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辽宁网站建设哪里好常见cms网站源码下载

news 2025/10/28 12:08:20

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world)然后在命令行执行这个文件幕后都发生了什么呢文章使用了 readelf 、strace 、ldd 、debugfs 、/proc 、ltrace 、dd 和 stat 等工具详细解释了脚本被执行的过程。主要涉及操作系统相关的内容而不是 CPython 解释器。附文章还引用了最近很火的 [Putting the You in CPU ](https://cpu.land/ Putting the You in CPU ) 介绍计算机是如何运行程序的强烈推荐通过对比 Python 来学习 PostScript[8] PostScript 是电子出版和桌面出版领域的页面描述语言广泛用于打印机、出版和图形设备。文章将一段 PostScript 程序直译成 Python 代码可以让你快速了解这门语言的语法。 Python 中不那么随意的性能优化[9] 作者的一段代码用 Rust 花了 950 毫秒而 Python 却花 70 秒这怎么能忍将生成器写法改成 for 循环后只是轻微提速使用 Numpy 和多进程做了一些优化后终于看到了比较可观的数据。不同代码方案的对比、Python 底层工作原理、内存使用效率问题以及语言特性的差异。在 Python 中创建上下文管理器[10] 如何用 Python 创建自己的上下文管理器上下文管理器是可以在 with 代码块中使用的对象在进入和退出时做一些操作。文章介绍了上下文管理器的实现细节。一个简单的模块可以篡改 Python 解释器的数字[11] 一篇有意思的文章。导入一个模块后可以将 8 和 9 互换即print(8) 会打印出 9。文章展示了如何用 C 编写一个简单的模块介绍了 CPython 中整数对象池的实现并通过修改两个整数的引用实现一个简单的篡改数字的效果。为什么说 Python 很糟糕……[12] 一篇给 Python 泼冷水的文章主要观点是认为 Python 不适合于开发大型应用。批评的点包括动态和鸭子类型、性能问题、代码维护和重构难等问题。 Python 中错误处理的最佳实践[13] Python 之禅说“错误不应该悄无声息地被忽略”强调了应该直面错误和透明处理。文章指出了一些糟糕的错误处理写法给出了尽早检查错误、快速失败处理等编程建议。使用企业数据和 Python 构建 GPT 对话机器人[14] 这篇教程介绍了搭建企业中 GPT 对话机器人的完整流程包括数据索引、查询检索、集成 LLM、使用 FastAPI 开发接口、uvicorn 作部署。 Python 鸡尾酒将上下文管理器和迭代器等量混合[15] tenacity 库提供了一种用迭代器和上下文管理器组合的写法实现重试机制。这篇文章演示了如何用自定义的迭代器和上下文管理器来实现同样的功能可以让你更深入理解这两个好用的特性。索引的力量利用 Pandas 提高数据整理效率[16] Pandas 被广泛用于数据处理文章介绍了如何高效利用索引技术提升它整理数据的速度和效率。介绍了多种索引技术例如基于整数的索引、布尔索引、设置新索引并重置旧索引、排序索引。杀死 ProcessPoolExecutor[17] Python 不适合处理 CPU 密集型任务文章中项目原本使用进程池来规避 GIL 问题后使用线程、C 扩展和更精细调整的 GIL 控制将内存使用量减少 50%CPU 使用量减少约 20%线程和进程减少约 70%I/O 流量减少 100%。 Python潮流周刊已免费发布了 15 期访问下方链接即可查看全部内容https://pythoncat.top/tags/weekly 如果你觉得周刊有价值请表达小小心意赞赏一下猫哥吧~~ ️项目资源 pyinstrumentPython 的调用堆栈分析器[18] 一个轻量级、无侵入的 Python 代码性能分析库支持分析异步任务和事件循环代码可生成多种格式的分析报告包括文本、HTML 和火焰图。star 5.5K viztracer低开销的日志记录/调试/分析工具可视化 Python 代码的执行[19] 国人开源的日志记录/调试/分析工具支持线程、多进程、子进程和异步支持火焰图、远程连接、虚拟调试等有强大的前端可流畅渲染 GB 级堆栈信息。star 3.5K 可视化界面 tenacityPython 重试库[20] 可提供简单而灵活的方式来实现可靠的重试机制支持指定重试次数、重试间隔时间、重试的回调函数、根据不同的错误条件进行重试等功能减少手动处理错误和异常的麻烦。star 5.1K litestar轻量、灵活且可扩展的 ASGI API 框架[21] 一个高性能的 ASGI API 框架其早期版本是基于 Starlette[22] 开发的命名为 Starlite但从 2.0 版本起已完全移除 Starlette 依赖并改名为 litestar。核心特性基于类的控制器、依赖注入、分层中间件、插件系统、OpenAPI 3.1、内置 Trio等等。star 2.5K Make-It-3D利用单个图像创建高保真 3D 模型[23] 从图片中分割物体创建高保真的 3D 几何形状可作 360° 旋转展示。star 1.2K Color-diffusion对黑白图像进行着色的扩散模型[24] 使用 diffusion 模型对黑白图像进行着色使用 LAB 色彩空间实现这是 RGB 色彩空间的 3 通道替代方案。 DevOpsGPTAI 驱动的自动化软件开发系统[25] 将 LLM 与 DevOps 工具相结合将自然语言需求转换为可工作的软件。无需繁琐的需求文档编写与沟通缩短开发与交付时间加速软件部署和迭代。star 1.2K 自动化需求开发的流程图 ILibCSTPython 的具体语法树解析器和序列化器库[26] 具体语法树Concrete Syntax Tree是在词法分析和语法分析阶段后生成的一种数据结构可用于分析代码结构执行语义分析、重构优化和代码生成等操作。star 1.2K hypothesis功能强大、灵活且易于使用的库用于基于属性的测试[27] 基于属性的测试Property-based Testing是一种软件测试方法其中测试用例的生成和验证是基于定义的属性或规约。传统的单元测试要给定具体的测试用例而基于属性的测试则是随机生成大量的测试数据。star 6.8K 播客视频 Python People 播客[28] 这是一档新上线一个月的播客栏目每周访谈 Python 社区里一位有突出贡献的大佬。目前已访谈的嘉宾有 Michael KennedyTalk Python to Me 和 Python Bytes 的主理人、Paul Everitt JetBrains 和 PyCharm 的开发者倡导者、Brett CannonPython 核心开发者、Barry WarsawPython 核心开发者非常早的成员、Bob BelderbosPybites 的主理人。 Talk Python To Me #426PyScript 的新增功能[29] Pyscript 使 Python 能够在浏览器中运行。这期播客聊了它的最新进展。 Stack Overflow Blog #597了解 SRE[30] 网站可靠性工程Site Reliability EngineeringSRE是什么它和 DevOps 有什么关系如何平衡 SRE 的原则与组织结构的关系生成式 AI 对 SRE 会带来什么影响 Stack Overflow Blog #593Python 团队如何调整语言以适应 AI 的未来[31] 播客嘉宾是 Python 核心开发者和指导委员会成员 Pablo Galindo Salgado讨论了如何平衡语言设计中的一致性和新功能、为什么收集社区对新版本的反馈很重要以及为何他要专注于让 Python 更快。赞助支持如果你觉得周刊有价值请随意赞赏[32] 或买杯咖啡[33] 进行支持如果你喜欢周刊请分享给其他需要的同学让更多人可以从中受益欢迎订阅微信公众号[34]除更新周刊外还发布其它原创作品并转载一些优质文章。可加好友可加读者交流群博客[35] 及 RSS[36]我的独立博客上面有历年原创/翻译的技术文章以及从 2009 年以来的一些随笔。Github[37]你可以获取本周刊的 Markdown 源文件做任何想做的事邮件[38]在 Substack 上开通的频道满足你通过邮件阅读时事通讯的诉求。Telegram[39]除了发布周刊的通知外我将它视为一个“副刊”补充发布更加丰富的资讯。Twitter[40]我的关注列表里有大量 Python 相关的开发者与组织的账号。参考资料 [1] 如何分析 FastAPI 异步请求的性能: https://blog.balthazar-rouberol.com/how-to-profile-a-fastapi-asynchronous-request [2] pyinstrument: https://github.com/joerick/pyinstrument [3] speedscope: https://github.com/jlfwong/speedscope [4] 利用 FastAPI 的后台任务增强性能和响应能力: https://noplacelikelocalhost.medium.com/leveraging-background-tasks-in-fastapi-enhancing-performance-and-responsiveness-6e4ad64c7d16 [5] 使用 Python 创建直方图: https://compucademy.net/creating-histograms-with-python/ [6] Mypy 1.5 发布了: https://mypy-lang.blogspot.com/2023/08/mypy-15-released.html [7] 在 Linux 上运行 Python 的“Hello World”脚本时会发生什么: https://jvns.ca/blog/2023/08/03/behind--hello-world/ [8] 通过对比 Python 来学习 PostScript: https://kenschutte.com/postscript-vs-python [9] Python 中不那么随意的性能优化: https://www.nathom.dev/blog/casual_performance_optimization_python/ [10] 在 Python 中创建上下文管理器: https://www.pythonmorsels.com/creating-a-context-manager/ [11] 一个简单的模块可以篡改 Python 解释器的数字: https://kenschutte.com/python-swap-ints [12] 为什么说 Python 很糟糕……: https://josvisser.substack.com/p/why-python-is-terrible [13] Python 中错误处理的最佳实践: https://pybit.es/articles/python-errors-should-not-pass-silently/ [14] 使用企业数据和 Python 构建 GPT 对话机器人: https://www.pythongasm.com/build-gpt-powered-chatbots-around-enterprise-data-with-python [15] Python 鸡尾酒将上下文管理器和迭代器等量混合: https://www.bitecode.dev/p/python-cocktail-mix-a-context-manager [16] 索引的力量利用 Pandas 提高数据整理效率: https://stackabuse.com/the-power-of-indexing-boosting-data-wrangling-efficiency-with-pandas/ [17] 杀死 ProcessPoolExecutor: https://www.tinybird.co/blog-posts/killing-the-processpoolexecutor [18] pyinstrumentPython 的调用堆栈分析器: https://github.com/joerick/pyinstrument [19] viztracer低开销的日志记录/调试/分析工具可视化 Python 代码的执行: https://github.com/gaogaotiantian/viztracer [20] tenacityPython 重试库: https://github.com/jd/tenacity [21] litestar轻量、灵活且可扩展的 ASGI API 框架: https://github.com/litestar-org/litestar [22] Starlette: https://github.com/encode/starlette [23] Make-It-3D利用单个图像创建高保真 3D 模型: https://github.com/junshutang/Make-It-3D [24] Color-diffusion对黑白图像进行着色的扩散模型: https://github.com/ErwannMillon/Color-diffusion [25] DevOpsGPTAI 驱动的自动化软件开发系统: https://github.com/kuafuai/DevOpsGPT [26] ILibCSTPython 的具体语法树解析器和序列化器库: https://github.com/Instagram/LibCST [27] hypothesis功能强大、灵活且易于使用的库用于基于属性的测试: https://github.com/HypothesisWorks/hypothesis [28] Python People 播客: https://pythonpeople.fm/ [29] Talk Python To Me #426PyScript 的新增功能: https://talkpython.fm/episodes/show/426/whats-new-in-pyscript-august-2023 [30] Stack Overflow Blog #597了解 SRE: https://stackoverflow.blog/2023/08/08/understanding-sre-ep-597/ [31] Stack Overflow Blog #593Python 团队如何调整语言以适应 AI 的未来: https://stackoverflow.blog/2023/07/25/how-the-python-team-is-adapting-the-language-for-an-ai-future-ep-593/ [32] 赞赏: https://img.pythoncat.top/wechat_code.png [33] 买杯咖啡: https://www.buymeacoffee.com/pythoncat [34] 微信公众号: https://img.pythoncat.top/python_cat.jpg [35] 博客: https://pythoncat.top [36] RSS: https://pythoncat.top/rss.xml [37] Github: https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly [38] 邮件: https://pythoncat.substack.com [39] Telegram: https://t.me/pythontrendingweekly [40] Twitter: 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