你好，我是貓哥。這裡記錄每周值得分享的 Python 及通用技術内容，部分為英文，已在小标題注明。（标題取自其中一則分享，不代表全部内容都是該主題，特此聲明。）
由于這裡不支援外鍊，文中大量連結無法點選。可直達我的部落格閱讀：https://pythoncat.top/posts/2023-06-10-weekly6
文章&教程
1、CPython 貢獻日記：Python 3.12 有什麼？
文章出自群友@孫孟越，介紹了 Python 3.12 中他深度參與的幾個大更新，比如 PEP-701 定型 f-字元串的句法、PEP-688 給 Python Buffer Protocol 暴露 Python 接口、PEP-695 類型參數文法，等等。另外，他在前一篇《CPython 貢獻日記》中介紹了給開源社群做貢獻的相關知識，比如提 PR 的小技巧、提/解決 Issue 的小技巧，等等。（你也想給 Python 貢獻代碼麼？請參考：Python Developer’s Guide）
2、有哪些值得關注的 AI 工具？我們整理了這 67 個
文章介紹了目前流行的 67 個工具，包括大語言模型、搜尋引擎、辦公、内容生成、精神需求、提示詞學習等方向，它還梳理了下面這張思維導圖：
67個AI工具的思維導圖
3、我買了本豆瓣 9.6 分的 Python 書，發現裡面每 5 頁一個錯誤？！
文章從一本 Python 入門書籍中找出了 30 個有代表性的錯誤，并給出了“離譜程度”評分。作者批判性閱讀了那本書，同理，讀者們也應該批判性閱讀這篇文章，因為它說得也并不都對。（@TheFry 投稿）
4、Sketch of a Post-ORM (英)
通常我們使用純 SQL 或者 ORM 架構來操作資料庫，作者比較了這兩種方案，指出了它們的諸多缺陷，然後提出了一種新的技術設想。作者從 8 個方面介紹了自己的思路，包括遷移優先、聲明式遷移、跨語言移植、更好的 SQL，等等。作者還示範了一個工作流以及 Python 代碼示例。
5、Python 中運作 Shell 指令的正确做法 (英)
作者先介紹了 Python 與作業系統互動的一些常用庫，比如 pathlib、tempfile、shutil、os、subprocess 等等，最後再介紹了他最為推薦的 sh 庫的相關用法。這個庫的方法對熟悉 shell 指令的同學非常友好。
6、如何使用 async 更新 Flask 程式 (英)
文章使用 Locust 作負載測試，簡單示範了将同步的 Flask 程式修改為異步後，性能資料上的變化。
7、提議給 Python 添加一個結構文法 (英)
核心開發者 Brett Cannon 的部落格介紹了他的思考，提議增加一個struct 關鍵字，用于更友善地建立資料類，類似于 C、Rust 與 Go 的結構文法。文中介紹了他的目标以及這個關鍵字的實作原理，目前在收集意見階段，未來不排除會提成一個 PEP。
8、類屬性和執行個體屬性是怎樣的關系？
出自《從 1 到 ∞ 精通 Python》系列，已包含 17 篇文章。作者參考了《Python 源碼剖析》的分析方法及結論，深度探析了 Python 解釋器源碼，講解 Python 重要特性的實作原理。
9、2023 年 39 個頂級 Python 架構 (英)
文章梳理介紹了 39 個用于開發及測試的 Python 架構，内容很長，介紹的範圍很全面。
10、果蔬識别系統：Python+Django+TensorFlow+卷積神經網絡算法
使用 Python 作為主語言，基于 TensorFlow 架構，通過對資料集進行訓練，得到了一個識别精度較高的模型。基于 Django 架構，開發了網頁端操作平台，支援使用者上傳圖檔作識别。
效果圖
11、使用 Kivy 庫進行 GUI 開發 (英)
這是一篇入門教程。Kivy 是一個用于開發圖形使用者界面的庫，支援桌面的跨平台開發，也支援為移動裝置建立多點觸控的程式。
12、了解 CPU 有助于提升 Numba 和 NumPy 代碼的速度 (英)
當需要加快 NumPy 速度或減少其運作記憶體時，通常使用即時編譯器 Numba。文章針對現代 CPU 的特點來優化 代碼，将一個去除圖像中的噪點程式的耗時從 48 ms 降到了 2 ms。
13、當位元組碼咬人時：誰檢查 Python 檔案編譯後的内容？ (英)
ReversingLabs 研究團隊發現了一種針對 PyPI 的新型攻擊，它使用編譯後的 Python 代碼來規避檢測——可能是第一個利用 PYC 檔案直接執行的攻擊。
從pyc檔案中提取出的資訊
14、GPT 是如何工作的：200 行 Python 代碼實作一個極簡 GPT
這是一篇譯文，原文作者是 OpenAI 的創始成員 Andrej Karpathy。文章使用 PyTorch 實作了一個極簡 GPT，讓讀者對其内部工作機制有個直覺了解。
15、600 行 Python 代碼實作兩個 Transformer（文本分類+文本生成）
這也是一篇譯文，原文作者是阿姆斯特丹自由大學的助理教授。原文最早寫于 2019 年，那時大語言模型還沒有如今火爆。在文章末尾，作者希望 transformer 擴充到其它領域，因為它有很強的通用性。
️項目&資源
1、neodb：标記你喜歡的東西
NeoDB 是一個用 Django 寫的開源項目，也是一個聯邦宇宙書影音遊戲标注平台，可簡單了解成 Web3 的開源的豆瓣，但支援标記的内容比豆瓣多得多。（這個庫是在@laike9m 的部落格看到的。以及非常感謝他在 Twitter 上推薦了本周刊！！）
2、JupyterLab 4.0 已釋出 (英)
JupyterLab 4.0 主要的新功能有：性能更快、更新的文本編輯器、新的擴充管理器、UI 改進，等等。
3、pystack (英)
pstack 是 Linux 系統上常用的指令行工具，用于顯示一個程序的函數調用棧，可診斷程序卡死、死鎖等問題，以及分析程序的性能瓶頸。pystack 是用 Python 寫成的類 pstack 庫。值得一提的是，它竟然還可以顯示線程是否持有、是否在等待或正在釋放 GIL。
4、GPYTHON：你的專屬 Python 學習助手
這是一個基于 ChatGPT 的 Python 線上學習平台，内置了 AI 助手以及線上代碼運作子產品，允許你随時修改示例代碼，一鍵運作，一鍵查錯。（@Stanaaa 投稿）
5、M3E 模型
M3E 是一個中文開源的 Embedding 模型，使用千萬級 (2200w+) 的中文句對資料集進行訓練，在文本分類和文字檢索的任務上都超越了 openai-ada-002 模型。（@王宇昕投稿）
6、reactpy：Python 的 React (英)
ReactPy 是一個庫，用于在 Python 中建構使用者界面，且不使用 Javascript。它的接口類似于 ReactJS 中的元件，可供沒有 Web 開發經驗的人使用。
7、domain-admin: 域名 SSL 證書監測平台
基于 Python + Vue3.js 技術棧實作的域名和 SSL 證書監測平台，核心功能：到期自動郵件提醒。
Domain-Admin結構圖
8、EasySpider：一個可視化爬蟲軟體
一個可視化爬蟲軟體，隻需在網頁上選擇想爬的内容，并根據提示框操作即可完成爬蟲設計和執行。也支援以指令行方式執行，可以友善地嵌入到其他系統中。這個項目源于原作者的浙江大學碩士論文，已獲得國家發明專利，相關資料可在倉庫檢視。
9、text-to-video-synthesis-colab：文本生成視訊的模型 (英)
一個開源的文本生成視訊模型，整體模型參數約 17 億，使用英文輸入。放出來的示範視訊非常驚豔。
一些文生視訊的效果
10、segment-geospatial：使用 SAM 分割地理空間資料 (英)
SAM 即“分割任意物體模型”（Segment Anything Model），是計算機視覺領域中非常有用和先進的模型，用于需要精确識别和分割任意物體的應用場景。這個項目使用它來分割地理空間資料。
11、traceback_with_variables：Python 回溯（錯誤消息）列印變量 (英)
該項目可以在 Python 的回溯資訊中添加變量。通過記錄日志或列印彩色的變量上下文資訊，友善調試異常的原因，并顯示堆棧跟蹤中每個幀的變量值。
錯誤堆棧資訊對比
播客&視訊
1、當你用Python3.12的時候，或許就跑了我寫的代碼呢！
視訊來自 B 站@碼農高天，他從 3 月份起，有 20 幾個 pr 已合入 Python 3.12。這期視訊詳細介紹了他做出的幾個貢獻，主要有完善 pdb 文檔、修複了幾個 bug、引入 convenience variable 特性，等等。（作者在第一次 pr 被合入後，錄了一期《我給Python修了個bug！從今天起，也算是Python開發者了？》）
2、PyCon US 2023 - YouTube (英)
今年 PyCon US 活動的視訊已經可以看了，共用 142 個視訊！PyCon 是全球性的最大的 Python 開發者會議之一，由 PSF 主辦，通常在 PyCon 活動期間會舉行“Python 語言峰會”，今年的峰會議題詳見《Python潮流周刊#4：Python 2023 語言峰會》。
PyCon US視訊清單
3、PyCascades - 2023 視訊 (英)
2023 年 PyCascades 活動上的視訊在上個月釋出了，有 20 幾個視訊。PyCascades 是一個專注于 Python 程式設計語言的會議，通常在北美地區舉行，每年一次。它類似于 PyCon，但是由獨立的組織者和志願者自發組織，規模更小。
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