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(資料圖片僅供參考)

你好，我是貓哥。這里記錄每周值得分享的 Python 及通用技術(shù)內(nèi)容，部分為英文，已在小標(biāo)題注明。（標(biāo)題取自其中一則分享，不代表全部內(nèi)容都是該主題，特此聲明。）

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文章&教程

1、AsyncIO (英)

文章的作者討厭 asyncio 庫，認(rèn)為使用 async和 await的設(shè)計十分糟糕，它與大多數(shù)庫不兼容，也不滿足“Python之禪”的一些標(biāo)準(zhǔn)。作者的推薦方案是 gevent，提及了它的幾點好處。另外，作者還推薦了兩篇相關(guān)的文章：Flask 作者 Armin Ronacher 的《I don"t understand Python"s Asyncio》，SQLAlchemy 作者 Mike Bayer 的《Asynchronous Python and Databases》

2、gevent 到底是什么？(英)

gevent 是一個基于協(xié)程的協(xié)作式多任務(wù) Python 框架，使用猴子補(bǔ)丁來協(xié)調(diào)所有代碼。這篇文章是一個系列的第一篇，介紹了 gevent 的基本實現(xiàn)原理，第二篇是《Gevent Correctness》，第三篇是《Gevent Performance》

3、ReactPy 的入門教程 (英)

上期周刊推薦過的 ReactPy 最近很火，它支持用 Python 寫 React 風(fēng)格的前端應(yīng)用。這里是一篇簡單的入門教程。另外，建議感興趣的同學(xué)去看官方文檔。

4、Python 業(yè)務(wù)框架循環(huán)依賴和全局上下文的一些思考

如何簡單而優(yōu)雅地解決 Python 的循環(huán)依賴問題呢？作者考察了主流 API 框架（Django、Flask、FastAPI）的上下文管理方案，然后介紹了自己框架采用的方案：借鑒了 Ray 社區(qū)中對象所有權(quán)的概念，在一個協(xié)程上實現(xiàn)一個簡易的所有權(quán)字典。

5、Python 函數(shù)調(diào)用的實際依賴關(guān)系跟蹤 (英)

跟蹤 Python 函數(shù)調(diào)用時訪問的代碼和數(shù)據(jù)是一種很有用的操作，比如繪制依賴圖、調(diào)試和分析性能、緩存失效。這篇文章考察了一種可能的實現(xiàn)方式，包含了一個少于 100 行代碼的最小可行實現(xiàn)。作者是 MIT 的計算機(jī)科學(xué)博士。

6、Python 3.x從基礎(chǔ)到實戰(zhàn) - typing類型提示

這是一篇入門教程，通過簡短的示例，介紹了 Python Typing 模塊的基礎(chǔ)用法和進(jìn)階用法。

7、wxPython 入門教程 (英)

wxPython 是跨平臺的圖形用戶界面框架，基于 wxWidgets 庫開發(fā)，在 1998 年發(fā)布。它最新發(fā)展到了 4.x 版本，這篇文章基于最新的特性作了詳細(xì)的入門介紹。

8、Python 裝飾器的用法指導(dǎo)

一篇很認(rèn)真的文章，介紹了裝飾器的基本概念和進(jìn)階用法。在示例部分介紹了 Django 的幾個很常用的裝飾器（@login_required、@permission_required、@csrf_exempt、@cache_page）。

9、在進(jìn)程間共享 Numpy 數(shù)組的 7 種方式 (英)

多進(jìn)程編程時最麻煩的事情之一就是共享數(shù)據(jù)，這篇文章介紹了 7 種共享 Numpy 數(shù)組的方式：傳遞參數(shù)、使用全局變量、使用隊列 Queue、使用管道 Pipe、使用基于 ctypes 的 RawArray、使用 Python 3.8 的 SharedMemory、使用多進(jìn)程的管理器。這是一篇系統(tǒng)性的長文，里面還引用了作者的一些相關(guān)文章，十分推薦閱讀。

10、在 Python 中作時間序列分析的工具 (英)

時間序列數(shù)據(jù)（Time-Series Data）是指在不同時間點上收集的數(shù)據(jù)，這篇文章介紹了在 Python 中分析時間序列數(shù)據(jù)的工具，包括常用的 NumPy、pandas 和 Matplotlib，以及 Tsfresh、Sktime、AutoTS、Prophet、Timescale 等。

11、如何快速處理缺失的數(shù)據(jù) (英)

在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，需要盡量確保數(shù)據(jù)集的完整性和準(zhǔn)確性，因此處理缺失值是必不可少的環(huán)節(jié)。文章先介紹了數(shù)據(jù)缺失的原因和模式（完全隨機(jī)丟失 、隨機(jī)丟失和不隨機(jī)丟失），然后介紹了處理缺失值的常用方法：刪除、填充、插補(bǔ)。

12、Cython 與 CPython：對比性能差異 (英)

這篇文章用 10 個不同的基準(zhǔn)作性能比較，涵蓋了多種場景及邊緣情況，包括斐波那契數(shù)列、斐波那契數(shù)列（迭代）、矩陣乘法、質(zhì)數(shù)生成、字符串拼接、計算均值、計算均值（未優(yōu)化）、算術(shù)運算、文件操作、線性搜索、冒泡排序。猜猜最后的結(jié)論是什么呢？

13、使用 FastAPI 進(jìn)行流式處理 (英)

服務(wù)器推送事件 （Server-Sent Events） 是一種基于 HTTP 的單向通信協(xié)議，允許服務(wù)器向客戶端實時推送數(shù)據(jù)。這篇文章解釋了如何使用 FastAPI 實現(xiàn)流式處理 JSON 事件。文章出自“FastAPI Pro 系列”，另外兩篇文章關(guān)于如何使用動態(tài)配置、如何加密保護(hù) API。

14、20 道關(guān)于 FastAPI 中間件的面試題 (英)

中間件（middleware）是 FastAPI 中的一種機(jī)制，允許在 HTTP 請求和響應(yīng)到達(dá)路由處理程序之前攔截和修改它們。文章包含 20 個與中間件、身份驗證和授權(quán)相關(guān)的面試題。

15、CPython 添加返回常量指令 (英)

上期周刊引發(fā)了“國內(nèi) Python 貢獻(xiàn)者數(shù)量”的話題，@yihong0618 在推特上留言分享了 @penguin-wwy 給 CPython 提交的這個貢獻(xiàn)。該作者發(fā)現(xiàn) LOAD_CONST + RETURN_VALUE 高頻出現(xiàn)在 pystats 文檔中，因此提交了一個新的 RETURN_CONST 指令，此項貢獻(xiàn)在 Python 3.12 基準(zhǔn)測試中獲得約 10% 的性能提升。

Python潮流周刊已免費發(fā)布了 7 期，掃描下方二維碼，即可查看全部內(nèi)容：

?項目&資源

1、argcomplete：命令行自動補(bǔ)全庫 (英)

在使用 Python 命令或者命令行工具時，一個痛點是沒有補(bǔ)全。使用 argcomplete 后，按 tab 鍵就可以自動補(bǔ)全。它需要與 argparse 模塊一起使用，目前支持 bash 和 zsh 兩種 shell。

2、Lawyer LLaMA：中文法律 LLaMA

這是一個系統(tǒng)性學(xué)習(xí)了中國的法律知識體系的大語言模型，能夠正確理解民法、刑法、行政法、訴訟法等常見領(lǐng)域的法律概念，可進(jìn)行基礎(chǔ)的法律咨詢，涵蓋婚姻、借貸、海商、刑事等。

3、CPM-Bee：百億參數(shù)的中英文雙語基座大模型

這是一個完全開源、允許商用的百億參數(shù)中英文基座模型，采用 Transformer 自回歸架構(gòu)，在超萬億（trillion）高質(zhì)量語料上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。在中文的 Zero-CLUE 評測基準(zhǔn)上，它大幅超越其他模型，位列中文大模型第一。

4、TigerBot：多語言多任務(wù) LLM

也是國內(nèi)團(tuán)隊開源的大語言模型，根據(jù) OpenAI InstructGPT 論文在公開 NLP 數(shù)據(jù)集上的自動評測，TigerBot-7B 達(dá)到 OpenAI 同樣大小模型的綜合表現(xiàn)的 96%。

5、BingAI-Client：突破限制的 New Bing

New Bing 集成了 ChatGPT，但是在國內(nèi)使用的門檻有點高！這個項目的客戶端基于 Angular，服務(wù)端基于 FastAPI 和 EdgeGPT。在本地部署好后，運行服務(wù)端程序即可開始使用客戶端。（另外推薦一個項目 go-proxy-bingai，是用 Vue3 和 Go 搭建的 New Bing 演示站點，國內(nèi)可用，無需登錄即可暢聊）

6、tabby：可自托管的 AI 編碼助手 (英)

這是 GitHub Copilot 的開源/本地替代品，無需 DBMS 或云服務(wù)，擁有 Web UI，支持消費級的 GPU。

（微信上傳失敗了，請查看原文）

7、pyboke：極簡博客生成器

一個功能極簡、代碼極簡、自帶四種主題、支持生成 RSS 的靜態(tài)博客生成器。項目基于 Python 3.10，主要使用的庫有 arrow、click、jinja2、mistune 等。

8、gpt-engineer (英)

這是一個基于 ChatGPT4 的 AI 工程師，你只用告訴它需求，然后它會問幾個問題，接著生成整個項目代碼。提供出來的演示視頻非常驚艷！

（微信上傳失敗了，請查看原文）

9、audiocraft：音頻處理和生成庫 (英)

這是 FaceBook 開源的一個 PyTorch 庫，有最先進(jìn)的 EnCodec 音頻壓縮器/分詞器，內(nèi)含文本到音樂模型 MusicGen，使用了 10K 高質(zhì)量音樂曲目的內(nèi)部數(shù)據(jù)集，以及 ShutterStock 和Pond5 的音樂數(shù)據(jù)。

10、PythonGUI 教程網(wǎng)站 (英)

Python 中有很多開發(fā) GUI 的庫，除了前文提到的 wxPython，還有 Tkinter、PyQt、PySide、Kivy 等等。這個網(wǎng)站上提供了很多 GUI 相關(guān)的學(xué)習(xí)資料。

11、CPython 實現(xiàn)原理

這是一本用 GitBook 制作的在線電子書，翻譯自微軟獨立研究員 Anthony Shaw 的《CPython Internals》。

播客&視頻

1、pybites：定期重構(gòu)的重要性 (英)

這期播客聊了關(guān)于重構(gòu)的相關(guān)話題。

2、三個看似一樣的列表，占用內(nèi)存空間竟然不一樣多？

有三個看起來完全一樣的列表：[0]*3、[0,0,0]、[0 for _ in range(3)]，但是使用 sys.getsizeof() 計算的內(nèi)存卻完全不同。這是為什么呢？這期 B 站視頻通過分析字節(jié)碼和 CPython 解釋器源碼，非常硬核地分析出了根本原因，值得一看！

3、asyncio的理解與入門，搞不明白協(xié)程？看這個視頻就夠了

這里呼應(yīng)一下本期標(biāo)題及第一則內(nèi)容。asyncio 依然是最主流的異步編程庫，近幾年也在逐漸發(fā)展成熟，很有必要深入學(xué)習(xí)。這是一則 B 站視頻，適合用于入門與加深理解。

福利活動

不定期的福利活動，本期贈書 5 本《Excel 應(yīng)用大全》，開獎時間 6 月 22 日（端午節(jié)）。請給 Python貓公眾號發(fā)送數(shù)字“8007”，獲取抽獎資格。

這本書由 Excel Home 團(tuán)隊策劃，由多位微軟 MVP 通力打造，全面系統(tǒng)地介紹了 Excel 365 & Excel 2021 的技術(shù)特點和應(yīng)用方法，配合大量典型實用的案例，既可以作為初學(xué)者的入門指南，也可作為中高級用戶的參考手冊。

關(guān)于周刊

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