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。周刊开源在 Github 上，喜欢请给颗小星星支持下~
本期分享了 12 篇文章，12 个开源项目，全文 1431 字。
🦄文章&教程
1、为什么 Python 中’if not list’比 len() 快 2 倍？
Python 检查列表是否为空，if not mylist 比 if len(mylist) == 0 更优雅，也更快。文章通过剖析 CPython 的虚拟机指令和对象内存访问模式，解答了为何前者会更快。（注：该文出自付费专栏，前半部分免费可看）
介绍了用 uv 和 Dagger 来构建高效的 Python 单体仓库的方法。uv 管理依赖和工作区，Dagger 定义容器化构建流程，实现了高效的模块化构建和缓存复用。
最近，Python 3.14 的尾调用解释器很夺人眼球（性能提升 10-15%），但是，作者经过分析发现，这些提升主要是无意中绕过了 LLVM 19 的一个回归问题，在更合理的基线下，性能提升仅为 1-5%。
在引入尾调用之前，CPython 有三个不同的解释器：基于 switch 的字节码解释器、基于计算的 goto 语句的字节码解释器、以及微操作解释器。文章介绍了此前解释器的问题，以及新解释器的优化实现方案。
5、用 Python 解答 LinkedIn 的“皇后”谜题
LinkedIn 从大约一年前每日发布“Queens”谜题，作者分享了自己编写的 Python 程序，可解决 LinkedIn 发布的所有皇后谜题。
作者认为：在 Python 中，你不需要 Singleton；如果需要，就用模块级别的变量。文章指出了几种流行的单例实现方式的问题，最后给出了一种“朴实无华”的方案。
7、用 OpenStreetMap、Web Mercator 和 Pillow 创建静态地图
介绍了一种不依赖复杂可视化库创建静态地图的方法：从 OpenStreetMap 下载地图，将经纬度坐标转换为像素坐标，最后在地图上绘制彩色标记。
PEP-703 中描述了自由线程 Python 的三个发展阶段，本则 PEP 是为过渡到第二阶段而确立明确的期望和要求，包括性能、稳定性、可维护性和内存使用等方面的评估标准。
Python for 循环中可以用 break 语句跳出循环，作者建议我们可以根据不同的目的，使用其它的替代实现，包括用 in 操作符、用 any() 函数、用 next()、用 itertools.takewhile()。
Python 核心开发者 Victor Stinner 在 2 月份有 18 个提交被合入，文章对这些代码贡献做了总结记录。
许多大投资银行在使用 Python 的哪些软件？文章介绍了“Bank Python”的多个核心子系统：Barbara 对象键值存储、Dagger 依赖管理、Walpole 银行级作业调度、MnTable 专有表格处理。
作者想要回答这个问题：如果需要存储所有的值，为什么还要用生成器写法？通过博客侧边栏的标签和年份交错排列实现，介绍了生成器的灵活运用和不同实现方式的权衡。
🐿️项目&资源
1、feeds.fun：支持标签、评分和 AI 的新闻阅读器
自托管的新闻阅读器，支持 Feed 管理、自动打标签、基于标签的规则评分、过滤和排序。
2、wild-card-ai：将 OpenAPI 翻译得适用于 LLM
旨在将 OpenAPI 规范扩展为适用于 AI agent 与 API 交互的 agents.json 标准，通过定义清晰的 API 调用流程和数据交互方式，帮助 AI agent 更高效地执行多步任务。
控制汽车的油门、刹车、转向等，读取速度、转向角度等。（star 2.2K）
4、pydoll：无需 WebDriver 的 Chromium 浏览器自动化
零依赖 Webdriver，原生验证码绕过（Cloudflare Turnstile 和 reCAPTCHA v3 *），模拟现实人类的交互行为，支持高级和响应式自动化。（star 2.6K）
5、shorts_maker: YouTube 短视频自动化
自动化创作短视频，无缝集成 Discord 等服务的通知功能，GPU 加速处理，模块化设计。
支持零样本语音转换、零样本实时语音转换和零样本歌声转换。无需任何训练，只需 1~30 秒的参考语音，即可克隆声音。（star 1.7K）
肖像动画领域的一大创新，强调全局音频感知，通过多模态融合实现高保真音频驱动的肖像动画生成。（star 2.1K）
8、mssql-python：微软 SQL Server 和 Azure SQL 的新驱动
微软新发布的连接到 SQL Server 和 Azure SQL 的驱动库，使用 DDBC，可直接连接到 SQL Server 而无需外部驱动管理器。
与 Manus、Computer Use Agent（CUA）和 Omniparser 一样，AI 驱动的自动化工具。无代码自动化、全界面操控、本地化部署。（star 1.9K）
深入分析 Linux 系统的性能问题，通过 eBPF 技术对系统内部运行状态的作实时观测和诊断。（star 1.5K）（分享自@请叫我大萌萌）
将人工智能运用到地理空间数据分析与可视化，关键特性：高级地理数据可视化、数据准备与处理、图像分割、图像分类。
探索生成高质量古典乐谱的潜力，在 160 万首音乐上预训练，使用 9K 首古典作品进行微调，使用 CLaMP-DPO 方法作强化学习。
🐧 往年回顾
Python 潮流周刊#43：在开源与家庭之间，他选择了家庭 （2024.03.23）
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