你好，我是猫哥。这里每周分享优质的 Python、AI 及通用技术内容，大部分为英文。另有电报频道作为副刊，补充发布更加丰富的资讯，欢迎关注。
本期分享了 12 篇文章，12 个开源项目，赠书 5 本，全文 2100 字。
🦄文章&教程
支付系统早期使用 COBOL 语言开发，在 1990 年代开始转向 Java 或 C++，但如今正转向更为现代的语言，也就是 Python。作者对此现象给出自己的解读，给出了 4 个方面的原因。最关键的一点，Python 能帮人以最快的速度运行原型，在这个“快鱼吃慢鱼”的时代，得以占据主导地位。
上期已经分享过有人提议 Python 改用日历年做版本号的新闻，这是对应的 PEP 提案。格式3.YY.micro ，其中 YY 是指该版本发布的年份，例如 3.26 是指在 2026 年发布。
3、优化 Python 的路由和调度：一个新的开源求解器 Timefold
介绍了 Timefold 项目的优点和使用方法，可用于优化车辆路线问题、员工排班、任务分配、维护调度和其它规划问题。
出自深度解析 CPython 解释器源码系列，探析了集合（set）数据结构是如何实现的、它的数据模型、关键方法的实现（插入、查找、删除、弹出）。
你可能没有接触过weakref 模块，但它是许多库、框架甚至 Python 自身的基础。文章介绍了它是什么、有什么用途，以及如何在代码中使用它。
生成式 AI 正在帮助程序员更快速高效地开发，作者通过自己的例子，演示如何一步步让 AI 帮忙从很多漫画中找到他想找的那张。提出问题/项目想法，然后让 AI 不断挑战，看看它能做到什么程度，也许你会找到一些能提升自己日常工作的方法。
作者做了一个关于从命令行访问大语言模型的演讲，这篇文章是对其演讲视频的注释版/补充版文字稿。文中有很多参考材料。
想要将自己开发的包发布到 PyPI 上是怎样的流程？如何创建符合要求的 Python 包？可以使用什么包构建工具？配置文件中的配置项是什么含义？如何发布包？还有什么主意事项？
你是否碰到要将一个项目克隆到一个新的地方，然后将它运行起来？在启动时，关于虚拟环境、依赖项安装等操作，可以使用脚本自动处理，文章演示了一个非常基本的示例。
高效的 Python 开发者如何使用工具解决开发环境相关的问题？作者将自己多年的开发经验分享出来，主要关于如何使用 Make&Makefile 解决一系列问题，提升开发效率。
作者认为 Notebook 的流行并不是一件好事，文章从个人角度和团队角度，各列出了 Notebook 不好的 4 条理由，包括缺乏版本控制、不像 IDE 纯粹和方便阅读代码、不便于协作、难以移动和测试，等等。
12、花了 6 个月时间开发 LiveAPI 代理，我得到的 10 个经验教训
在实际的项目开发中，我们可能会遇到作者那样的情况：为了解决 A 问题，克服重重困难终于实现了 B 解决方案，但接着发现它在某种场景下会失效，最后迫不得已采用全新的 C 解决方案。在解决问题的过程中，一些有价值的经验教训就出现了。
🐿️项目&资源
1、Your-Journey-To-Fluent-Python：你的流畅的 Python 之旅
这是一本开源的 Python 电子书，包含 30 个大章节，涵盖 Python 基础到进阶的系列内容。可在线阅读，也可下载 PDF 版本。
一个 CLI 库，可与安装在本地的大模型交互，也可以调用线上大模型。在命令行中运行提示词，将结果存储在 SQLite，生成嵌入，等等。（star 3.4K）
3、lmdocs：使用 LLM 生成 Python 项目的帮助文档
开发完项目后，让大语言模型直接帮你生成所有的文档！
4、make-python-devex：使用 Make、Homebrew、pyenv、poetry 等工具的示例
构建 Python 开发环境时，环境管理、版本选择、依赖管理等问题的示例配置。
这个库的名字是“秃鹫”，很形象地表明它的用途：查找并清理代码中死亡的（未使用的）代码。使用静态代码分析，速度很快。（star 3.2K）
6、CleanMyWechat: 自动删除 PC 端微信缓存数据
电脑端微信的清理工具，可自动删除所有聊天中自动下载的大量文件、视频、图片等数据内容，解放你的空间。（star 4.2K）
7、wxauto：Windows 版微信自动化，可发送/接收消息，简单微信机器人
Windows 微信版的自动化工具，可收发消息、保存聊天图片。（star 1.8K）
8、youdaonote-pull：一键导出/备份有道云笔记的所有笔记
可将有道云笔记的所有笔记按原格式下载，转换为 Markdown；默认将有道云笔记图床的图片下载到本地，可指定上传到 SM.MS。（star 1.2K）
跨数据库的数据比对，在数据库内执行差异计算，最大限度减少数据传输从而实现高性能。基于匹配哈希的分而治之算法，支持 10 多个数据库。
一个完整的 HR 管理系统，包含 13 个不同模块。前端部分使用的 Vue 框架。
11、burr：构建能够做出决策的应用（聊天机器人、代理、仿真等）
适用于任何使用 LLM 的项目，提供实时跟踪/监控系统界面。
12、thread：AI 驱动的 Jupyter Notebook
在熟悉的 Jupyter Notebook 之上，使用本地 AI 生成和编辑代码单元、自动修复错误以及与数据聊天。
🐧 往年回顾
Python潮流周刊#8：Python 3.13 计划将解释器提速 50%！（2023.06.24）
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