博客的标配是提供 RSS 源，Django 框架有Syndication 可创建 RSS 源，但默认情况难以阅读，文章介绍了如何给 RSS 源加上样式。（附：我的博客也做了 RSS 预览美化）
如何快速判断一个元素是否在某个集合中？最流行的方法是布隆过滤器，但还有别的过滤器，文章介绍了最近推出的二进制熔断过滤器，速度更快，内存占用更低。介绍了pyxorfilter 库的使用，这个仓的文档中指出了两篇学术论文，感兴趣的读者可以研读一下。
9、Code Review 时，曾被我忽视的 3 件重要小事
Code Review（代码评审）是项目开发时的关键环节，值得关注的评审点有不少，作者分享了 3 个曾忽视的重要的小事：命名、指引性注释、以及沟通方式。文中总结的要点对提升代码可维护性和塑造团队氛围有重要作用。
作者有一个很好的出发点：各大 APP 有年度总结，我们每天用键盘，为何不给它来个工作总结？用pynput 库可监听键盘与鼠标事件，实现统计功能。文章还介绍了用tkinter 开发一个简单的查看界面。
上界版本约束（Upper Bound Version Constraints）是一种指定软件包最高可安装版本的机制。这篇万字长文主要指出了这种机制的诸多弊端、解释了语义化版本控制（SemVer）的概念及其局限性。
作者最近花了几周为自己的编程语言开发了一个代码格式化工具，文章介绍了技术实现上的一些知识点，主要是如何处理各种抽象语法树 （AST），包括文本、空格、缩进、宽度、内容渲染、注释的处理，等等。（附：作者去年写的 开发编程语言的十年）
🐿️项目&资源
1、pylyzer：快速的 Python 静态代码分析器和语言服务器
用 Rust 开发的高性能静态代码分析器，比 pytype 和 pyright 快 100 倍以上。可检测列表越界和字典不存在的键，支持语言服务器的各种功能如代码补全和重命名等。（star 1.9K）
2、anthropic-cookbook：一些有趣而有效的使用 Claude 的方法
Claude 官方推出的 cookbook，一系列的资源和教程。（star 2.7K）
3、Flowmium：用 Rust 写的 Python 工作流编排器
一个使用 Kubernetes 的工作流编排器，可定义并运行容器的 YAML 工作流。提供@flow.task() 装饰器，每个 Python 函数可作为 Kubernetes pod 运行。
4、github2file：从 Github 下载和处理文件
用于从代码仓下载文件，方便提供给聊天机器人使用。支持根据语言筛选、可排除某些目录/文件类型和测试文件、支持删除注释和文档字符串。
知识内容密集的速查表，专注于 Python 核心内容、全面而精选。
专为斗地主设计的强化学习框架。斗地主包含合作、竞争、非完全信息、庞大的状态空间和动作空间。它提出了将深度蒙特卡洛与动作编码和并行演员相结合的方法，提供了一个简单而有效的解决方案。（star 3.9K）
支持多种仪表板的无缝集成，首选的推荐是Homepage 、Homarr 和Dashy 。（star 4K）
8、newspaper4k：从新闻网站提取文章、标题和元数据
newspaper3k 是一个拥有 13.7K star 的项目，用于从网站中提取各种元素，能识别 10 多种文字语言。但该项目已有 3 年多没更新了，newspaper4k 是它的复刻分支，添加了许多功能，修复了不少问题。
9、translateLocally：在本机上用 LLM 快速安全地翻译
由 marian 和 Bergamot 提供支持，在本地作翻译，提供 CLI 和 GUI 使用方式。
10、constable：将打印直接插入 AST 进行状态调试
在运行时将 print 语句直接插入到 AST 中，可打印变量赋值和其他信息。用法简单，constable.trace 装饰器在要追踪的变量发生赋值时，将 print 语句插入到函数的 AST 中。
11、TextBlob：情感分析、词性标记、名词短语提取、翻译等
用于处理文本数据的 Python 库，用于深入研究常见的自然语言处理任务，如词性标记、名词短语提取、情感分析、分类等。（star 8.9K）
12、wewe-rss：生成微信公众号 RSS，支持私有化部署
基于微信读书生成 RSS 订阅（支持.atom.rss.json格式），自动定时更新内容，支持全文输出，支持将订阅源导出 OPML。（star 2.7K）
🐢播客&视频
菲律宾第 9 年举办 PyCon 活动，这份演讲视频列表共有 37 个视频。
如今的 LLM 已如雨后春笋般遍地开花，个人开发者训练 LLM 的条件越来越便利。这则视频介绍了 LLM 的相关概念，以及训练 LLM 所需的知识。作者的另一则视频会动手实践，通过示例将理论运用起来。
