Python 潮流周刊#43：在开源与家庭之间，他选择了家庭

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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。本周刊开源，欢迎投稿[1]。另有电报频道[2]作为副刊，补充发布更加丰富的资讯，欢迎关注。

特别提醒：本期周刊赠书 5 本《Python数据结构与算法分析（第3版）》，详情见文末。

本文博客版链接（更好的阅读体验）：https://pythoncat.top/posts/2024-03-23-weekly

文章&教程

1、我的开源优先级转变了[3]

作者开源了PyOxidizer和python-build-standalone等多个 Python 项目，但因为编程语言兴趣已转向 Rust，以及身份成为了丈夫&父亲，时间精力不足，因此选择回归家庭，要给这些开源项目寻求新的维护者了。

2、如何远程唤醒家里的电脑？[4]

家里的电脑处于休眠模式，如何从其它地方远程唤醒它？作者用树莓派单板计算机 + Python 开发的简单网页 + systemd 服务，通过给电脑的网络控制器发送数据包，实现了机器的远程唤醒。

3、Python 程序的内存占用情况[5]

相比静态类型语言，Python 要消耗大量内存。文章探讨了 Python 的内存模型：对象是如何分配的、对象存储在什么地方、最终如何清理对象？介绍了如何使用简单的技巧，显著改善内存的使用。

4、正则表达式字符“$”并不意味着“字符串末尾”[6]

正则表达式中“$”符号会匹配到什么内容呢？Pythonre.MULTILINE多行模式对字符串匹配的影响？是否不同的编程语言的表现都一样呢？什么时候应该用“\z”和“\Z”？

不同编程语言匹配字符串末尾的情况

5、介绍 Python 中所有的双下方法[7]

双下方法即以双下划线开头和结尾的特殊方法，例如__init__()，Python 语言中共有 150 多个特殊的双下方法，文章对它们多了分类介绍，并梳理了明细清单。

6、Python 多语言支持实现国际化与本地化的最佳实践[8]

Python 有丰富的库可支持国际化和本地化，文章介绍如何用gettext库实现语言国际化以及如何管理本地化资源。

7、在 Windows 上利用 Qwen 大模型搭建一个 ChatGPT 式的问答小助手[9]

Qwen 是阿里推出的大语言模型，作者用 Win10 系统搭建了一个基于 Qwen 的 AI 问答助手。内容包括安装环境、下载模型、使用transformers实现模型对话功能。

8、(如何(用Python)开发一个(Lisp)解释器)[10]

“如果你不知道编译器是如何工作的，那你就不知道计算机是如何工作的。“作者通过用 Python 开发一个 Lisp 解释器，详细介绍了 Scheme 的语法，深入探讨解释器/计算机的工作原理。

9、使用 Python 解析 URL[11]

正确地解析 URL 要比想象得难，它自 1994 年提出以来已发生巨大变化。Python 标准库urllib并不遵循任何 URL 规范，文章介绍了两个符合 WHATWG 规范的解析库ada-python和can_ada，后者比前者快 2 倍，前者比urllib.parse快 2 倍。

10、Python 鸭子类型：编写灵活且解耦的代码[12]

鸭子类型的核心思想是“如果它走起来像鸭子，叫起来像鸭子，那么它就是鸭子”。由对象的行为决定类型，而非是一成不变。这篇长文对鸭子类型作了非常详细的介绍，它是什么、如何使用、有什么优缺点、使用哪些方案来弥补鸭子类型的缺点，等等。

11、用 Python 实现最小可用的 PostgreSQL[13]

介绍了 PostgreSQL 服务端与客户端通信的流程，使用 Python 实现一个最小化的服务端。

12、给框架开发者的建议[14]

作者在去年开发了两个 Python 框架，文章分享了他在开发框架时学到的东西。部分建议有：定义你的反目标、了解已存在的东西、首先考虑你的界面、在没准备好时就使用、1 个样本是不够的、重视文档，等等。

Python潮流周刊每 30 期为一季，第一季的精华内容已整理成一篇，方便你随时查看。在线访问地址：Python 潮流周刊第一季精华合集（1~30）[15]

️项目&资源

1、grok-1：马斯克开源的 Grok[16]

本周最最火爆的项目当属马斯克差点跳票的 Grok 大语言模型了，有非常惊人的 314B 参数，8 个专家的混合体，最长上下文 8192 token。（star 43K）

2、DarkGPT：基于 GPT-4-200K，查询泄露的数据库[17]

基于 GPT-4 的开源情报助手，从付费的 DeHashed 高效地搜集和分析信息，对网络安全和数据泄露调查有所帮助。

3、structlog：简单、强大、快速的 Python 日志记录库[18]

一个 Python 日志库，强调结构化和类型安全的日志记录，兼容logging标准库，支持输出 JSON、logfmt 和漂亮的控制台日志。（star 3.1K）

4、pydumpling: 针对 Python 的异常调试器[19]

Python Debug 工具，与 Linux 中调试 core dump 文件一样，支持在异常发生时/程序任意位置保留当前调用栈帧，然后通过 pdb 进行调试。支持全局 hook，支持服务器远程调试。（投稿自@cocolato）

5、can_ada：快速且符合规范的 URL 解析库[20]

符合 WHATWG 规范的 URL 解析器，也用在了 Node.js 等项目中。比标准库 urllib 快 4 倍。

6、Mindgraph：使用 AI 生成和查询不断扩展的知识图谱[21]

一个验证概念的项目，可作为模板，用于构建和自定义自己的 CRM 解决方案，重点是易于集成和可扩展性。

7、speechbrain：基于 PyTorch 的语音工具包[22]

一个 PyTorch 工具包，专为快速简便地创建先进的语音和文本处理技术而设计，可加速对话式 AI （即语音助手、聊天机器人和大语言模型）开发。（star 7.7K）

8、python-anyconfig：以通用 API 加载和转储各种格式的配置文件[23]

提供了非常简单和统一的 API 来处理各种格式的配置文件，支持格式有 JSON、ini、Pickle、XML、Java properties、YAML、TOML，等等。

9、Llama-Chinese: Llama 中文社区，最好的中文 Llama 大模型[24]

专注于 Llama 模型在中文方面的优化和上层建设的高级技术社区，定期组织线上活动、技术研讨和经验分享，促进成员间的创新交流。（star 9K）

10、python-for-android：将 Python 程序变成 Android APK[25]

可将 Python 应用打包成在 Android 设备上运行的二进制文件（APK、AAB 和 AAR），支持多种 CPU 架构，支持大多数纯 Python 包和一些流行的依赖于 C 代码的包（如 numpy、sqlalchemy）。（star 8K）

11、img2img-turbo：Stable Diffusion turbo 实现的 sketch2image、day2night 等[26]

基于素描快速生成图片、夜晚图片转换为白天（或相反）、晴天图片转换为雨天，等等。

12、ludic：用纯 Python 构建动态 HTML 页面的轻量级框架[27]

使用类似于 React 的组件构建 HTML 页面，旨在与 htmx.org 一起使用，几乎不需写任何 JavaScript。后端基于 Starlette 框架。

播客&视频

1、带大家感受一下没有 GIL 的 CPython[28]

CPython 主线分支已合入了可禁用 GIL 的开关，这则视频带大家体验一下没有 GIL 的 Python 会有什么样的表现。

2、ruff、uv 和 Astral：Python 工具链，使用 Rust 提速[29]

ruff 和 uv 出自同一个团队，给 Python 的基础工具链带来了非常有前景的影响。这期播客对话了 Charlie Marsh。（附：另一则相似话题的播客 uv - Python 包的下一次演变？[30]）

不定期的福利活动，本期赠书5本《Python数据结构与算法分析（第3版）》，开奖时间3 月 29 日。请给Python猫[31]公众号发送数字“8043”，获取抽奖小程序码。

书是用 Python 描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，透彻讲解在 Python 中通过一系列存储机制高效地实现各类算法。这本书让你深刻理解 Python 数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。

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参考资料

投稿: https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly

电报频道: https://t.me/pythontrendingweekly

我的开源优先级转变了: https://gregoryszorc.com/blog/2024/03/17/my-shifting-open-source-priorities/

如何远程唤醒家里的电脑？: https://bernsteinbear.com/blog/wakeonlan/

[5]

Python 程序的内存占用情况: https://codebeez.nl/blogs/the-memory-footprint-of-your-python-application/

[6]

正则表达式字符“$”并不意味着“字符串末尾”: *https://sethmlarson.dev/regex-$-matches-end-of-string-or-newline*

[7]

介绍 Python 中所有的双下方法: https://www.pythonmorsels.com/every-dunder-method/

[8]

Python 多语言支持实现国际化与本地化的最佳实践: https://juejin.cn/post/7348264185325568036

[9]

在 Windows 上利用 Qwen 大模型搭建一个 ChatGPT 式的问答小助手: https://juejin.cn/post/7347670979634167823

[10]

(如何(用Python)开发一个(Lisp)解释器): https://www.norvig.com/lispy.html

[11]

使用 Python 解析 URL: https://tkte.ch/articles/2024/03/15/parsing-urls-in-python.html

[12]

Python 鸭子类型：编写灵活且解耦的代码: https://realpython.com/duck-typing-python/

[13]

用 Python 实现最小可用的 PostgreSQL: https://ivdl.co.za/2024/03/02/pretending-to-be-postgresql-part-one-1/

[14]

给框架开发者的建议: https://deven.codes/posts/building-for-builders/

[15]

Python 潮流周刊第一季精华合集（1~30）: https://pythoncat.top/posts/2023-12-11-weekly

[16]

grok-1：马斯克开源的 Grok: https://github.com/xai-org/grok-1

[17]

DarkGPT：基于 GPT-4-200K，查询泄露的数据库: https://github.com/luijait/DarkGPT

structlog：简单、强大、快速的 Python 日志记录库: https://github.com/hynek/structlog

pydumpling: 针对 Python 的异常调试器: https://github.com/cocolato/pydumpling

can_ada：快速且符合规范的 URL 解析库: https://github.com/tktech/can_ada

[21]

Mindgraph：使用 AI 生成和查询不断扩展的知识图谱: https://github.com/yoheinakajima/mindgraph

[22]

speechbrain：基于 PyTorch 的语音工具包: https://github.com/speechbrain/speechbrain

[23]

python-anyconfig：以通用 API 加载和转储各种格式的配置文件: https://github.com/ssato/python-anyconfig

[24]

Llama-Chinese: Llama 中文社区，最好的中文 Llama 大模型: https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese

[25]

python-for-android：将 Python 程序变成 Android APK: https://github.com/kivy/python-for-android

[26]

img2img-turbo：Stable Diffusion turbo 实现的 sketch2image、day2night 等: https://github.com/GaParmar/img2img-turbo

[27]

ludic：用纯 Python 构建动态 HTML 页面的轻量级框架: https://github.com/paveldedik/ludic

[28]

带大家感受一下没有 GIL 的 CPython: https://www.bilibili.com/video/BV1im411R7UB

[29]

ruff、uv 和 Astral：Python 工具链，使用 Rust 提速: https://podcast.pythontest.com/episodes/ruff-astral-uv-charlie-marsh

[30]

uv - Python 包的下一次演变？: https://talkpython.fm/episodes/show/453/uv-the-next-evolution-in-python-packages

[31]

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[32]

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[33]

博客: https://pythoncat.top

[34]

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[35]

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[36]

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[37]

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[38]

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[39]

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