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本週的大新聞一個接一個啊！微軟在 Python 之父 Guido 的幫助下，在 Excel 中集成了 Python；Meta 開源了 Code Llama，讓程序員看到擁有自己編碼助手的福音；Mojo 宣佈 1 億美元的鉅額融資，勢頭之猛讓人驚歎。本期週刊還分享了幾則關於 FastAPI 的內容、大量學習資源、100 多個新鮮出爐的演講視頻等等，不容錯過喲~~
來源：https://pythoncat.top/posts/2023-08-26-weekly
🦄文章&教程
本週的重磅新聞！微軟將 Python 引入到 Excel 中，支持在 Excel 中使用 Python 強大的數據分析、統計建模以及數據可視化庫（pandas、statsmodels、Matplotlib 和 seaborn 等）。Guido 發推表示他參與了這個項目。
2、如何使用 FastAPI 與 aiohttp 進行 SSE 響應開發？
Server-Sent Events（服務器推送事件）可以讓服務端一邊生成內容，一邊將數據返回給客戶端。文章介紹了 FastAPI 如何使用 SSE 方式返回數據，並用 requests 和 aiohttp 來獲取與展示接口數據。
3、用 FastAPI 和 Hamilton 實現的 PDF 摘要工具
文章使用 FastAPI、Hamilton、Streamlit 和 ChatGPT 開發了一個 PDF 文件摘要工具，介紹了項目的設計思路、架構設計與編程實現，效果圖如下：
4、放棄 Python 擁抱 Mojo？鵝廠工程師真實使用感受
Mojo 是 LLVM 作者發佈的一門新語言，完全兼容 Python 的語法。這篇文章上手體驗了 Mojo 編程，對比 Python 討論了它的一些語法、特性以及當前存在的問題。
5、Mojo 如何獲得比 Python 快 35000 倍的加速？
Mojo 在生成曼德博集合時比 Python 快 35000 倍，這篇文章介紹了爲什麼要選用曼德博算法作衡量，以及 Mojo 語言做了哪些優化來實現高性能？（附：Mojo 所屬的公司 Modular 本週宣佈獲得 1 億美元融資，總融資已達到 1.3 億美元！！）
APL 是在 1960 年代開發的一種高度符號化的編程語言，作者在學習這門語言後，反而加深了對 Python 編程的理解。作者受到觸動的只是簡單的一行代碼，但它包含了內置函數、布爾值、數據驅動、列表推導式等 Python 優雅編程的要素。（附：從這 27 門編程語言中，也可以加深對 Python 的理解）
Jupyter Notebooks 非常強大，它是如何做到的呢？這篇文章分析了 Jupyter 架構的內核以及一些有趣的實現細節，包括代碼的執行工作流、代碼解析執行、自動補全、代碼檢查、調試、虛擬輸入、客戶端和網關等。作者預告後續還會解析 Jupyter Server、JupyterLab、JupyterHub、Jupyter Enterprise Gateway 等項目。
8、Fixit 2：Meta 的下一代自動修復 linter
Meta 開源的 linter 工具 Fixit 發佈了2.0 版本，它支持自動修復問題，支持用戶自定義 lint 規則。這篇文章介紹了 Meta 在使用 Flake8 時遇到的問題、爲什麼要開發 FIXit，以及爲什麼要重構出 Fixit 2 這個新版本？
一篇超級詳細的全棧實戰教程，涉及技術有 Flask、Jinja、Playwright、Pygments 和 Javascript，實現的是一個代碼-圖片生成器，也就是可以給代碼片段添加樣式並生成美觀的圖片。
週刊第 16 期分享了一篇 importlib 實現延遲加載的文章，這篇文章中的 apipkg 也能實現同樣的效果，但用法稍有不同，可以對照學習。
11、當 asyncio、twisted、tornado 和 gevent 一起走進酒吧...
當談到 Python 併發時，就離不開標題的這些庫。文章介紹和對比了這幾個庫，討論了它們的設計與使用。那麼，該使用哪個異步庫呢？
作者想給 Python 提供一種標準化的依賴包鎖定文件，曾在 2021 年發起了 PEP-665 ，但因爲缺少對 sdist 的支持而被拒絕了。作者現在做了一些概念驗證的事情，計劃有 5 步，目前進展到第 3 步。（附：本月新發起的 PEP-725 – 在 pyproject.toml 中指定外部依賴項）
作者看到 Go 編程時不喜歡用 ORM，因此也想嘗試不用 ORM 而在 Python 中直接寫 SQL。這種迴歸傳統做法的主要問題是會混淆數據庫操作與業務邏輯，但並不是不可行。
一篇很詳細的基礎教程，探討了TypeError 的含義、出現的原因以及解決方法。文章非常之細緻，介紹了 20 多種容易出錯的場景，有些是初學者問題，但也有些是老手也易忽視的編程細節。
有很多版本管理和差異比較工具，但是能否用 Python 開發一個簡單的工具實現呢？文章使用 difflib、argparse 和 HtmlDiff 分別開發了命令行工具和 HTML 網頁兩個版本的文件比較工具。
16、我最喜歡的素數生成函數
埃拉託斯特尼篩法是一種生成素數的算法，作者提供了一個 Python 實現，但是代碼的性能和內存佔用是主要的問題，因此作者做了一些優化改進，最後給出了一個有詳細註釋的優化版本。
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原文：https://pythoncat.top/posts/2023-08-26-weekly
🐿️項目&資源
本週最火的開源項目！Code Llama 基於 Llama 2，可免費商用，可預見不久的將來會出現大量的編程工具！目前支持的語言包括 Python、C++、Java、PHP、Typescript/Javascript、C# 和 Bash。值得一提的是，它包含一個“Code Llama – Python”專用版本，基於 100B token 微調！（star 4K）
2、seamless_communication：最先進的語音和文本翻譯的基礎模型
SeamlessM4T 也是 Meta 開源的項目，旨在提供高質量的翻譯，讓不同語言的人通過語音和文本輕鬆交流。支持 101 種語言的語音輸入、96 種語言的文本輸入與輸出、35 種語言的語音輸出。（star 3.7K）
微軟開源的一個 PyTorch 庫，可讓開發者高效地擴展 Transformers，聚焦於提升建模的能力與通用性，同時提升訓練的穩定性與效率。（star 2.4K）
4、fastapi-best-practices：FastAPI 的最佳實踐
這個 Github 項目是一篇集合了 20 多項 FastAPI 最佳實踐的長文，包括項目結構、數據校驗、解耦與重用依賴、遵循 REST、文檔、linter 等等話題。（star 4.5K）
5、yappi：又一個 Python Profiler，支持多線程、asyncio 和 gevent
yappi 是 PyCharm 默認的性能分析器之一，它是用 C 編寫的，支持多線程、asyncio 和 gevent，可以顯示掛機時間與實際 CPU 時間。（star 1.2K）
一個非常豐富的資料庫，包含 NLP/人工智能的大量內容。（star 55.7K）
這是一個 Web 應用和 Python 包，可從 OpenStreetMap 獲取數據生成漂亮的地圖作品。它基於另一個有 10K star 的項目 prettymaps ，主要簡化了配置、降低代碼複雜性、並使用 streamlit 開發了 Web 端應用。（star 1.7K）
8、pycparser：純 Python 實現的完整 C99 解析器
一個用 Python 寫的 C 語言解析器，可輕鬆集成到需要解析 C 源代碼的程序中。它最主要的用途是在 cffi 庫中，用於解析 C 函數和類型的聲明。（star 3K）
利用生成式 AI 來存儲和檢索非結構化的信息，可以理解成支持人工智能的 Obsidian。可以處理各種形式的文件如文本、圖片、代碼、音頻和視頻等，依賴於 ChatGPT、Docker、Supabase，只支持操作系統是 Ubuntu 22+。（star 21.7K）
10、KeymouseGo: 類似按鍵精靈的鼠標鍵盤錄製和自動化操作
一箇中文項目。記錄用戶的鼠標鍵盤操作，通過觸發按鈕自動執行之前記錄的操作，可設定執行的次數，可以理解爲精簡綠色版的按鍵精靈。支持 Windows、Linux 和 Mac 系統。（star 4.3K）
11、ahkunwrapped：集成 AutoHotkey，用 Python 執行自動化
AutoHotkey 是一種自動化腳本語言和工具，用於在 Windows 上創建快捷鍵、宏和自動化任務，例如模擬按鍵和鼠標操作、窗口管理、剪貼板操作、自動化表單填寫等。這個項目覆蓋了 AutoHotkey API，使用 Python 來橋接，擴展 AutoHotkey 的能力。
12、100+ AI/機器學習/深度學習/計算機視覺/NLP 項目與代碼
這個倉庫收錄了很多學習資源，其中很多也是一些聚合類的項目，也就是說實際包含的項目與資料有上萬之多。（star 13.2K）
一個 Python 包和命令行工具，可以處理 Web 的文本信息，並轉化成各種常用格式輸出。包含爬蟲功能、HTML 解析、網頁內容萃取等等。（star 1.9K）
🐢播客&視頻
澳大利亞今年 PyCon 上的演講視頻。目前已發佈 84 個視頻。
以色列今年 PyCon 上的演講視頻。目前已發佈 23 個視頻。
SciPy Talk 是科學計算領域的年度會議，通常涵蓋數據分析、機器學習、人工智能、科學可視化等話題。目前已發佈 44 個視頻。
🥂討論&問題
獨自一人開發，想要快速實現全棧的 SaaS 應用，支持用戶身份驗證、訂閱、付款等業務功能，前端該如何選擇呢？Reddit 上的這個帖子，或許能給你提供一些思路/方法。
2、V2EX 上三則關於 Python 後端的熱門討論
近期在 Python 節點下最熱鬧的三篇帖子：Python 後端該如何提升自己呢？ 、深夜睡不着，思考爲什麼國內 Python Web 後端太少 、Python 做後端，相對於 Java 或者 go 來說，到底差在哪？ 從就業的角度來看，Python 後端在國內確實偏少，不僅後端，其它領域也有一種“熱度退潮”的感覺（除了 AI 相關）。Python 潮流週刊的創刊想法之一就是去歐美盜火，爲國內 Python 社區注入活力。願論壇裏將來能少一些沮喪性的、要拋棄 xx 另附高枝的情緒吧。
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