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，全文 2000 字。
🦄文章&教程
我们上期周刊分享过 free-threaded-compatibility ，作者也看到这个项目，于是安装体验，他用 CPU 密集型任务作测试，得到超高 CPU 使用率和性能提升。
2、PEP-751：一种列出 Python 依赖项的文件格式，确保可重复安装
本周新创建的一篇 PEP 草案，是已被拒绝的 PEP-665 的替代。它目标是定义一种标准文件，用于管理 Python 依赖项。社区里已有 pip freeze 、pip-tools、Poetry 和 PDM 等解决方案，这篇提案试图提出一种官方标准。
作者分享了自己在 Python 依赖/环境管理和相关工具使用的项目模板，以 Rye/Ruff 为核心工具，覆盖项目设置、linting、类型检查、测试、文档、CI/CD 等方面，以及管理 Monorepo 的相关配置。（附：作者 4 年前的一系列关于 Python 项目管理的文章）
即时搜索指的是在用户输入搜索内容时立刻显示搜索结果，无需等待页面重载，用户体验更好。这篇教程使用 Flask 和 HTMX 实现了简单的即时搜索功能。
5、Streamlit 101：Python 数据应用的基础
Streamlit 可使数据科学家轻松构建交互式数据应用。这是来自官方的入门教程，介绍了 Streamlit 的基本知识和使用方法等，包含 5 个实用示例。
6、使用 Python + ToolJet 开发一个 CSV 到图表的生成器应用
ToolJet 是一个开源低代码平台，Github 星星数超过 28K，支持运行 JS 和 Python 代码。这篇教程演示了如何用它设计用户界面、集成 Python 代码，利用 CSV 文件生成多种格式的图表。
文章分享了一些简单的技巧，让基于 FastAPI + Pydantic 的 REST API 运行得更快。
8、用 Django + daisyUI + TailwindCSS 开发一个项目
这篇教程分享了一个完整的 Python 全栈项目，功能是支持上传及合并多个 PDF 文件，支持登录和身份校验。
文章介绍了在使用 Python 生成器和异步生成器时，如何确保资源的清理和释放。介绍的方法包括内联生成器调用、用del语句或close方法显式清理、上下文管理器清理等。
10、用 Python 数据帧在笔记本电脑上查询 1TB 数据
使用 Pandas 处理较大数据量时，容易出现内存不足。作者测试了用 Pandas、Polars 和 Ibis（两种后端 DuckDB 和 DataFusion） 处理 1 TB，展示了 Ibis 在处理大数据量时的巨大优势。
在 Python 中处理日期时间时，需要关注时区问题，特别是将纪元时间戳转换为 datetime 对象时。推荐使用 datetime.utcnow() 而非 datetime.now() ，不依赖系统的默认时区配置。
Selenium 是一个使用广泛的开源 Web 自动化测试工具，这篇文章介绍了 10 个替代工具，简单介绍了它们的优缺点。
🐿️项目&资源
1、whenever：用 Rust 开发的 Python 日期时间库
Rust开发的类型安全的支持夏令时的 Python 日期时间库，拥有高性能，支持最新的 GIL 实验版本。
2、maelstrom：高速的 Rust 和 Python 测试运行器
在本地独立容器或分布式集群中运行测试，每个测试都在轻量级容器中运行，避免其它测试和环境的干扰。目前只支持 Linux。
在代码运行时检测一个 Python 对象的类型、格式化值、变量、方法、父类型、签名、文档，甚至是源码。
4、txtai：用于语义搜索、LLM 编排和大模型工作流的嵌入数据库
集多种用途一体的嵌入数据库，是向量索引、图网络和关系数据库的结合。可以用 SQL 进行向量搜索、主题建模、检索增强生成（RAG）等操作。（star 8.1K）
5、PraisonAI：将 AutoGen 和 CrewAI 等框架集成低代码解决方案
一种低代码、集中式框架，旨在简化各种 LLM 应用的多代理系统的创建和编排。支持自动创建 AI 代理，可与整个代码库聊天，多种用户界面。（star 1.8K）
基于 Web 的数据库客户端，支持 PostgreSQL、SQLite、MySQL、MariaDB 和 Oracle 等。支持可视化数据库性能指标、管理 PostgreSQL 服务器配置和备份等功能。
主要面向小孩子/初学者，以命令行终端作为开发环境，快速开发 2D 游戏。跨平台，不依赖显卡，激发想象力和创造力。
只需一行代码，即可为 AI 代理集成高质量的工具，支持 100+ 工具和大模型，支持 6 种不同的身份验证协议，可插拔设计。（star 4K）
利用 AI 读取屏幕截图作为输入，控制鼠标和键盘操作，像人类一样完成复杂的计算机任务，如玩游戏、浏览网页、发邮件、使用办公软件等。（star 1.4K）
10、lonboard：用 Jupyter 做地理空间矢量数据可视化
以 GeoArrow 和 GeoParquet 等尖端技术为基础，结合基于 GPU 的地图渲染，通过简单的界面交互，可视化大型地理空间数据集。
Python 开发的多协议网络蜜罐，对资源要求极低，可部署在树莓派。模拟一系列可通过网络访问的服务，检测到潜在威胁时，以多种方式发送告警。（star 2.2K）
AI 时代的 ETL 工具，加快数据管道开发。利用 pandas、DuckDB 和 LangChain 等库生成原生 Python 代码。支持自托管。
🐧 往年回顾
Python 潮流周刊#12：Python 中如何调试死锁问题？（2023.07.22）
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