| title | description | pubDate | author |
|---|---|---|---|
Python 潮流周刊#38：Django + Next.js 构建全栈项目 |
本期周刊分享了 12 篇文章，12 个开源项目。赠书福利送书5本，提前祝大家春节快乐！ |
2024-02-03 |
豌豆花下猫 |
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。另有电报频道作为副刊，补充发布更加丰富的资讯，欢迎关注。
提醒：本期有赠书活动，详见文末；春节期间，本周刊预计停更一周，祝大家春节快乐！
1、使用 Django、Django REST 和 Next.js 构建全栈项目
Django 和 Nextjs 是后端和前端开发中非常强大 Web 框架，这篇教程用 Django 4.2 和 Next.js 13 开发了一个餐厅菜单管理项目。
2、使用 SQL、Node.js、Django 和 Next.js 构建仪表板项目
比上一则分享更为全面的全栈项目教程，除了实现 CURD 操作，还涉及仪表板、表单筛选、Tailwind CSS、不同数据库的使用，以及分别使用 Node.js 和 Django 构建后端等内容。
Numba 是提升 Python 代码性能的常见方案。作者开源了一个 Profila 库，专用于分析 Numba 代码本身的性能问题，文章介绍了它的使用方法，以及关于性能分析的三点局限性。
作者分析了datetime 模块的 10 个陷阱，同时介绍了主流的三方库的情况（例如 arrow 、pendulum 、DateType、heliclockter），发现它们大多存在同样的问题。什么样才是更好的日期时间库？作者开源了一个库，试图解决文中的问题。
这里的“语法”指的是写作语法，不是编程语法。文章介绍了language-tool-python 、Gramformer 、Ginger 和 pyaspeller 4 个库用于检查和自动纠正语法错误。
这是作者在 2023 PyCon Sweden 演讲的文字版，分享了他的调试思维、调试工具和技术，工具例如snoop、pdb/ipdb、PuDB、web-pdb、birdseye、Kolo 等等。
调试很难，跨多语言调试更难。文章介绍了如何调试多语言问题，使用 GDB 来调试 Python+C 语言，定位和解决死锁问题，分享了一些调试的经验。
8、分析“使用 Python 和 2MB RAM 对一百万个 32 位整数进行排序”
Guido 在 2008 年写了 Sorting a million 32-bit integers in 2MB of RAM using Python ，这篇文章是对它作的分析解读。解决方案中用到了不太常见的模块：struct、array、heapq ，也用了上下文管理器和生成器等技术。
如何用 Python 开发一个解析器？这篇教程用Pylasu 定义 AST，使用ANTLR 生成解析器，实现从 ANTLR 解析树到 Pylasu AST 的转换，最后构建出带 CLI 的玩具编程语言解析器。
10、动态规划不是黑魔法
动态规划什么编程技术？相比其它方案，它的特点和优势是什么？文章从常见编程问题出发，使用缓存、优化缓存、动态规划逐步深入，揭开动态规划的神秘面纱。
Python 支持用类型提示，但这并不是强制的。事实上，有很多情况下并不建议使用类型提示。typing 模块的这篇文档列举了一些不推荐使用类型提示的原因。
在个人笔记本电脑上如何运行大语言模型？这篇教程介绍了在不同操作系统上运行llama.cpp 的完整过程，例如选择和下载模型、提示词设置、使用 GBNF 语法格式化 LLM 输出、流式响应、多模态模型等。
🎁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）
1、excelCPU：用 Excel 实现的 16 位 CPU 和相关文件
才发布一周就已近 3K star 的火爆项目！CPU.xlsx 文件提供了 16 位 CPU、16 个通用寄存器、128KB RAM 和 128x128 显示区域。使用 Python 进行编译。（star 3K）
前文提及过的日期时间库，克服了标准库和其它三方库没有很好解决的一些问题。
它由一系列代码语言模型组成，每个模型都用 2T token 训练，提供多种型号尺寸，拥有高级代码补全能力，在各项基准测试中表现亮眼。（star 4.3K）
4、fastcrud：FastAPI 的异步 CRUD 操作
特性有：完全异步、SQLAlchemy 2.0、强大的 CRUD、动态构建复杂查询、高级 SQL 联结、基于偏移或光标的分页、模块化可扩展、自动生成接口。
5、leptonai：简化 AI 服务构建的 Pythonic 框架
让你轻松用 Python 代码构建 AI 服务，主要特性：良好的抽象、仅需几行代码即可启动模型、内置常见模型（如 Llama、SDXL、Whisper 等）的示例、自动批处理、后台任务等。（star 1.9K）
让 AI 根据你的个人品味和兴趣来策划选题、撰写、设计和编辑内容，由 6 个专业 agent 组成，支持搜索网络最新内容，聚合知名的新闻源。
纯 Python 开发的轻量型消息推送库，支持通过大多数服务发送通知，例如 Telegram、Discord、Slack、Amazon SNS、Gotify 等等等，支持短信、邮件、系统桌面等多种形式。（star 9.7K）
8、procrastinate：基于 PostgreSQL 的 Python 任务队列
一个基于 PostgreSQL 的分布式任务处理库，提供 Django 集成，易于与 ASGI 框架一起使用。支持异步、周期任务、重试、任意任务锁等功能。
它可以同时运行多个 netperf/iperf/ping 实例并聚合结果，通过交互式 GUI 和可扩展的绘图功能展示数据，支持本地和远程主机，支持采集 CPU 使用率、WiFi、qdisc 和 TCP 套接字统计信息等。
10、urllib3：新版本支持在浏览器发起 HTTP 请求
urllib3 发布了 2.2.0 版本，支持在Pyodide 运行时中使用！后者是用在浏览器中的 Python 解释器，也是PyScript 和 Jupyterlite 框架的技术基础。这对 Python 的前端开发有重大作用，未来可期。
11、gnuplotlib：基于 gnuplot 的 numpy 绘图后端
Gnuplot 是一个强大的开源绘图工具，用于生成各种类型的二维和三维图表。这个项目将它与 Numpy 结合，充分利用数据处理和绘图能力。
12、history_rag：用 RAG 搭建中国历史问答应用
RAG（检索增强生成）+向量数据库搭建一个中国历史知识问答应用，支持“Milvus方案“（本地）和“Zilliz Cloud Pipelines方案”（云上），提供基于gradio的 Web UI 界面。默认使用 GPT4 模型，可轻松切换其它 LLM。
不定期的福利活动，本期赠书 5 本《AI 绘画实战：Midjourney从新手到高手》，开奖时间 2 月 10 日（春节）。请给 Python猫公众号发送数字“8038”，获取抽奖小程序码。
这本书介绍了 Midjourney 绘画的各种使用方法与技巧，从基础理论到实战应用，一本书轻松玩转当下最火的 AI 绘画，带你领略无限艺术可能。
