add weekly 38

README.md

@@ -23,6 +23,8 @@ Python 潮流周刊由 **Python猫** 出品，精心筛选中英文的 250+ 信
 
 ## 🦄往期列表
 
+- 第 38 期：[Django + Next.js 构建全栈项目](./docs/2024-02-03-weekly.md)
+  - 分享了 12 篇文章，12 个开源项目。赠书 5 本
 - 第 37 期：[Python “令人失望”的动态类型超能力](./docs/2024-01-27-weekly.md)
   - 分享了 12 篇文章，12 个开源项目
 - 第 36 期：[Python 打包生态依然不乐观](./docs/2024-01-20-weekly.md)
@@ -86,7 +88,7 @@ Python 潮流周刊由 **Python猫** 出品，精心筛选中英文的 250+ 信
 - 第 8 期：[Python 3.13 计划将解释器提速 50%！](./docs/2023-06-24-weekly.md)
   - 提及了 12 篇文章，8 个开源项目/资源，2 则热门话题
 - 第 7 期：[我讨厌用 asyncio](./docs/2023-06-17-weekly.md)
-  - 提及了 22 篇文章/教程，13 个开源项目/资源，3 则音视频内容
+  - 提及了 22 篇文章/教程，13 个开源项目/资源，3 则音视频内容。赠书 5 本
 - 第 6 期：[Python 3.12 有我贡献的代码！](./docs/2023-06-10-weekly.md)
   - 提及了 17 篇文章/教程，11 个开源项目/资源，4 则音视频内容
 - 第 5 期：[并发一百万个任务要用多少内存？](./docs/2023-06-03-weekly.md)

docs/2024-01-27-weekly.md

@@ -23,7 +23,7 @@ author: '豌豆花下猫'
 
 3、[Python dict() 和 {} 的性能分析](https://madebyme.today/blog/python-dict-vs-curly-brackets/)
 
-Python 创建字典的两种写法 dict() 与 {} 有什么区别？文章通过它们的字节码和 CPython 解释器源码进行了深度分析。单纯看性能，结论是：{} 要比 dict() 快。（附：Python 为什么系列曾写过 [Python 疑难问题：\[] 与 list() 哪个快？为什么快？快多少呢？](https://pythoncat.top/posts/2020-10-14-list)）
+Python 创建字典的两种写法 dict() 与 {} 有什么区别？文章通过它们的字节码和 CPython 解释器源码进行了深度分析。单纯看性能，结论是：{} 要比 dict() 快。（附：Python 为什么系列曾写过 [Python 疑难问题：\[\] 与 list() 哪个快？为什么快？快多少呢？](https://pythoncat.top/posts/2020-10-14-list)）
 
 4、[增强 Markdown 语言以实现出色的 Python 图形界面](https://www.taipy.io/posts/augmenting-the-markdown-language-for-great-python-graphical-interfaces)
 

docs/2024-02-03-weekly.md

@@ -0,0 +1,133 @@
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+title: 'Python 潮流周刊#38：Django + Next.js 构建全栈项目'
+description: '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！'
+pubDate: 2024-02-03
+author: '豌豆花下猫'
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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](https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly)。另有[电报频道](https://t.me/pythontrendingweekly)作为副刊，补充发布更加丰富的资讯，欢迎关注。
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+**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！**
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+## 🦄文章&教程
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+1、[使用 Django、Django REST 和 Next.js 构建全栈项目](https://dev.to/koladev/building-a-fullstack-application-with-django-django-rest-nextjs-3e26)
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+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。
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+2、[使用 SQL、Node.js、Django 和 Next.js 构建仪表板项目](https://dev.to/andrewbaisden/a-day-in-the-life-of-a-developer-building-a-dashboard-app-with-sql-nodejs-django-and-nextjs-5en7)
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+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。
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+3、[用 Profila 分析你的 Numba 代码](https://pythonspeed.com/articles/numba-profiling/)
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+Numba 是提升 Python 代码性能的常见方案。作者开源了一个 [Profila](https://github.com/pythonspeed/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。
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+4、[Python datetime 标准库的 10 个陷阱](https://dev.arie.bovenberg.net/blog/python-datetime-pitfalls/)
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+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。
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+5、[使用 Python 纠正语法的 4 种方法](https://www.listendata.com/2024/01/4-ways-to-correct-grammar-with-python.html)
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+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。
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+6、[Python 调试技巧](https://www.syntaxerror.tech/syntax-error-11-debugging-python/)
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+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。
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+7、[调试 Python 与 C 语言混合的项目](https://developer.nvidia.com/blog/debugging-mixed-python-and-c-language-stack/)
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+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。
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+8、[分析“使用 Python 和 2MB RAM 对一百万个 32 位整数进行排序”](https://www.bitecode.dev/p/analyzing-sorting-a-million-32-bit)
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+Guido 在 2008 年写了 [Sorting a million 32-bit integers in 2MB of RAM using Python](http://neopythonic.blogspot.com/2008/10/sorting-million-32-bit-integers-in-2mb.html) ，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。
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+9、[使用 Python + Pylasu 实现语言解析器](https://tomassetti.me/implement-parsers-with-pylasu/)
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+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。
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+10、[动态规划不是黑魔法](https://qsantos.fr/2024/01/04/dynamic-programming-is-not-black-magic/)
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+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。
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+11、[什么时候应避免静态类型检查？](https://typing.readthedocs.io/en/latest/source/typing_anti_pitch.html)
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+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。
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+12、[实用指南：用 Python 运行开源的 LLM](https://christophergs.com/blog/running-open-source-llms-in-python)
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+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。
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+🎁**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）](https://pythoncat.top/posts/2023-12-11-weekly)
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+## 🐿️项目&资源
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+1、[excelCPU：用 Excel 实现的 16 位 CPU 和相关文件](https://github.com/InkboxSoftware/excelCPU)
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+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）
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+2、[whenever：万无一失的 Python 日期时间](https://github.com/ariebovenberg/whenever)
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+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。
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+3、[DeepSeek-Coder：让代码自己编写](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/)
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+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）
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+![与其它模型的基准测试评分对比](https://img.pythoncat.top/2024-02-03-coder.png)
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+4、[fastcrud：FastAPI 的异步 CRUD 操作](https://github.com/igorbenav/fastcrud)
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+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。
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+5、[leptonai：简化 AI 服务构建的 Pythonic 框架](https://github.com/leptonai/leptonai)
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+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）
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+6、[gpt-newspaper：用 GPT 创建个性化报纸](https://github.com/assafelovic/gpt-newspaper)
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+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。
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+7、[apprise：几乎适用于所有平台的通知推送](https://github.com/caronc/apprise)
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+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）
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+8、[procrastinate：基于 PostgreSQL 的 Python 任务队列](https://github.com/procrastinate-org/procrastinate)
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+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。
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+9、[flent：灵活的网络基准测试工具](https://github.com/tohojo/flent)
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+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。
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+![](https://img.pythoncat.top/flent-screenshot.png)
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+10、[urllib3：新版本支持在浏览器发起 HTTP 请求](https://github.com/urllib3/urllib3/releases/tag/2.2.0)
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+`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。
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+11、[gnuplotlib：基于 gnuplot 的 numpy 绘图后端](https://github.com/dkogan/gnuplotlib)
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+`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。
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+12、[history_rag：用 RAG 搭建中国历史问答应用](https://github.com/wxywb/history_rag)
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+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。
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+## 🐢赠书福利
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+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。
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+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。
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+![](https://img.pythoncat.top/2024-02-03_ai.png)
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