万字浓缩版，Python 潮流周刊第 1 季的 800 个链接！

2024-7-17 weekly Python
你好，我是豌豆花下猫。前几天，我重新整理了 Python 潮流周刊的往期分享，推出了第 1 季的图文版电子书，受到了很多读者的一致好评。
但是，合集和电子书的篇幅很长，阅读起来要花不少时间。所以，为了方便大家阅读，我打算将合集进一步整理，分门别类将原始内容的标题罗列出来。
本文总计约 800 个链接，有 5 大分类，你可以快速浏览文章、项目、播客、视频和话题讨论的标题，快速找到自己感兴趣的内容进行查看。

Python 周刊的精美电子书 EPUB、PDF 及 Markdown 版本，请在公zh号“Python猫”里发送“W30”，获取免费下载链接

🦄文章&教程

精选国内外的优质文章，主要来自于个人博客、技术平台、企业网站等。
1、编程语言的错误处理模式
2、深入理解 Python 虚拟机：描述器实现原理与源码分析
3、人工智能 AI 孙燕姿模型应用实践
4、用 C 语言写一个 Python 包
5、Python 工具箱系列文章
6、PEP-713：可调用的模块
7、“Externally managed environments”：当 PEP-668 影响了 pip
8、Bevy v2.0：Python 的依赖注入框架
9、Python修饰器的函数式编程
10、asyncio 的一些高级用法
11、Nginx+uWSGI 部署 Django 以及负载均衡操作
12、Rye:一个实验性质的Python包管理系统
13、PyInstaller：将你的Python代码打包成独立应用程序
14、如何在 Python 中实现真正的多线程
15、GIL vs. nogil: 改动一行代码，提升十倍 I/O 性能
16、如何在 PyCharm 中创建一个密码生成器？
17、Python 元类教程（带示例）
18、当在终端输入“ls”后会发生什么？
19、掌握Python面向对象编程的关键：类与对象
20、umongo + motor: 构建高效 MongoDB 应用的最佳组合
21、徒手使用 LangChain 搭建一个 ChatGPT PDF 知识库
22、Python 真的是靠一个 switch 来执行字节码的吗？
23、SQLite 的文艺复兴
24、八十行代码实现开源的 Midjourney、Stable Diffusion “咒语”作图工具
25、像写 Rust 一样写 Python
26、一系列的 Flask 小贴士
27、Celery 的诸多问题
28、Python 借助 Gopy 库实现调用 Go 包
29、最适用于 Pandas 的文件格式
30、关于 PyPI 的一系列新闻/文章（共7篇）
31、Three Talks on the C API
32、Making the Global Interpreter Lock Optional
33、Towards Native Profiling for Python
34、What is the stdlib for?
35、Pattern Matching, __match__, and View Patterns
36、Python on Mobile: State of the Union
37、Burnout is Real
38、Lightning Talks
39、并发一百万个任务要用多少内存？
40、使用这些方法让你的 Python 并发任务执行得更好
41、原推荐文章为拼凑且非原创，已删
42、Python 多线程编程的终极指南
43、编程语言是如何实现并发的之并发模型篇
44、鹅厂程序员的 9 个生存法则
45、一览 Python 3.12！PEP 701 —— f-string 语法规范化
46、PyCharm：新用户界面的五大亮点
47、PEP-594 已被实现：Python 3.13 将移除 20 个标准库
48、Grasshopper：一个用于负载测试的开源 Python 库
49、Python 装饰器：用包装巫术增强你的代码
50、三个 Python 练手项目的实战教程：用 Python 开发 Telegram 机器人、花一周末用 Python 实现 DNS、用 Python 构建你自己的 Git
51、CPython 贡献日记：Python 3.12 有什么？
52、有哪些值得关注的 AI 工具？我们整理了这 67 个
53、我买了本豆瓣 9.6 分的 Python 书，发现里面每 5 页一个错误？！
54、Sketch of a Post-ORM
55、Python 中运行 Shell 命令的正确做法
56、如何使用 async 升级 Flask 程序
57、提议给 Python 添加一个结构语法
58、类属性和实例属性是怎样的关系？
59、2023 年 39 个顶级 Python 框架
60、内容删除
61、使用 Kivy 库进行 GUI 开发
62、了解 CPU 有助于提升 Numba 和 NumPy 代码的速度
63、当字节码咬人时：谁检查 Python 文件编译后的内容？
64、GPT 是如何工作的：200 行 Python 代码实现一个极简 GPT
65、600 行 Python 代码实现两个 Transformer（文本分类+文本生成）
66、AsyncIO
67、gevent 到底是什么？
68、ReactPy 的入门教程
69、Python 业务框架循环依赖和全局上下文的一些思考
70、Python 函数调用的实际依赖关系跟踪
71、Python 3.x从基础到实战 - typing类型提示
72、wxPython 入门教程
73、Python 装饰器的用法指导
74、在进程间共享 Numpy 数组的 7 种方式
75、在 Python 中作时间序列分析的工具
76、如何快速处理缺失的数据
77、Cython 与 CPython：对比性能差异
78、使用 FastAPI 进行流式处理
79、20 道关于 FastAPI 中间件的面试题
80、CPython 添加返回常量指令
81、Python 3.13 版本的计划
82、为什么 Numpy 并行性很重要？
83、用少于 100 行的 Rust 使 Python 变快 100 倍
84、将 Python 项目移植到 Rust
85、设计 Pythonic 的库 API
86、编译类型化的 Python
87、pytest 的夹具很神奇！
88、探析 Python 字典的实现原理
89、Flask vs Django：选择完美的 Python Web 框架
90、为什么不告诉人们“简单地”使用 pyenv、poetry、anaconda
91、PyScript 中的 Asyncio
92、线程的问题及其解决方案
93、本地部署开源大模型的完整教程：LangChain + Streamlit+ Llama
94、Python Asyncio 协程对象开销成本
95、如何使用 asyncio.Runner 执行多个协程
96、不使用锁的并发实现
97、贡献 CPython 日记 (3) CPython 是如何运行的
98、Python JIT 编译器 - 即时编译
99、CPython、Pypy、MicroPython、Jython……都是些什么？
100、Python APScheduler：感受 AsyncIOScheduler 的强大
101、在生成代码时避免产生技术债务
102、当 NumPy 太慢时
103、Numba 教程：使用 JIT 编译加速 Python 代码
104、自动化提升 Python 代码质量
105、使用 PandasAI 增强数据分析
106、 写单元测试的最佳实践
107、Netflix 如何安全地迁移到 GraphQL
108、聊一聊 Python 和 Golang 的垃圾回收
109、像竞赛程序员一样调试
110、Python 3.12 预览版：支持 Linux 性能分析器
111、CPython 招聘一名全职工程师
112、PEP 563 和 PEP 649
113、Python 设计模式：简洁及可重用代码（观察者）
114、你并不需要写__all__
115、用 Python 实现一门简易的编程语言
116、使用 Python 的 collections.Counter 计算出现次数
117、使用 Numba Vectorize 加速 Python 代码
118、Paul Graham：如何做出伟大的工作？
119、Paul Graham：如何努力工作？
120、Django 2023 年 6 月：技巧和讨论
121、使用 Golang 和 Docker 运行 Python 代码
122、答案在代码中：“实现需求”的双重含义
123、减轻 Python 包管理的痛苦
124、CuPy：将 NumPy 数组调度到 GPU 上运行
125、Python 源码剖析：深度探索 Cpython 对象
126、使用 Flask + Flask RESTful 快速搭建 API 服务
127、详解 Django 请求与响应：深入理解 Web Http 交互的核心机制
128、将大型 Django 项目迁移到 Mypy 的失败之旅
129、如何在 Python 中使用 Notion API？
130、最简单的使用 Rust 加速 Python 的方法
131、Python 是如何解析空格的？
132、如何从 Python 字典中删除重复的值？
133、如何找出 Python 代码中的性能瓶颈？
134、3 个很酷的 Python 库，节省你的时间和精力
135、如何管理有近 3 万个文件的超大型 Python 代码仓？
136、使用 PyStack 调试 Python 中的崩溃和死锁
137、介绍一个 FastAPI 项目模板
138、Python FastAPI 微服务与 Polylith 架构
139、Python日志模块：实战应用与最佳实践
140、测量 Python 和 Rust 异步 Web 服务的性能
141、dinov2_retrieval：一个基于 DINOv2 的图片检索应用
142、隐藏在 Python 标准库中的 CLI 工具
143、如何在 Python 项目中使用 TailwindCSS ？
144、Python 元编程实用指南
145、CPython 是如何打印堆栈信息的？
146、用于路径操作的 Pathlib
147、Stack Overflow、Shopify 及 Levels.fyi 的软件架构
148、10 条编写干净 Python 代码的建议
149、Meta 开发者工具：支撑大规模协作的编程体系
150、Jupyter Notebook 7 隆重发布
151、Python 中的弱引用与基础类型支持情况探究
152、分布式锁的介绍与 Python 实现
153、释放 PyScript 的力量：在 HTML 中运行 Python 代码
154、通过并发实现更快的文件 I/O
155、如何编写完美干净的 Python 代码？
156、Python 日志记录：对比最流行的 6 个库
157、使用 cProfile 分析模块级代码
158、掌握 Python 函数式编程
159、Python 3.12 预览版：更直观和一致的 f-string
160、使用 AsyncMixin 创建可等待的构造函数
161、在 Python 中查找并修复不安全的直接对象引用
162、使用异步 Python 克服性能瓶颈：深入研究 CPU 密集型代码
163、PEP-720 交叉编译 Python 包
164、PEP-722 单文件脚本的依赖关系规范
165、LPython：新颖、高性能、适用于多平台的 Python 编译器
166、Cython 3.0.0 的文档
167、Python 中使用 Pandas 和 NumPy 计算变异系数
168、Jupyter 中的生成式 AI
169、Python 中的结构化模式匹配
170、使用 Rich 的 Inspect 查看 Python 对象属性
171、Python 包版本控制的怪癖
172、文件 I/O 并发编程的模式
173、如何高效地阅读 Python 代码？
174、如何在 Python 中用 JPype 与 Pyjnius 调用 Java 代码？
175、如何在 Python 中调用 JavaScript 代码？
176、使用 Textual 构建 ChatGPT TUI 应用程序
177、Python 中的向量数据库入门
178、CPython 的编译过程是怎样的？
179、介绍新开源的 Python 调试器 pdbp (Pdb+)！
180、如何分析 FastAPI 异步请求的性能？
181、利用 FastAPI 的后台任务：增强性能和响应能力
182、使用 Python 创建直方图
183、Mypy 1.5 发布了
184、在 Linux 上运行 Python 的“Hello World”脚本时，会发生什么？
185、通过对比 Python 来学习 PostScript
186、Python 中不那么随意的性能优化
187、在 Python 中创建上下文管理器
188、一个简单的模块，可以篡改 Python 解释器的数字
189、为什么说 Python 很糟糕……
190、Python 中错误处理的最佳实践
191、使用企业数据和 Python 构建 GPT 对话机器人
192、Python 鸡尾酒：将上下文管理器和迭代器等量混合
193、索引的力量：利用 Pandas 提高数据整理效率
194、杀死 ProcessPoolExecutor
195、写代码时，优雅有意义吗？
196、Python Asyncio实践—高并发下如何防止缓存击穿
197、高效定时任务处理：深入学习 Python 中 APScheduler 库的奥秘
198、CPython 开发实战：魔改 lambda 函数
199、CPython 是如何实现引用计数的？
200、使用 Importlib 实现 Python 延迟加载
201、使用 Python 和 Playwright 进行端到端测试
202、nogil 项目和 Faster CPython 项目
203、简单介绍 Python 的永生对象
204、为什么要避免在 Python 中用“import *”？
205、让我们终结 Python 的依赖地狱
206、使用 Django Rest Framework 实现 JWT 身份验证
207、增强 Django 程序：提升数据库查询的 7 个妙招
208、可能让你大吃一惊的奇怪的 Python “特性”
209、可汗学院如何将 Python 后端重写成 Go？
210、为什么静态语言会面临复杂性的挑战？
211、Excel 终于支持 Python 了！
212、如何使用 FastAPI 与 aiohttp 进行 SSE 响应开发？
213、用 FastAPI 和 Hamilton 实现的 PDF 摘要工具
214、放弃 Python 拥抱 Mojo？鹅厂工程师真实使用感受
215、Mojo 如何获得比 Python 快 35000 倍的加速？
216、APL 语言教会我的那些 Python 知识
217、深度解析 Jupyter 的内核架构
218、Fixit 2：Meta 的下一代自动修复 linter
219、使用 Python 构建代码图像生成器
220、apipkg 教程：Python 中的增强延迟加载
221、当 asyncio、twisted、tornado 和 gevent 一起走进酒吧…
222、Python 标准化锁定文件的现状
223、Python：只需编写 SQL
224、Python 中如何比较不兼容的类型？
225、使用 Python 开发一个文件比较工具
226、我最喜欢的素数生成函数
227、一份深入探索 Flask 的指南
228、使用 PyMuPDF 识别与提取表格
229、深入介绍 Python 3.12 中的永生对象
230、Python 中下划线的十种用法
231、Python Asyncio 之网络编程方法详解
232、给初学者的 Streamlit 学习指南
233、如何在 FastAPI 应用中使用 Tailwind CSS 和 SQLAlchemy
234、Python 如何不作排序但保持数据有序
235、用 Django 发送带有验证链接的电子邮件
236、探索全球多样性：Pyetho — 用于了解国家及其语言的 Python 库
237、Polars：快如闪电的 DataFrame 库
238、深入学习数据结构与算法：C++、Swift、Python、Java、C#、JavaScript
239、Mojo🔥 终于提供下载了！
240、我们能从 PEP-703 中学到什么？
241、用 500 行 Python 代码写一个 C 语言编译器
242、简单介绍如何用 Python 作协议缓冲区编程
243、用 Python 和 matplotlib 创建漂亮的极坐标直方图
244、布隆过滤器图解与 Python 实现
245、Python 中的堆数据结构：最小和最大堆实现
246、Python 容器化部署教程
247、2023 年 Python 包管理的实践指南
248、记一次 Python 应用内存泄漏问题定位
249、介绍 flake8-logging
250、Falcon 180B 正式在 Hugging Face Hub 上发布
251、三种对 Python 作基准测试的方法
252、舍弃 Poetry 和 PDM，切换成 Hatch
253、TOML 文件格式有什么问题？
254、用 Python 玩转遗传算法
255、现代 Python 的类型提示：Protocal 类
256、tornado 的协程调度原理
257、可视化 CPython 发布过程
258、如何用 PyObjC 与 Apple Vision 框架作文本识别
259、调试 Python 中正则表达式的灾难性回溯
260、使用 Django 和 HTMX 开发一个数据库搜索项目
261、异步 SqlAlchemy 和多数据库管理
262、Python Fire：自动生成命令行接口
263、我最爱的解 LeetCode 问题的 Python 技巧
264、为什么 Python 代码在函数中运行得更快？
265、在单核情况下加快 Python 代码速度
266、使用 Radon 作 Python 的代码度量
267、Python（大部分）由语法糖组成
268、迎接新的 SymPy
269、使用 import-linter 让你的 Python 项目架构更整洁
270、CPython 如何用布隆过滤器作字符串处理？
271、Python 中 UUID 的使用
272、为什么有这么多 Python Dataframe？
273、使用 Python 模拟“三门问题”
274、6 件可以用 Functools 模块做的很酷的事
275、深入理解 pytest.main()：Python 测试框架的核心功能解析
276、7 个极佳的 Python 身份验证库
277、Python 3.12.0 版本发布了
278、Python 3.12 速览：子解释器
279、聊聊 Python 3.12 中 perf 的原生支持
280、Python 3.12 速览：静态类型的改进
281、FastAPI 中的依赖注入：构建可维护的高性能 Web 应用
282、深入理解 python 虚拟机：原来虚拟机是这么实现闭包的
283、探索 Pexpect 库：深入理解 expect_list 方法
284、介绍 textual-plotext，在终端里绘图
285、Python Asyncio 系列文章 5 篇
286、使用 eBPF 分析 Python 和 Ruby
287、Python 3.12: 不那么热门的改动
288、从供应链安全角度看 Python 3.12.0
289、20 个令人兴奋的 Python 项目创意
290、Python 3.11 vs Python 3.12 之性能测试
291、当我遇见了 Guido van Rossum
292、通过阅读代码学习：Python 标准库设计决策解释
293、使用 Stripe、Vue.js 和 Flask 开发收款功能
294、使用 Python 调用 Rust 的三种方法
295、如何开发 FastAPI 的中间件？
296、Django 项目实现无密码身份验证
297、在发布 Python 项目前，建议用上这 4 个工具
298、我们必须聊聊 Flask
299、基于 ProPainter 技术去除图片以及视频水印
300、Google Sheets 也能用 Python 了
301、PEP-703 无 GIL CPython 的进展
302、PEP-730 CPython 提供对 iOS 的官方支持
303、Django 进阶：开发高级的功能
304、在 Python 中开发异步的任务队列
305、Flask、它的生态和向后兼容性
306、继续关于 Flask 的讨论
307、介绍 rip - 快速而简约的 pip 实现
308、使用 Rust 将数据分析速度提高 180,000 倍
309、什么是 lambda 表达式？
310、手撸个视频翻译和配音工具玩玩 结果不太妙
311、掌握使用 FastAPI 进行集成测试
312、Python 代码转为 LATEX 公式工具
313、Ruff：一款极其快、兼容 Black 的 Python 格式化工具
314、你应该什么时候升级到 Python 3.12？
315、Python 3.12：一个被人忽略的史诗级版本
316、不要再用 requirements.txt 了
317、为什么 Django 后台管理系统那么“丑陋”？
318、我迁移弃用 setup.py 的糟糕体验
319、使用 Ptpython 提高你的编码效率
320、100%的测试覆盖率是不够的：Python 中基于属性的测试
321、从零开始编写一个 Python 异步 ASGI Web 框架
322、Python 如何在日志中隐藏明文密码？
323、从混沌到凝聚：构建你自己的 Monorepo
324、Python 是一种编译型语言
325、Kenneth Reitz：迟来的道歉，以及 requests 3 的进展
326、grequests：异步的 HTTP 请求
327、开发一个 Python 编译器和解释器
328、使用 Python+ChatGPT 开发一个书籍摘要 AI
329、数据库生成的列 ：Django & SQLite
330、你能用 Python 的 bisect 模块做到这些事
331、为什么说在 Windows 上为 Python 3.12 构建的 SciPy 是一个小奇迹？
332、使用 AI 进行网页抓取实验（使用 GPT-4 解析 HTML）
333、Django vs Flask：哪个是最好的 Python Web 框架？
334、在 Mac 上安装 Python 的正确方法
335、用 Python 开发简单的 Android 数据分析应用
336、改进 Numpy 的 Python API，为 2.0 版本准备
337、将 Python 错误作为值：比较 Go 和 Rust 的使用模式
338、调试 Django 中的 CSRF 失败/403 禁止错误
339、对 Python 环境和包管理工具的公正分析
340、让我们一起创建一个 Python 调试器
341、揭开 Python 3.12 的面纱：Python 世界有哪些新东西？
342、Python 的哈希表指南
343、运行不可信的 Python 代码
344、了解 Linux cp 命令并用 Python 编程实现
345、初学者应该用 Django，而不是 Flask
346、PEP-733：对 Python 公共 C API 的评估
347、让我们做一个类 JSON 语法的解析器
348、一门编程语言应该有多大？
349、四种优化程序的方法
350、两种线程池，以及为什么需要这两种线程池？
351、是时候改变了：datetime.utcnow() 现已被弃用
352、Python Web 应用的线上部署
353、Python GIL 作出的不断变化的“保证”
354、使用 pip-compile 和 pip-tools 作 Django 的依赖项管理
355、Python 程序的 bug 分类
356、有多少 Python 核心开发者使用类型提示？
357、记一次用 Python 的 ast 模块将 Flask 项目转为 Quart 的尝试
358、Python NumPy 库的可视化解释
359、用组合还是继承？我有不同看法
360、选择正确的数据仪表板工具：Streamlit 和 Shiny 的独特优势
361、Rust std fs 比 Python 慢！真的吗！？
362、Python 中性能最快的时间戳函数是哪个？
363、Python 是 Easy，Go 是 Simple，但 Simple != Easy
364、使用 Numba 提升 pandas.DataFrame.apply 的 C 级别性能
365、一份杂乱的 Flask 维护任务清单
366、用子解释器运行 Python 并行程序
367、新的开源库 VS. 旧的开源库
368、在 Pandas 的世界中使用 Polars
369、Python 的软关键字有哪些？
370、用 Python 实现机器人爸爸
371、如何（以及如何不）设计 REST API
372、如何调试 Asyncio 程序？
373、Python 非洲：致 Python 软件基金会的一封公开信
374、Django 5.0 发布了！
375、56 行代码用 Python 实现一个 Flex/Lex
376、如何在 FastAPI 正确地使用依赖注入？
377、为什么不应该在 Python 中过度使用列表解析式？
378、非类型化的 Python：曾经的 Python
379、用 django-watson 给 Django 项目添加全文搜索
380、解析 Celery 的扇出模式
381、Python Asyncio 的 7 个替代库
382、解密 CPython：当执行 a+b 时，背后发生了什么？
383、如何使用 Python 播放 GIF？
384、用 Python 开发一个微型的 REPL

🐿️项目&资源

主要是 Github 上的开源项目、开源电子书、有趣的网站项目等。
1、「数字生命」的服务端
2、一个基于VITS的简单易用的语音转换（变声器）框架
3、电子书翻译器（Calibre 插件）
4、跨平台的超轻量级嵌入式 Python 引擎
5、WingetUI：更好用的包管理器 UI
6、pandas-ai：支持 AI 功能的 Pandas
7、promptulate：一个强大的 LLM Prompt Layer 框架
8、MicroPython：面向微控制器和嵌入式系统的 Python
9、DB-GPT：以数据库为基础的 GPT 实验项目
10、CyberWaifu：使用 LLM 和 TTS 实现的聊天机器人
11、FastGPT：基于 openai 搭建的知识库平台
12、jesth：更具可读性的数据序列化格式
13、trogon：为 CLI 程序生成友好的用户界面
14、ipyflow：用于 Jupyter 笔记本的响应式 Python 内核
15、solara：一个纯 python、React-风格的框架
16、Python 3.12 的 beta 1 版本已发布
17、对比 Python 与 Rust 的编程习惯用法
18、frogmouth：一个在终端中浏览 Markdown 的工具
19、使用 Meta AI 的 SAM 进行图像分割的 Python GUI
20、GirlfriendGPT：你的人工智能伴侣
21、Python 进化之路.pptx
22、soundstorm-pytorch：在 Pytorch 中实现 SoundStorm
23、asynq：Python 的异步编程库
24、Propan：功能强大且易用的 Python 异步 Web 框架
25、talkGPT4All：基于 GPT4All 的一个语音聊天程序
26、lightly：一个用于图像自监督学习的 Python 库
27、neodb：标记你喜欢的东西
28、JupyterLab 4.0 已发布
29、pystack
30、GPYTHON：你的专属 Python 学习助手
31、M3E 模型
32、reactpy：Python 的 React
33、domain-admin: 域名 SSL 证书监测平台
34、EasySpider：一个可视化爬虫软件
35、text-to-video-synthesis-colab：文本生成视频的模型
36、segment-geospatial：使用 SAM 分割地理空间数据
37、traceback_with_variables：Python 回溯（错误消息）打印变量
38、argcomplete：命令行自动补全库
39、Lawyer LLaMA：中文法律 LLaMA
40、CPM-Bee：百亿参数的中英文双语基座大模型
41、TigerBot：多语言多任务 LLM
42、BingAI-Client：突破限制的 New Bing
43、tabby：可自托管的 AI 编码助手
44、pyboke：极简博客生成器
45、gpt-engineer
46、audiocraft：音频处理和生成库
47、PythonGUI 教程网站
48、CPython 实现原理
49、PyQt-Fluent-Widgets：基于 PyQt5 的 Fluent Design 风格组件库
50、pyvibe：使用 Python 生成样式化的 HTML 页面
51、pynecone：纯 Python 的 Web 框架
52、pytudes：短小精悍的 Python 编程练习内容
53、recognize-anything：Recognize Anything 模型和 Tag2Text 模型
54、ask-multiple-pdfs：支持与多个 PDF 聊天的 Langchain 程序
55、DeepKE：用于知识图谱提取和及构建的开放工具包
56、awesome-DevOps：精选的 DevOps 平台、工具、实践和资源的列表
57、PyGWalker：将 pandas 数据转换为 Tableau 样式的可视化界面
58、jnumpy：快速用 Julia 编写 Python C 扩展
59、jupyter-ai：JupyterLab 的生成式 AI 扩展
60、broadcast-service: 一个强大的 Python 发布订阅者框架
61、cushy-storage: 一个基于磁盘缓存的 ORM 框架
62、giskard：专用于 ML 模型的测试框架
63、DragGAN：基于点的交互式图像编辑
64、plumbum: 永远不要再写 shell 脚本
65、threestudio：用于生成 3D 内容的统一框架
66、rembg：一个删除图像背景的工具
67、cinder：Meta 内部以性能为导向的 CPython 版本
68、vlite：用 NumPy 制作的简易矢量数据库
69、gpt-migrate：将代码仓从一种框架或语言迁移成其它
70、FastDepends：从 FastAPI 中提取的依赖注入框架，异步和同步模式都支持
71、Data-Copilot：通过自主工作流程桥接数十亿数据和人类
72、awesome-read-the-docs：精选的项目文档列表
73、DisCo：通过指示生成现实世界的人类舞蹈
74、Mark Shannon 博士论文：为动态语言构建高性能虚拟机
75、blind_watermark：图片加盲水印，提取水印无须原图
76、VisCPM：基于 CPM 基础模型的中英双语多模态大模型系列
77、polars-cookbook：Python polars 库的教程
78、ML 系统设计：200 个研究案例
79、threads-net：逆向工程 Threads 的 Python API
80、engblogs：用 AI 为科技公司官博作摘要，并部署成网站
81、django-unicorn：Django 全栈的响应式组件框架
82、imarkdown：轻量级的 Markdown 图片链接转换器
83、Pangu-Weather：盘古天气的官方实现
84、PULSE：中文医疗大语言模型
85、creosote：识别虚拟环境中未使用的依赖库
86、MediaGPT：中文的自媒体大语言模型
87、MetaGPT：给定一行需求，返回 PRD、设计、任务、代码
88、khoj：数字大脑的 AI 个人助理
89、aider：基于命令行的 AI 编码助手
90、visprog：可视化编程，无需训练的合成视觉推理
91、GitHub 上有哪些值得推荐学习的 Python 项目？
92、python-cheatsheet: Python 知识点速查表
93、pandora：潘多拉，一个让你呼吸顺畅的ChatGPT
94、py4web：数据库驱动的 Web 开发框架
95、FastAPI-Vue-Admin：基于 FastAPI+Vue 的敏捷开发框架
96、ChatALL：同时与ChatGPT、Bing Chat、Bard、Alpaca、Claude、讯飞星火、文心一言等聊天
97、vectordb：一个 Python 向量数据库
98、python-sortedcontainers：有序容器类型（有序列表、有序字典和有序集合）
99、quart：一个支持异步的 Python Web 框架
100、ShortGPT：自动生成短视频内容的 AI 框架
101、Resume-Matcher：比较简历与职位描述，按照打分排名
102、awesome-python-htmx：Python 中使用 htmx 作 Web 开发的精选内容
103、CodeGeeX2: 更强大的多语言代码生成模型
104、Chinese-Llama-2-7b: 第一个能下载运行的中文 LLaMA2 模型
105、docker-llama2-chat: LLaMA2 (official / 中文版 / INT4 / llama2.cpp)
106、taipy：将数据和 AI 算法转变为完整的 Web 应用
107、pyrasite：将代码注入正在运行的 Python 进程
108、python-manhole：调试运行中的 Python 程序
109、vscode-python：使用 VScode 和 Docker 设置 Python 开发环境
110、webdriver_manager：Python 的 Webdriver 管理器
111、lets-plot：用于统计数据的开源绘图库
112、pdfarranger：在图形界面合并或拆分 PDF 文档，支持旋转、裁剪和重排
113、PyFlo：一个很有趣的 Python 入门教学网站
114、Pandas Tutor：可视化 Pandas 执行过程的网站
115、ploomber-sql：使用 SQL 和 Jupyter 开发端到端的应用
116、memray：Python 的内存分析器
117、textual-paint：终端中的 MS Paint
118、rich：在终端中提供富文本和美观的样式
119、json-lineage：支持解析大型 JSON 文件的工具
120、PythonMonkey：嵌入到 Python VM 中的 JavaScript 引擎
121、cudf：GPU 数据帧库
122、distill-sd：更小更快的 Stable Diffusion
123、HQTrack：高质量追踪视频中的任何事物
124、awesome-mlops：很棒的 MLOps 工具精选列表
125、pyinstrument：Python 的调用堆栈分析器
126、viztracer：低开销的日志记录/调试/分析工具，可视化 Python 代码的执行
127、tenacity：Python 重试库
128、litestar：轻量、灵活且可扩展的 ASGI API 框架
129、Make-It-3D：利用单个图像创建高保真 3D 模型
130、Color-diffusion：对黑白图像进行着色的扩散模型
131、DevOpsGPT：AI 驱动的自动化软件开发系统
132、ILibCST：Python 的具体语法树解析器和序列化器库
133、hypothesis：功能强大、灵活且易于使用的库，用于基于属性的测试
134、pixi：Rust 开发的基于 Conda 的包管理器
135、briefcase：将 Python 项目转换为独立的应用
136、facechain：可生成数字分身的深度学习工具链
137、modelscope：将 Model-as-a-Service 概念变为现实
138、viberary：基于语义的书籍搜索引擎
139、polar：帮助开源维护者获得更好的资助
140、youre-the-os：一个游戏，让你扮演操作系统！
141、learndb-py：通过从头实现数据库来学习
142、mpire：比标准库更快的多进程开发库
143、diaphora：二进制文件的差异比对工具
144、beartype：近实时的静态类型检查工具
145、cs_books：AzatAI 推荐的计算机科学书籍
146、codellama：Meta 最新开源的代码生成模型
147、seamless_communication：最先进的语音和文本翻译的基础模型
148、Torchscale：(M)LLM 的基础架构
149、fastapi-best-practices：FastAPI 的最佳实践
150、yappi：又一个 Python Profiler，支持多线程、asyncio 和 gevent
151、funNLP：几乎最全的中文 NLP 资源库
152、prettymapp：在 Web 应用中创建精美的地图
153、pycparser：纯 Python 实现的完整 C99 解析器
154、quivr：生成式 AI 打造你的第二大脑
155、KeymouseGo: 类似按键精灵的鼠标键盘录制和自动化操作
156、ahkunwrapped：集成 AutoHotkey，用 Python 执行自动化
157、100+ AI/机器学习/深度学习/计算机视觉/NLP 项目与代码
158、trafilatura：一个采集 Web 文本的工具
159、fastapi-users：开箱即用的 FastAPI 用户管理库
160、upiano：命令行里的钢琴
161、hrequests：requests 库的替代品
162、wisdomInterrogatory：智海-录问法律大模型
163、awesome-systematic-trading：一个精选的系统化交易列表
164、Qwen-VL：阿里通义千问-VL 模型的官方库
165、h2ogpt：私人文档+图像的问答
166、refact：开源编码助手，支持自动补全、代码重构、代码分析
167、dify：创建自己的 AI 应用
168、dara：轻松创建交互式 Web 应用程序
169、pkuseg-python：多领域中文分词工具，比 jieba 准确性更高
170、pysentation：在 CLI 里显示演示文稿
171、compress：基于个人语料库的快捷输入工具
172、textbase：用于构建 AI 聊天机器人的简单框架
173、reader：Python 开发的 feed 阅读器库
174、Baichuan2：百川 53B 大模型在线对话平台
175、svcs：灵活的 Python 服务定位器
176、gpt_academic: 为 ChatGPT/GLM 提供实用化交互界面
177、hatch：时髦的可扩展的 Python 项目管理库
178、keep：开源的告警管理和自动化执行平台
179、PyPI Data 网站：查看 PyPI 的各项数据
180、strictyaml：类型安全的 YAML 解析和校验库
181、facefusion：更先进的换脸工具
182、pyflyby：一套 Python 的生产力工具
183、instagraph：将文本内容或 URL 转换为可视化的知识图谱
184、textual-web：在浏览器中运行 TUI 和终端
185、ziggy-pydust：用 Zig 语言构建 Python 扩展
186、MFTCoder：多任务微调代码大模型
187、radon：Python 代码的各种指标
188、agents：自主语言代理的开源框架
189、quasiqueue：一个多进程库
190、pygraft：可配置的模式和知识图谱生成
191、toml-bench：在 Python 中该用哪个 toml 库？
192、SyncDreamer：以单视角图像生成多视角一致的图像
193、nanosam：使用 NVIDIA TensorRT 实时运行的 SAM 模型
194、logparser：用于日志解析的机器学习工具包
195、llama2.mojo：纯 Mojo 版本的 Llama 2
196、bisheng：一个开放的 LLM DevOps 平台
197、mwmbl：用 Python 实现的开源非营利搜索引擎
198、dataherald：自然语言转 SQL 引擎
199、dspy：使用基础模型编程的框架
200、TTS：文本到语音转换的深度学习工具包
201、rustworkx：用 Rust 实现的高性能 Python 图形库
202、faststream：构建与事件流交互的异步服务
203、aiohttp：异步 HTTP 客户端/服务器框架
204、panther：高性能的 Python Web框架
205、qiskit：用于量子计算机的开源 SDK
206、vizro：用于创建模块化数据可视化应用的工具包
207、numpy-ml：用 numpy 作机器学习
208、pdfplumber：PDF 解析库
209、一个 Python 知识问答网站
210、CardStock：跨平台的 GUI 构建工具
211、python-package-template：标准化的 Python package模板
212、pipeless：一个计算机视觉框架
213、RealtimeSTT：强大、高效、低延迟的语音转文本库
214、Chrome-GPT：可控制 Chrome 的 AutoGPT 代理
215、ZenNotes：Windows 记事本，支持翻译和TTS
216、kr8s：用于 Kubernetes 的客户端库
217、swirl-search：用 AI 同时搜索多个数据源
218、sentry：面向开发者的错误跟踪和性能监控平台
219、15 个 Python 小项目
220、ssh-audit：SSH 服务器和客户端安全审计
221、celery：分布式任务队列
222、rq：简单的任务队列
223、huey：轻量级的任务队列
224、rip：快速解决和安装 Python 包（Rust 版 pip）
225、Selenium-python-helium：Web 自动化库，让 Selenium 更好用
226、rendercv：用 YAML/JSON 文件创建 PDF 格式的简历
227、latexify_py：用 Python 代码生成 LaTeX 表达式
228、localpilot：Mac 上的 Github Copilot
229、annoy：C++/Python 的近似最近邻搜索
230、voyager：用于 Python 和 Java 的近似邻搜索库
231、Test-Agent：国内首个测试行业大模型工具
232、waymax：用于自动驾驶研究的基于 JAX 的模拟器
233、ccxt：加密货币交易 API，支持 100 多个交易所
234、uDjango：单文件的 Django 微型项目
235、esmerald：高度可扩展、高性能的 Web 框架
236、Python-Type-Challenges：通过在线挑战来学习 Python 类型提示
237、mify：微服务基础架构，代码生成工具
238、de4py：Python 逆向工程工具包
239、public-apis：面向开发者的公共 API 列表
240、FunASR：端到端语音识别工具包
241、XHS_Downloader: 小红书图文/视频作品采集工具
242、RSS-GPT：使用 ChatGPT 为你的 RSS 订阅源生成摘要
243、codespell：检查代码是否存在常见拼写错误
244、codeshell：多语言代码大模型基座
245、pyvideotrans：视频的语言翻译，并添加配音
246、pyink：Google 内部修改 Black 而成的代码格式化工具
247、sqlmodel：Python 中的 SQL 数据库
248、wagtail：一个 Django 内容管理系统
249、NBA-Machine-Learning-Sports-Betting：使用机器学习的 NBA 比赛预测
250、Python_EBook_Free：Python 电子书和资源
251、pathway：高吞吐量和低延迟实时数据处理框架
252、prefect：一个工作流编排工具，构建数据管道
253、VideoCrafter：生成高质量视频模型
254、程序员值得看的 42 个学习资源
255、networkx：Python 的网络分析库
256、PythonFrameworks：Python 的各种框架汇总
257、CogVLM：多模态预训练模型
258、movis：用于生成与编辑视频的库
259、mirror：基于摄像头内容，实时回答问题
260、vimGPT：使用 GPT-4V 和 Vimium 浏览网页
261、twitter_user_tweet_crawler：无需调用 Twitter API，爬取用户推文
262、RSS-OPML-to-Markdown：将 OPML 文件转化为易读的 Markdown 格式
263、MyHeyGen：视频翻译工具
264、awesome-python-repo-stats：统计“awesome-python”列表中项目的信息
265、outlines：引导式文本生成
266、marimo：下一代 Python notebook
267、Finance：150+ 量化金融 Python 程序
268、tacticalrmm：一个远程监控和管理工具
269、screenshot-to-code：利用截图生成 HTML/Tailwind/JS 代码
270、sqlalchemy_data_model_visualizer：将SQLalchemy数据模型转换为漂亮的SVG图表
271、aiconfig：配置驱动的 AI 应用开发框架
272、PyNest：基于 FastAPI 构建的框架，遵循 NestJS 的模块化架构
273、StyleTTS2：近乎人类水平的文本转语音库
274、pyjokes：程序员的一句话笑话（笑话即服务） (github.com)
275、gTTS：用于与 Google 的文本转语音 API 交互
276、chatfairy：极简的网页版聊天室，只依赖 Flask
277、streamlit-shadcn-ui：在 streamlit 中使用 shadcn-ui 组件
278、video-subtitle-remover：用 AI 去除图片/视频的硬字幕/水印
279、flowty-realtime-lcm-canvas：使用 LCM 和 gradio 库的草图到图像演示
280、pyephem：科学级的天文学计算库
281、marker：高效将 PDF/EPUB/MOBI 转换为 Markdown
282、awesome-django-performance：精选资源，用于分析和优化 Django 项目
283、datamodel-code-generator：将 JSON/YAML 转换为 Pydantic 模型
284、fastapi-code-generator：用 openapi 文件创建 FastAPI 程序
285、kanban-python：终端中的看板应用程序
286、saq：简单的异步队列
287、pyqtgraph：用于科学/工程应用的数据可视化及 GUI 工具
288、toga：Python 原生、OS 原生的 GUI 工具包
289、autometrics-py：函数级的指标监测工具
290、compiled：Python 标准库的编译后的变体
291、transpyler-gpt：GPT 驱动的 Python 转译器，让代码在旧版本上运行
292、clone-voice: 一个带 web 界面的声音克隆工具
293、self-operating-computer：使多模态模型能够操作计算机
294、marko：具有高扩展性的 markdown 解析器
295、WeChatMsg：导出微信聊天记录成 HTML/Word/CSV文档
296、PyWxDump：获取微信账号信息、导出聊天记录
297、mlx：适用于 Apple 芯片的阵列框架
298、DSAlgo：数据结构和算法的面试题集锦
299、Python 在线编译器网站
300、aio-libs：65 个基于 Asyncio 的库/项目
301、kolo：查看 Django 应用的执行过程
302、dnsteal：DNS 渗透工具，通过 DNS 请求隐秘发送文件
303、github-trends：使用自定义卡片美化 GitHub 个人主页
304、Depix：还原打了马赛克的截图信息

🐢播客&视频

Python 相关的音视频内容，但不限于 Python，有不少是视频清单/专辑。
1、硬地骇客：大厂程序员构建 “小生意”，更加从容应对裁员潮
2、Talk Python To Me #414：漫步创业之路
3、PythonBytes #335：应该开始用 mojo 了么？
4、ChatGPT提示工程师｜AI大神吴恩达教你写提示词
5、Ep 40. Rust 和 PyO3：让 Python 再次伟大
6、Talk Python to Me #415: Future of Pydantic and FastAPI
7、再访《流畅的 Python》作者 Luciano Ramalho
8、最常用的七种分布式系统模式
9、哈佛大学的 Python 编程入门课程
10、推荐 10 个最好用的 Django 插件
11、硬地骇客：独立开发赚钱难？你需要正确的build策略
12、代码之外：离开微软、人生在于体验？阅读的意义、主动和被动的人生
13、Changelog #526：与你的朋友一起 Git
14、#418：如何在 Python 程序中加密保存
15、吴恩达三门新的生成式 AI 课程
16、MIT 的三门 Python 相关课程
17、当你用Python3.12的时候，或许就跑了我写的代码呢！
18、PyCon US 2023 - YouTube
19、PyCascades - 2023 视频
20、pybites：定期重构的重要性
21、三个看似一样的列表，占用内存空间竟然不一样多？
22、asyncio的理解与入门，搞不明白协程？看这个视频就够了
23、Talk Python To Me Podcast #421 Python at Netflix
24、Python Bytes #343 So Much Pydantic!
25、捕蛇者说 Ep 41：和 Penguin 聊聊 CPython 优化和大厂编译器组的工作
26、The Python Show 07 - 访谈 Robyn Web 框架的作者
27、2023 年 Python 网络大会的 80 个视频
28、关于 AI 内容：推荐 6 个 YouTube 频道
29、除你武器 013｜我也不想工作啊，只是想找个岸上一上
30、Talk Python To Me #425：终极的 Python 内存分析器 Memray
31、Python People 播客
32、Talk Python To Me #426：PyScript 的新增功能
33、Stack Overflow Blog #597：了解 SRE
34、Stack Overflow Blog #593：Python 团队如何调整语言以适应 AI 的未来
35、超越 PEP-8 — 漂亮易懂代码的最佳实践
36、只需 5 个步骤，将“勉强能用”的代码变成 Pythonic
37、2023 年 PyCon 澳大利亚的 84 个视频
38、2023 年 Pycon 以色列的 23 个视频
39、2023 年 SciPy Talk 的 44 个视频
40、EuroPython 2023 的 146 个视频
41、Real Python 播客 #172：使用 Scalene 测量 Python 性能
42、Mojo 编程语言的新手入门教程
43、Python 3.12: 你需要知道的新特性
44、哥本哈根 2023 Django Day 演讲视频
45、Talk Python To Me #434：用 Python 构建移动 APP
46、Python 的代码生成：拆解 Jinja
47、让我们聊一聊模板
48、JupyterCon 2023 视频 86 个
49、core.py：一档新的 Python 播客
50、为什么静态类型又流行起来了？
51、《Boost your Git DX》作者的两期播客：Real Python Podcast #179 和 Pybites #139
52、CPython 的 JIT 编译器
53、The Python Show 第 21 期：Sanic - 异步 Web 框架
54、Talk Python To Me #439：Pixi 一个高性能的包管理器
55、Mouse Vs Python #23：与 Charlie Marsh 聊 Ruff Formatter

🥂讨论&问题

主要分享 Python论坛、Hacker News、Reddit、V2EX、知乎、Twitter 等平台的讨论帖。
1、如何系统地自学Python？
2、[吐槽] conda 真是太难用了！ 如何优雅地管理 Python 环境？
3、允许在 for 循环的循环头中使用推导式语法
4、作为程序员，有什么提升生活/工作体验的 App、硬件、服务？
5、rye 应该存在么？
6、你是怎样开始程序员职业生涯的？
7、Windows 要支持 tar、7-zip、rar、gz 等格式啦？
8、构建 API 的最佳语言——TS/JS vs. Python
9、Hacker News：Our Plan for Python 3.13
10、在你最喜欢的编程语言中，有哪些很优雅的代码库？
11、Ask HN：关于技术史的好书？
12、Ask HN：最有价值的计算机科学书籍？
13、Pytorch有什么节省显存的小技巧？
14、如果 PEP-703 被采纳，Meta 将投入人力支持
15、关于 PEP-703 的指导委员会通知（使 CPython 的 GIL 成为可选）
16、如果只懂 Python，如何构建 Web 程序的前端？
17、V2EX 上三则关于 Python 后端的热门讨论：Python 后端该如何提升自己呢？ 、深夜睡不着，思考为什么国内 Python Web 后端太少 、Python 做后端，相对于 Java 或者 go 来说，到底差在哪？
18、你用 Python 做过最酷的事情是什么？
19、鼓励使用命名参数的语法糖

附录

Python潮流周刊分享的内容后经常有相关联的附录，这里将它们单独整理成一节。
1、（译）使用这些方法让你的 Python 并发任务执行得更好
2、（译）本地部署开源大模型的完整教程：LangChain + Streamlit+ Llama
3、详解历时五年的 Cython3.0 都发生了哪些变化
4、使用 WebAssembly 在 Python 中执行 Rust 代码
5、使用 WebAssembly 在 Python 中调用 C 函数
6、Pandas Tutor 移植到 Pyodide
7、Putting the “You” in CPU
8、Python 官方第一次针对 nogil 的研讨会
9、Faster CPython 项目的首次亮相
10、从这 27 门编程语言中，也可以加深对 Python 的理解
11、PEP-725 – 在 pyproject.toml 中指定外部依赖项
12、Python 任务自动化工具 tox 教程
13、系列第二篇：SymPy 多项式计算
14、（译）7 个极佳的 Python 身份验证库
15、Python 3.12 新功能的详细介绍
16、PEP-703 的讨论
17、Python 的代码生成：拆解 Jinja，演讲的 PPT
18、让我们聊一聊模板，演讲的 PPT
19、Why I’m not collaborating with Kenneth Reitz
20、Django 5.0 中的新东西
21、两种风格的错误处理
22、编程语言的四种错误处理方法
23、PyCon DE 2023
24、EuroPython 2023
25、如何安全运行别人上传的Python代码？
26、CPython 的 JIT 编译器，演讲视频的文稿
27、第二篇性能对比的文章
28、如何分析 Asyncio 程序？
29、PDF 版《Think Python》转换Markdown的效果
30、Django 新特性的视频
最近，我重新整理了 Python 潮流周刊的前 30 期，精华内容超过 6.2 万字，制作成了精美电子书（含 EPUB 及 PDF 版本），免费开放，请在公zh号“Python猫”里发送“W30”，获取下载链接。
本文是该电子书精华合集的浓缩版，按照分类聚合了周刊中所有内容的标题和链接，主要目的是方便读者快速索引查找。如果你对原始周刊感兴趣，想看看周刊中是如何概括和推荐这些内容的，可下载电子书进行了解。
另外，周刊第 2 季已完结，也编辑出了电子书，目前仅作为付费专栏的权益，如果你对第 2 季合集和电子书感兴趣，请查看这篇专栏介绍：周刊是聪明人筛选优质知识的聪明手段！
人生苦短，我用 Python。知识无穷，我看周刊。
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