【往期回顾】Python 潮流周刊#90：uv 一周岁了，优缺点分析

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本期分享了 12 篇文章，12 个开源项目，全文 1464 字。

🦄文章&教程^[2]

1、Python 3.14 的尾调用解释器（及其它更新）^[3]

最近最振奋人心的消息就是 Python 3.14 的新型解释器，它所使用的技术来自这篇文章的作者。文章回顾了尾调用优化技术提出四年来，在多个项目中的应用情况，除了 Python 3.14，还有 LuaJIT Remake、GCC 和 Clang 的支持，以及正在推动纳入 C 标准提案的情况。

2、UV 一周年：优点、缺点以及是否迁移？^[4]

uv 推出一周年了，流行势头跟 Ruff 一样强劲！这篇长文详细分析了 uv 的优点和缺点，什么时候该用它，什么时候不该用。总体来看优点远大于缺点，结论很明显了，是时候迁移到 uv 了！

3、创建 Django 的 MongoDB 数据库后端^[5]

出自 MongoDB 官方博客，介绍了它们为 Django 框架开发 NoSQL 数据库后端的历程，包括从调查数据中发现需求、以开源项目为基础开发数据库后端，以及支持 MongoDB 特性的实现。

4、PyPI 已支持 iOS 和 Android，用于 Python 移动端开发^[6]

一个好消息，Python 通过 PEP-730 和 PEP-738，现在支持为 iOS 和 Android 平台分发二进制包了（即 wheel），PyPI 此举将降低 Python 移动端开发的门槛。

5、开发 Python 编译器和解释器系列：实现 elif 和 else^[7]

“开发 Python 编译器和解释器”系列的第十篇文章，实现对条件语句 elif 和 else 的支持，展示了如何在编译器中添加复杂的控制流语句。

6、用 Python 开发一副扑克牌^[8]

介绍了如何用 Python 和 SVG 图像开发一副完整的扑克牌，支持动态生成扑克牌、排序、显示牌面、洗牌发牌，展示了数据处理、文件操作和可视化的运用。

7、用 100 行纯 Jax 代码实现 LLaMA3^[9]

如何实现一个简化版的 LLaMA3 模型？文章利用了 JAX 的纯函数以及 JIT 和 vmap 等特性，实现 LLaMA3 模型的所有核心组件，适合用于学习 Transformer 架构和 JAX 的使用。

8、测量 Python any() 函数的性能^[10]

Python any() 函数的参数分别为生成器表达式和列表时，它的性能是哪个更快呢？作者经过测试，发现当序列中第一个 True 值出现较早时，生成器表达式性能更优；而当需要检查整个序列时，列表的性能可能更好。

9、用 Django 实现网页通知推送^[11]

探讨了如何在不依赖移动应用的情况下，通过 Django 框架，利用 Web Push Notifications 和 Progressive Web Apps (PWA) 技术实现异步推送通知。

10、用“# coding:”技巧来魔改 Python 语法^[12]

介绍了如何通过 Python 的 # coding: 指令和 codecs 模块，自定义代码的解码方式，从而改变 Python 的语法。文章实现了一个解码器，可将花括号语法转换为 Python 的缩进语法。

11、关于不同编程语言的继承和子类型化^[13]

文章对比了 Java、Go 和 Python 中继承和子类型化的实现方式，探讨了语言设计对继承机制的影响：Java 是显式继承和子类型化，Go 通过鸭子类型实现隐式继承，而 Python 则结合了显式继承和通过协议实现的静态鸭子类型。

12、当 Python 遇见 WebGL：用 PyScript 打造浏览器 3D 创作工具^[14]

作者参加了 Genuary 活动，在 1 月每天生成一副视觉艺术作品，在这一挑战中，他深入探索了  PyScript 和 WebGL 在创意编程中的应用，讨论了 Pyodide 和 MicroPython 在浏览器中的性能和限制。文章里还分享了一些效果惊艳的 3D 创意作品。

🐿️项目&资源^[15]

1、pyquery：类似 jQuery 的 Python 库^[16]

它能让你在 XML 文档上执行 jQuery 查询，使用 lxml 作快速的 XML 和 HTML 操作。（star 2.3K）

2、Youtube-playlist-to-formatted-text：提取 YouTube 列表字幕并制成电子书^[17]

自动从 YouTube 播放列表提取字幕，使用 Gemini 作文本精炼，输出到格式化的 Markdown 文件中。

3、podcastfy：NotebookLM 播客功能的开源替代^[18]

使用生成式 AI 将多模态内容转化为引人入胜的多语言语音对话，是谷歌 NotebookLM 的替代。（star 3.2K）

4、harbor：一键运行 LLM 后端、API、前端和服务^[19]

一个容器化 LLM 工具包，允许你运行 LLM 和其他服务。包括一个 CLI 和一个配套应用，可轻松管理和运行 AI 服务。（star 1.3K）

5、gixy: NGINX 配置静态分析器^[20]

一个分析 NGINX 配置的工具，可防止安全配置错误并自动化检测缺陷。

6、bagofwords：由 AI 驱动的数据工具^[21]

Python + Vue.js 开发的仪表板项目，它与各种数据源无缝集成，包括数据库、API 和业务系统，从而实现有效的数据分析。

7、OmniParser：基于纯视觉的屏幕解析工具^[22]

微软开源，可将用户界面的截图解析成结构化和易于理解的元素，增强 GPT-4V 准确定位和生成动作的能力。（star 15.8K）

8、Tamga：多种格式和彩色打印的 Python 日志工具^[23]

一个现代的 Python 日志工具，支持多种输出格式和彩色控制台输出。使用 Tailwind CSS 颜色调色板，集成 MongoDB，支持文件轮转和邮件通知。

9、frames\_of\_mind：将 R1 的思考过程动画化^[24]

将思维链保存成文本，然后用 OpenAI API 转换为嵌入，最后用 t-SNE 将嵌入绘制出来。

10、vlmrun-hub：视觉大模型工具库^[25]

一个包含预定义 Pydantic 模式的综合仓库，可从非结构化视觉内容（如图像、视频和文档）中提取结构化数据。借助 Pydantic 实现自动数据验证和类型安全。

11、ExtractThinker：灵活的智能文档工具^[26]

利用大语言模型从文档中提取和分类结构化数据，功能类似于 ORM，可实现无缝的文档处理工作流。（star 1.1K）

12、cartography：可视化基础设施资产间的关系^[27]

过 Neo4j 数据库驱动的直观图形视图，可视化基础设施资产间的关系，揭示隐藏的依赖关系，降低安全风险。（star 3.2K）

🐧 往年回顾^[28]

Python 潮流周刊#40：白宫建议使用 Python 等内存安全的语言^[29] （2024.03.02）

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Python 潮流周刊第 2 季完结了，分享几项总结^[33]

Python 潮流周刊第一季精华合集（1~30）^[34]

万字浓缩版，Python 潮流周刊第 1 季的 800 个链接！^[35]

🎨关联阅读

上一期：Python 潮流周刊#89：Python 3.14 的新型解释器！^[36]

下一期：Python 潮流周刊#91：Python 在浏览器中的未来^[37]

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