Python 潮流周刊#45：越来越多的 AI 自动开发框架

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特别提醒：本期周刊赠书 5 本《Python语言及其应用（第2版）》，详情见文末。

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文章&教程

1、AutoDev：微软发布的自动化 AI 驱动开发框架[3]

微软总部发布的研究论文，介绍了 AutoDev 框架，它使 AI 代理能够自主地编写代码、测试、构建和操作 Git 等，使用 Docker 确保开发环境的安全，并可通过配置来限制 AI 代理的权限和操作。在 HumanEval 数据集上取得了 91.5% 的代码生成准确率和 87.8% 的测试生成准确率。

2、我坚持用 Django 而不是 FastAPI 的 10 个原因[4]

FastAPI 越来越流行，但是作者还坚持用 Django，文章简短介绍了 10 个原因。

3、Django 与 ASGI 服务器[5]

ASGI 是异步服务器网关接口规范，允许异步服务器与 Web 应用框架进行通信。文章介绍了几种流行的 ASGI 服务器（Daphne、Uvicorn、Hypercorn 及 Granian），比较了它们的性能和特性，同时给出了如何选择合适的 ASGI 服务器的建议。

4、JSON 中的数字到底是什么？[6]

JSON 有两个主要的标准定义（Ecma-404 和 RFC-8259），然而现实的各种编程语言和 JSON 库在处理数字的精度和范围时，却存在诸多差异。文章对此作了一些对比和总结。

5、CPython 源码解析：为什么 Python 列表相乘的结果那么奇怪？[7]

Python 的列表支持乘法操作，如[[]]*4，将得到[[],[],[],[]]，但是，这个例子中复制出的 4 个列表只是对同一个对象的引用。文章深入解析 CPython 源码，介绍了列表对象的结构及其内部对象存储机制、星号运算符的实现原理、CPython 具体如何执行列表的乘法操作。

6、Celery 源码分析系列[8]

Celery 是 Python 中常用的分布式任务队列库，这个系列文章已更新 9 篇，深入介绍它的基础架构、Worker 启动、重要组件、生命周期、定时任务等等内容。

7、我在 2024 年如何管理 Python[9]

作者介绍了自己最新在用的技术栈：用mise作 Python 版本和虚拟环境管理、poetry或uv作依赖管理、ruff作格式化和 linting，以及pydantic作运行时检查。

8、使用 Pyodide 和 WebAssembly 将 Python 引入 Cloudflare Workers[10]

本周意义重大的一则消息：Cloudflare 支持用 Python 编写 Workers！此举将扩展 Cloudflare 平台的功能，将推动无服务器计算及在浏览器中运行 Python 代码。该功能目前为公测阶段，期待后续的发展。

9、学习使用和不使用 AI 编码[11]

文章提出两个基本问题：AI 代码生成工具对编程入门的新手有什么影响？新手如何在入门编程时使用 AI 代码生成工具？文章介绍了两篇论文的研究结果。

10、使用 Whisper、FFmpeg 和 Python 轻松转录视频并添加字幕[12]

这篇教程介绍了如何用 OpenAI 的 Whisper 模型转录视频，并使用强大的 FFmpeg 工具轻松添加字幕。

11、如何用 GitHub Actions 自动执行数据爬取？[13]

文章介绍如何使用 GitHub Actions 的定时功能自动执行数据爬取任务，介绍了 GitHub Actions 的工作原理及几个使用限制。

12、使用断点调试 Python 代码[14]

文章介绍如何使用断点来调试和观察代码的执行过程，主要介绍了pdb模块的 breakpoint() 方法的使用。

13、Python “真正的”匿名函数[15]

Python 支持使用lambda表达式创建匿名函数，但只支持单个表达式。社区中总是有人提出要支持更灵活的匿名函数，今年又有了，文章介绍了提议者的观点以及相反的观点。（附：Python 之父为什么嫌弃 lambda 匿名函数？[16]）

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）[17]

️项目&资源

1、OpenDevin：Devin 的开源实现[18]

开源的 AI 软件工程师，利用了 shell、代码编辑器和 Web 浏览器等工具，充分发挥 LLMs 在软件开发中的潜力。（star 18.4K）

2、SWE-agent：可修复 Github 问题的 AI 软件工程师[19]

普林斯顿大学推出的 AI 工程师，在 SWE-bench 测试中修复了 12.29% 问题，成绩接近 Devin。（star 6.6K）

3、openui：描述你想要的 UI，它实时帮你生成[20]

一个基于 LLM 生成前端 UI 界面的框架，并可将 HTML 转换为 React、Svelte、Web 组件等。（star 4K）

4、ragflow：基于深度文档理解的开源 RAG 引擎[21]

从复杂格式的非结构化数据中提取基于文档理解的深度知识，可视化的文本分块，自动化且轻松的 RAG 工作流。（star 2.4K）

5、zibai：高性能的纯 Python WSGI 服务器[22]

中文名是“兹白”，出自山海经。相比于 gunicorn ，它的性能更好，并可在 Windows 上使用。相比于 waitress ，兹白在不使用 gevent 时单进程性能与它相当，在重载情况下比 waitress 更稳定。

6、podgenai：GPT-4 制作有声读物/播客 mp3 生成器[23]

可使用 GPT-4 生成关于给定主题的大约一小时的单扬声器有声读物/播客 mp3 文件。

7、qiling：真正可检测的二进制仿真框架[24]

纯 Python 实现的一个高级的二进制仿真框架，支持很多操作系统和硬件架构，支持多种文件格式，支持跨架构和平台调试，具有逆向调试功能。（star 4.8K）

8、maxtext：谷歌推出的简单、高性能及可扩展的 JaxLLM[25]

用纯 Python/Jax 编写，面向 Google Cloud TPU，可实现 55% 到 60% 的模型翻牌利用率。

9、nava：在 Python 中播放声音[26]

一个无任何依赖且支持跨平台的库，用于播放声音。支持异步模式、循环模式，主要支持.wav格式。

10、MuseV：无限长度和高保真的虚拟人视频生成[27]

基于视觉条件并行去噪的无限长度和高保真虚拟人视频生成，受 Sora 启发而开源，可配合实时高质量的唇同步模型MuseTalk，构建完整的虚拟人生成解决方案。

11、restai：一个 AIaaS（AI 即服务）开源平台[28]

建立在 LlamaIndex、Ollama 和 HF Pipelines 之上，创建 AI 代理并提供简单的 REST API 来调用。

播客&视频

1、使用 Nextjs、Tailwind 和 Django 克隆一个全栈的 Airbnb[29]

油管上的系列视频，介绍如何用流行的前后端技术栈克隆一个 Airbnb 网站，可作练手项目学习。

2、Django Brew：一档新的 Python 播客[30]

一档聚焦于 Django 框架的播客，第一期节目分享了 DjangoCon 2023 上的一些会议演讲内容，以及其它有趣的东西。

不定期的福利活动，本期赠书5本《Python语言及其应用（第2版）》，开奖时间4 月 12 日。请给Python猫公众号发送数字“8045”，获取抽奖小程序码。

全书分两部分，第一部分由浅入深地介绍 Python 的基础知识，第二部分介绍 Python 的应用，涉及领域包括 Web 应用、数据库、网络和机器学习。本书通俗易懂，阅读起来饶有乐趣，十分适合想快速获得 Python 应用经验的新手。

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参考资料

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

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

AutoDev：微软发布的自动化 AI 驱动开发框架: https://arxiv.org/html/2403.08299v1

我坚持用 Django 而不是 FastAPI 的 10 个原因: https://www.david-dahan.com/blog/10-reasons-i-stick-to-django

[5]

Django 与 ASGI 服务器: https://fly.io/django-beats/asgi-deployment-options-for-django

[6]

JSON 中的数字到底是什么？: https://blog.trl.sn/blog/what-is-a-json-number/

[7]

CPython 源码解析：为什么 Python 列表相乘的结果那么奇怪？: https://codeconfessions.substack.com/p/why-do-python-lists-multiply-oddly

[8]

Celery 源码分析系列: https://juejin.cn/column/7352789840351887369

[9]

我在 2024 年如何管理 Python: https://outlore.dev/blog/python-dev-2024/

[10]

使用 Pyodide 和 WebAssembly 将 Python 引入 Cloudflare Workers: https://blog.cloudflare.com/python-workers

[11]

学习使用和不使用 AI 编码: https://austinhenley.com/blog/learningwithai.html

[12]

使用 Whisper、FFmpeg 和 Python 轻松转录视频并添加字幕: https://www.editframe.com/guides/easy-video-transcription-and-subtitling-with-whisper-ffmpeg-and-python

[13]

如何用 GitHub Actions 自动执行数据爬取？: https://medium.com/data-analytics-at-nesta/how-to-use-github-actions-to-automate-data-scraping-299690cd8bdb

[14]

使用断点调试 Python 代码: https://www.mostlypython.com/using-breakpoints-to-explore-your-code/

[15]

Python “真正的”匿名函数: https://lwn.net/Articles/964839/

[16]

Python 之父为什么嫌弃 lambda 匿名函数？: https://pythoncat.top/posts/2020-09-20-lambda

[17]

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

OpenDevin：Devin 的开源实现: https://github.com/OpenDevin/OpenDevin

SWE-agent：可修复 Github 问题的 AI 软件工程师: https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent

openui：描述你想要的 UI，它实时帮你生成: https://github.com/wandb/openui

[21]

ragflow：基于深度文档理解的开源 RAG 引擎: https://github.com/infiniflow/ragflow

[22]

zibai：高性能的纯 Python WSGI 服务器: https://github.com/abersheeran/zibai

[23]

podgenai：GPT-4 制作有声读物/播客 mp3 生成器: https://github.com/impredicative/podgenai

[24]

qiling：真正可检测的二进制仿真框架: https://github.com/qilingframework/qiling

[25]

maxtext：谷歌推出的简单、高性能及可扩展的 JaxLLM: https://github.com/google/maxtext

[26]

nava：在 Python 中播放声音: https://github.com/openscilab/nava

[27]

MuseV：无限长度和高保真的虚拟人视频生成: https://github.com/TMElyralab/MuseV

[28]

restai：一个 AIaaS（AI 即服务）开源平台: https://github.com/apocas/restai

[29]

使用 Nextjs、Tailwind 和 Django 克隆一个全栈的 Airbnb: https://www.youtube.com/playlist?list=PLpyspNLjzwBnP-906FBRP5qzB4YXjMvnT

[30]

Django Brew：一档新的 Python 播客: https://djangobrew.com/episodes/14650534-episode-1-fried-green-introverts

[31]

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[32]

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[33]

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