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 11 篇文章,12 个开源项目,1 则音视频,2 则热门讨论,全文 2000 字。
文章介绍了如何用 Python 开发一个 NoSQL 数据库,介绍了 NoSQL 数据库的工作原理和相关实现,包括核心数据结构、全局二级索引、查询引擎以及实现复杂查询。
介绍了 Python 3.13 中未被广泛报道但值得关注的变化,包括改进的 pdb 调试器、修复的 shutil 库、并发的小优化、新的注解语法和一些 API 调整。
一则 PEP 草稿,提议引入用于处理自定义字符串的模板字符串,是 f-string 的泛化,使用“t”代替“f”,支持安全检查、Web 模板、特定领域语言等。
DRF 框架(Django REST framework)源码分析系列文章,包括生命周期、Authention、Permission、Throttle 等组件源码分析及改编。
Python 是一门高级语言,为开发者屏蔽了底层的实现细节。这个系列文章第一篇用 C 和 Python 写同样的程序,揭示 Python 对我们隐藏的内容,第二篇则进一步探讨 C 语言是如何被转换为 CPU 指令的,帮助我们理解 Python 的幕后细节。
上期周刊分享过 sudoku-in-python-packaging 项目,这篇文章解释了它是如何实现的,同时简单比较了 uv 和 pip-tools 的耗时,前者 0.24 秒后者 17.72 秒。(@frostming 分享说这个点子在 2 年前也有人提过,用 Poetry 的依赖项解析器求解数独)
统一化(Unification)是解决方程式或约束集的一种方法,它试图找到一个替换方案,使得两个给定的表达式在替换后变得相同。文章讨论了实现统一化的不同算法,特别是比较了递归和非递归(循环)两种风格。
这位作者很喜欢 Python 3.13 的 REPL,分享了如何给它添加快捷键功能,使用到的是冷门的 PYTHONSTARTUP文件和_pyrepl模块。
9、使用 CSnakes 将 Python 嵌入到 .NET 项目中
如何将 Python 深度嵌入到 .NET 项目中?作者开发了一个 CSnakes 项目,文章介绍了它的实现原理,用实际的例子演示了 .NET 与 Python 脚本的交互用法,同时与 IronPython、Python.NET 和 Pyjion 等框架做了对比。
10、Streamlit vs Gradio:Python 仪表板的终极对决
Python 在数据分析和可视化方面有不少好用的工具,文章综合对比了 Streamlit 与 Gradio 两大工具的功能及优势。
11、REST API 已经 25 岁了:它是如何形成的,以及将来可能会怎样?
REST(Representational State Transfer)概念诞生于 2000 年,如今随着 AI 和自动化的兴起,RESTful API 在新环境下可能会如何发展呢?文章回顾了它在“Web时代”诞生的背景和发展历程,并预测它在“AI时代”可能的未来演进。
1、jamesql:用 Python 实现的内存 NoSQL 数据库
Python 开发的小型数据库,支持构建自定义排序算法。能在 1ms 内从数千个文档中作多字段的全文检索。
2、tabled:检测并解析表格为 Markdown 和 csv
表格内容提取工具,用 surya 查找 PDF 中的所有表格,识别行/列,并将单元格格式化为 markdown、csv 或 html。
3、ClickPy:Clickhouse 提供支持的 PyPI 包分析网站
可以浏览 PyPI 上 70 多万个软件包和超过 1.16 万亿次下载的数据。

4、finstruments:用 Python 和 Pydantic 构建的金融工具定义库
开箱即用,带有最常见的金融工具,包括股票远期和期权,以及头寸、交易和投资组合模型等。
5、pneumaticworkflow:轻量级工作流自动化工具
开源的云原生工作流管理系统,Apache 2.0 许可证,可视化工作流设计、自动化任务管理、可扩展架构、对三方 API 友好、实时监控及分析面板、基于角色的访问控制。
基于 wgpu 构建,相比 OpenGL,可实现卓越的性能和可靠性,应用于科学可视化、视频游戏渲染等场景。
音乐处理工具,用 Pygame 实现的图形界面,并集成了 MIDI 功能来处理音符和旋律。
自带数据帧库(Pandas、Polars、Dask、CuDF、Rapids、Arrow 和 Modin),支持多种合约格式(yaml、json 或 Python 编写),轻量级简单易用。
一个 Web 应用(Gradio 开发),可将视频翻译成不同的语言,保持声音同步。
将二维图像与三维空间中的点云数据进行匹配,以实现精确的空间定位和场景理解。(star 1.3K)
让文件操作也支持异步,与 Python 标准的文件操作相似,支持 async/await。(star 2.8K)
在终端中以图形方式监控 CPU 温度、频率、功率和利用率等数据变化。(star 4.2K)

PyBay 是由湾区 Python 协会举办的一年一度的 Python 爱好者大会,今年为第 9 届。
1、为什么 Python 流行的框架使用字符串而非枚举作为参数?
比如 matplotlib 使用 fig.legend(loc=‘topleft’),而不是枚举式 LegendPlacement.TOPLEFT?
Python 3.13 引入了一个语法点,允许在类型注释中写列表推导式和 lambda!但是,代码可读性有点糟糕,评论区已是一片反对声了。
Python 潮流周刊#25:性能最快的代码格式化工具 Ruff!(2023.11.04)
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文章介绍了如何用 Python 开发一个 NoSQL 数据库,介绍了 NoSQL 数据库的工作原理和相关实现,包括核心数据结构、全局二级索引、查询引擎以及实现复杂查询。
介绍了 Python 3.13 中未被广泛报道但值得关注的变化,包括改进的 pdb 调试器、修复的 shutil 库、并发的小优化、新的注解语法和一些 API 调整。
一则 PEP 草稿,提议引入用于处理自定义字符串的模板字符串,是 f-string 的泛化,使用“t”代替“f”,支持安全检查、Web 模板、特定领域语言等。
DRF 框架(Django REST framework)源码分析系列文章,包括生命周期、Authention、Permission、Throttle 等组件源码分析及改编。
Python 是一门高级语言,为开发者屏蔽了底层的实现细节。这个系列文章第一篇用 C 和 Python 写同样的程序,揭示 Python 对我们隐藏的内容,第二篇则进一步探讨 C 语言是如何被转换为 CPU 指令的,帮助我们理解 Python 的幕后细节。
上期周刊分享过 sudoku-in-python-packaging 项目,这篇文章解释了它是如何实现的,同时简单比较了 uv 和 pip-tools 的耗时,前者 0.24 秒后者 17.72 秒。(@frostming 分享说这个点子在 2 年前也有人提过,用 Poetry 的依赖项解析器求解数独)
统一化(Unification)是解决方程式或约束集的一种方法,它试图找到一个替换方案,使得两个给定的表达式在替换后变得相同。文章讨论了实现统一化的不同算法,特别是比较了递归和非递归(循环)两种风格。
这位作者很喜欢 Python 3.13 的 REPL,分享了如何给它添加快捷键功能,使用到的是冷门的 PYTHONSTARTUP文件和_pyrepl模块。
9、使用 CSnakes 将 Python 嵌入到 .NET 项目中
如何将 Python 深度嵌入到 .NET 项目中?作者开发了一个 CSnakes 项目,文章介绍了它的实现原理,用实际的例子演示了 .NET 与 Python 脚本的交互用法,同时与 IronPython、Python.NET 和 Pyjion 等框架做了对比。
10、Streamlit vs Gradio:Python 仪表板的终极对决
Python 在数据分析和可视化方面有不少好用的工具,文章综合对比了 Streamlit 与 Gradio 两大工具的功能及优势。
11、REST API 已经 25 岁了:它是如何形成的,以及将来可能会怎样?
REST(Representational State Transfer)概念诞生于 2000 年,如今随着 AI 和自动化的兴起,RESTful API 在新环境下可能会如何发展呢?文章回顾了它在“Web时代”诞生的背景和发展历程,并预测它在“AI时代”可能的未来演进。
1、jamesql:用 Python 实现的内存 NoSQL 数据库
Python 开发的小型数据库,支持构建自定义排序算法。能在 1ms 内从数千个文档中作多字段的全文检索。
2、tabled:检测并解析表格为 Markdown 和 csv
表格内容提取工具,用 surya 查找 PDF 中的所有表格,识别行/列,并将单元格格式化为 markdown、csv 或 html。
3、ClickPy:Clickhouse 提供支持的 PyPI 包分析网站
可以浏览 PyPI 上 70 多万个软件包和超过 1.16 万亿次下载的数据。

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开箱即用,带有最常见的金融工具,包括股票远期和期权,以及头寸、交易和投资组合模型等。
5、pneumaticworkflow:轻量级工作流自动化工具
开源的云原生工作流管理系统,Apache 2.0 许可证,可视化工作流设计、自动化任务管理、可扩展架构、对三方 API 友好、实时监控及分析面板、基于角色的访问控制。
基于 wgpu 构建,相比 OpenGL,可实现卓越的性能和可靠性,应用于科学可视化、视频游戏渲染等场景。
音乐处理工具,用 Pygame 实现的图形界面,并集成了 MIDI 功能来处理音符和旋律。
自带数据帧库(Pandas、Polars、Dask、CuDF、Rapids、Arrow 和 Modin),支持多种合约格式(yaml、json 或 Python 编写),轻量级简单易用。
一个 Web 应用(Gradio 开发),可将视频翻译成不同的语言,保持声音同步。
将二维图像与三维空间中的点云数据进行匹配,以实现精确的空间定位和场景理解。(star 1.3K)
让文件操作也支持异步,与 Python 标准的文件操作相似,支持 async/await。(star 2.8K)
在终端中以图形方式监控 CPU 温度、频率、功率和利用率等数据变化。(star 4.2K)

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1、为什么 Python 流行的框架使用字符串而非枚举作为参数?
比如 matplotlib 使用 fig.legend(loc=‘topleft’),而不是枚举式 LegendPlacement.TOPLEFT?
Python 3.13 引入了一个语法点,允许在类型注释中写列表推导式和 lambda!但是,代码可读性有点糟糕,评论区已是一片反对声了。
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