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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？Python re.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]^）
🐢赠书福利
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
[1]
投稿: https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly
[2]
电报频道: https://t.me/pythontrendingweekly
[3]
我的开源优先级转变了: https://gregoryszorc.com/blog/2024/03/17/my-shifting-open-source-priorities/
[4]
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
[18]
structlog：简单、强大、快速的 Python 日志记录库: https://github.com/hynek/structlog
[19]
pydumpling: 针对 Python 的异常调试器: https://github.com/cocolato/pydumpling
[20]
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]
Python猫: https://img.pythoncat.top/pythoncat.png
[32]
微信公众号: https://img.pythoncat.top/python_cat.jpg
[33]
博客: https://pythoncat.top
[34]
RSS: https://pythoncat.top/rss.xml
[35]
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[36]
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[37]
Github: https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly
[38]
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[39]
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