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🦄文章&教程
文章介绍了使用标准库对 Python 作基准测试的几种方法：time、timeit、cProfile 与 profile，详细介绍了几个工具的使用方法及测试数据的解读。
作者“移情别恋”了 Hatch，开始在项目中使用它。文章介绍了他喜欢 Hatch 的一些小亮点：环境隔离、命令脚本、可替代 Tox、可选的依赖项等。（附：Python 任务自动化工具 tox 教程）
TOML 是“改进的” INI 文件，是 Python 推荐的配置文件格式。文章提到，连 TOML 的作者也认为它是一种糟糕的格式！文章指出了它的问题：非常冗长、层次结构很难仅从语法推断、像 YAML 一样过于复杂、具有语法类型。
遗传算法（Genetic Algorithm）是一种受生物进化理论启发的优化算法，用于解决复杂的搜索和优化问题。文章用 Python 演示了这种算法的使用例子。
Protocol 类是 Python 3.8 版本中引入的，用于指定一个类应该实现哪些方法，与 Java 的 Interface 相似。在保持 Python 动态类型用法的情况，使用 Protocal 可以获得部分静态类型检查的效果。
Tornado 是一个高性能的 Web 框架，文章解读它的源码，主要想搞清楚：yield 暂存的状态到哪去了、重新恢复执行的“合适的时机”到底是什么、具体是怎么恢复执行的？
文章基于 PEP-101 梳理了 CPython 的发布过程，绘制出了详细的流程图并给出关键步骤的解释。
8、如何用 PyObjC 与 Apple Vision 框架作文本识别
Apple 的 Vision 框架提供了一系列预训练的模型和 API，可快速在应用中添加图像分析和计算机视觉功能。PyObjC 可实现 Python 与 Objective-C 的交互。文章将它们结合，开发了一个文本处理项目。
作者使用 py-spy 定位一个 CPU 100% 占用问题，找出了罪魁祸首的正则表达式，进而探讨灾难性回溯及其解决方法，并给出了优化性能的建议写法。
10、使用 Django 和 HTMX 开发一个数据库搜索项目
一篇详细的 Django 项目教程，实现一个全栈的项目。文中有作者的教程视频。
利用 asyncio 和 SqlAlchemy 库，文章探讨了如何有效地连接和管理多个数据库，获得可扩展且具有弹性的架构。文章介绍了两种实现方法。
Fire 是谷歌开源的一个用于生成 CLI 的库，Github 25K star。这篇文章介绍了它的一般命令、组合命令、链式命令、复杂命令等用法。
13、我最爱的解 LeetCode 问题的 Python 技巧
文章介绍了 Python 中的一些小技巧，从初级到高级，多数与数据结构相关，在解 LeetCode 问题时很有用。
Python 代码分别在函数和全局模块中运行，哪个更快呢？为什么是在函数中更快呢？Python 代码执行的工作原理是什么？如何测试与优化 Python 函数的性能？
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原文：https://pythoncat.top/posts/2023-09-16-weekly
🐿️项目&资源
一个 Python 项目管理工具，有标准化构建系统、强大的环境管理、轻松发布到 PyPI、版本管理、响应式 CLI、比 pipenv 和 poetry 同类工具快约 2-3 倍。（star 4.4K）
可以将所有告警整合到一个管理平台中，并编排工作流以自动化执行端到端的流程。支持对接多种数据采集平台、数据库、办公软件等，可视化编排告警处理工作流。（star 2.2K）
一个神奇的网站！包含 PyPI 的各类统计数据、曲线图和饼图，例如文件总数、总大小、一些功能特性的流行趋势等等。
4、strictyaml：类型安全的 YAML 解析和校验库
用于解析 YAML 的受限子集，拒绝解析丑陋的、难以阅读和不安全的 YAML 特性，有严格的标记验证和直接的类型转换，可替代 pyyaml、ruamel.yaml 和 poyo，有清晰可读的异常信息。（star 1.3K）
最新开源的一个人像换脸库，star 涨得飞快！（star 6.9K）
包含一系列的小工具，功能包含用于命令行的 py、用于 IPython 的自动导入、添加缺失的 import、删除不用的 import、格式化 import、打印一组文件的 import、重命名导入，等等。
7、instagraph：将文本内容或 URL 转换为可视化的知识图谱
可以提取复杂信息中的实体，生成它们的关系图谱。使用了 GPT-3.5，以及 Flask 来生成色彩友好的图例；响应式设计，可在任何设备上使用。
将 Textual 开发的 app 发布到网页上，也可以在浏览器中使用命令行终端。是个很有意思的项目。
9、ziggy-pydust：用 Zig 语言构建 Python 扩展
一个开发框架，可打包用 Zig 编写的 Python 扩展模块，还包含一个 Pytest 插件可发现与运行 Zig 测试。集成了 Poetry，方便构建 wheel 和发布。支持缓冲区协议，可以实现零拷贝提升 Numpy 计算。
一个开源的多任务代码大语言模型项目，包含代码大模型的模型、数据、训练等。在 HumanEval Benchmarks 的 Python Pass@1 取得了 74.4% 的开源 SOTA 成绩，超过 GPT-4。
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