Python 潮流周刊#85:让 AI 帮你写出更好的代码
- 2026-01-14 16:08:56
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本期分享了 12 篇文章，12 个开源项目，1 则音视频，全文 2300 字。
🦄文章&教程[2]
1、如果一直要求 LLM “写出更好的代码”，它们能写出更好的代码吗？[3]
作者想要做一个提升 AI 编程质量的实验，不断要求大模型写出更好的代码，经过多轮迭代，竟然将一个简单编程任务提升了 100 倍性能！这让我们看到了提示词工程的重要性，也看到了 LLM 在代码优化方面的潜力。下次我也试试看……
2、Python 并发：线程、进程与 asyncio 详解[4]
文章介绍了 Python 并发编程的三种主要方式：线程、进程和 asyncio，使用实际的代码示例和性能测试来分析它们的优缺点，展示出这几种方法的特点和适用场景。
3、为什么在 Python 中 hash(-1) == hash(-2)？[5]
怎么回事？Python 中的 hash(-1) 竟然等于 hash(-2)，就是等于 -2？作者通过查阅 Python 官方文档和源码，追踪hash函数的具体实现，终于找到了原因：C 语言使用 -1 表示错误返回值，因此 hash() 函数可能出错返回 -1，如果正确返回也是 -1，容易混淆，故约定用 -2 来替代……
4、在浏览器中轻松运行 Python[6]
作者利用 Cloudflare 的 Python Workers 将微软最近开源的 MarkItDown 做成了一个网站。利用的是 Pyodide，它使用 WebAssembly 移植 CPython，从而在浏览器中运行 Python。
5、PEP-769：给 'attrgetter' 和 'itemgetter' 添加 'default' 关键字参数[7]
一则新的提案，提议给 operator 模块中的 attrgetter 和 itemgetter 函数添加 default 关键字参数，以便在目标属性或项目缺失时返回默认值，避免异常并简化代码。
6、Pipx 的三个使用技巧[8]
pipx 是一个好用的 Python 包管理工具，文章介绍了它的用途和部分局限性，最主要是分享了三个提高 pipx 使用效率的技巧：通过“注入”依赖来管理环境，利用 pipx 自带的 pip 作安装，以及通过 pipx 安装自身来获取更新。
7、Django vs. FastAPI，真诚的比较[9]
从多个维度对两个 Python 框架做了比较，包括内置电池、架构、后端与全栈、易用性/学习曲线、现代性、性能、ORM 与配置等。至于选择哪个，还是得基于项目需求。
8、Python 弱引用与垃圾回收器[10]
作者曾参与开发一个 Python 解释器 Skybison，它使用了移动垃圾回收器，通过移动对象并更新指针来整理内存。文章介绍了如何在垃圾回收时处理弱引用对象，如何在自定义的垃圾回收器实现。
9、AI-text-to-video-model-from-scratch：从零开发一个微型的文本到视频模型[11]
如何从零开始实现一个文生视频模型？文章详细介绍了相关的理论概念、GAN 架构、模型训练、实现具体功能（文本嵌入层、生成器层、判别器层等）、以及用训练的模型生成 AI 视频。
10、Python 在 DevOps 领域的应用[12]
Python 能灵活开发项目，也可构建长期的基础设施。文章介绍了 DevOps 工作用到的 15 个库，包括开发 Web 仪表板的 Django 及 Flask，作任务调度的 Schedule 及 Airflow，作网络分析的 Scapy，以及用于容器化和云交互的 Docker SDK 和 Dagger，等等。
11、用机器学习开发一个贫血检测系统[13]
贫血影响着全球数百万人，传统检测方法耗时较长，因此作者开发一个能快速评估、准确预测贫血的系统。项目用 scikit-learn 实现了随机森林分类器，基于 Flask 开发 Web 界面，代码已开源。
12、Google 发布 AI Agent（智能体）技术白皮书[14]
Agent 跟大模型有什么区别？人类区别于动物的标记是使用工具，而 Agent 则是会使用工具的大模型。介绍了 Agent 是如何工作的、使用什么推理框架、不同的工具类型、通过针对性学习提升模型性能、基于 LangChain 快速开发 Agent 等。
🐿️项目&资源[15]
1、AI-reads-books-page-by-page: AI 逐页从 PDF 提取知识与生成摘要[16]
一个简短的脚本，对 PDF 书籍作智能逐页分析，系统性地提取知识点并在指定间隔生成渐进式摘要，持久化知识库存储。智能跳过目录和索引页。
2、ai-book-writer: 用 AI 代理编写整本书[17]
用多个专业 AI 代理协同工作，基于初始提示词创建连贯、结构化的书籍，自动化世界构建与设定管理，支持复杂、多章节的叙事。
3、web-ui：在浏览器中运行 AI 代理[18]
基于最近火爆的 browser-use 项目创建的 Web UI，基于 Gradio 开发，支持多种 LLM，支持使用自己的浏览器，无需重新登录。 （star 2K）
4、F5-TTS：通过流匹配伪造流畅且忠实语音的童话讲述者[19]
上海交大开源的 TTS 语音合成工具，采用 ConvNeXt V2 的扩散 Transformer。支持多语言切换、语速调节和情感化表达。（star 8.8K）
5、AutoMouser：基于鼠标运动来生成浏览器自动化代码[20]
这是一款 Chrome 插件，能实时跟踪鼠标的点击、拖动和悬停等动作，利用 OpenAI 的 GPT 模型自动生成 Selenium 自动化代码。
6、paper\_to\_podcast：将论文转化为三人对谈的播客[21]
让 AI 帮你将论文转化为引人入胜的三人对话类播客节目，包含主持人、学习者和专家，提供有价值的见解和批判性思考，使复杂信息更易于理解和吸收。
7、xhs\_ai\_publisher：小红书 AI 运营助手（内容生成和自动发布）[22]
一个自动化运营助手，提供图形化界面和自动化脚本，实现自动登录与发布文章，支持内容生成、图片管理和文章预览。
8、ipychat：IPython 的 AI 扩展，使其像 Cursor 一样[23]
给 IPython 加上 AI 能力，帮你快速理解、调试和编写 Python 代码。上下文感知、带语法高亮的 Markdown 响应、支持多个大模型、交互式配置。
9、magnetron：从零开始开发的 PyTorch[24]
极简的 PyTorch 实现，使用 C99 和 Python 开发，旨在理解 PyTorch 及其它深度学习框架的内部机制。有趣的是，PyTorch 团队成员在 X 上邀请此项目作者加入 PyTorch。
10、dendrite-python-sdk：用于开发网络 AI 代理的工具[25]
使网络 AI 代理能够像人类一样轻松浏览互联网，与元素互动、提取结构化数据、验证身份、上传/下载文件、浏览而不被屏蔽。
11、热门 Django 项目的导航网站[26]
一个为 Django 社区收集热门项目的导航网站，目前收录了 800 多个项目。
12、zh-style-guide：中文技术文档的写作风格指南[27]
一份适用于指导技术文档写作的开源电子书，给出了语言风格、结构样式、内容元素、标点符号、格式排版等方面的参考规范。（分享自@请叫我大萌萌）
🐢播客&视频[28]
1、AI 制作的英文播客：Python潮流周刊第一季精选合集[29]
我用谷歌的 NotebookLM 将本周刊第一季的合集制作成了两人对话的播客节目！听两位主持人煞有介事地从周刊中分享有趣的文章和项目，感觉很是神奇。（附：怎么能少得了第二季的呢，Python潮流周刊第二季精选合集--英文播客[30]）
🐧 往年回顾[31]
Python 潮流周刊#35：Python JIT 编译器和 Numpy2 即将推出[32] （2024.01.13）
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Python 潮流周刊第 2 季完结了，分享几项总结[36]
Python 潮流周刊第一季精华合集（1~30）[37]
万字浓缩版，Python 潮流周刊第 1 季的 800 个链接！[38]
🐝关联阅读
上一期：Python 潮流周刊#84：2024 年 Python 的最佳实践[39]
下一期：Python 潮流周刊#86：Jupyter Notebook 智能编码助手[40]
Github: https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly
[2]🦄文章&教程: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[3]如果一直要求 LLM “写出更好的代码”，它们能写出更好的代码吗？: https://minimaxir.com/2025/01/write-better-code/
[4]Python 并发：线程、进程与 asyncio 详解: https://newvick.com/python-concurrency/
[5]为什么在 Python 中 hash(-1) == hash(-2)？: https://omairmajid.com/posts/2021-07-16-why-is-hash-in-python/
[6]在浏览器中轻松运行 Python: https://kai.bi/post/run-python-programs-easily-in-the-browser
[7]PEP-769：给 'attrgetter' 和 'itemgetter' 添加 'default' 关键字参数: https://peps.python.org/pep-0769/
[8]Pipx 的三个使用技巧: https://zahlman.github.io/posts/2025/01/07/python-packaging-2/
[9]Django vs. FastAPI，真诚的比较: https://www.david-dahan.com/blog/comparing-fastapi-and-django
[10]Python 弱引用与垃圾回收器: https://bernsteinbear.com/blog/weakrefs/
[11]AI-text-to-video-model-from-scratch：从零开发一个微型的文本到视频模型: https://github.com/FareedKhan-dev/AI-text-to-video-model-from-scratch
[12]Python 在 DevOps 领域的应用: https://www.pulumi.com/blog/python-for-devops/
[13]用机器学习开发一个贫血检测系统: https://dev.to/yogesh10/building-an-anemia-detection-system-using-machine-learning-368i
[14]Google 发布 AI Agent（智能体）技术白皮书: https://arthurchiao.art/blog/ai-agent-white-paper-zh/
[15]🐿️项目&资源: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[16]AI-reads-books-page-by-page: AI 逐页从 PDF 提取知识与生成摘要: https://github.com/echohive42/AI-reads-books-page-by-page
[17]ai-book-writer: 用 AI 代理编写整本书: https://github.com/adamwlarson/ai-book-writer
[18]web-ui：在浏览器中运行 AI 代理: https://github.com/browser-use/web-ui
[19]F5-TTS：通过流匹配伪造流畅且忠实语音的童话讲述者: https://github.com/SWivid/F5-TTS
[20]AutoMouser：基于鼠标运动来生成浏览器自动化代码: https://github.com/guoriyue/AutoMouser
[21]paper_to_podcast：将论文转化为三人对谈的播客: https://github.com/Azzedde/paper_to_podcast
[22]xhs_ai_publisher：小红书 AI 运营助手（内容生成和自动发布）: https://github.com/BetaStreetOmnis/xhs_ai_publisher
[23]ipychat：IPython 的 AI 扩展，使其像 Cursor 一样: https://github.com/vinayak-mehta/ipychat
[24]magnetron：从零开始开发的 PyTorch: https://github.com/MarioSieg/magnetron
[25]dendrite-python-sdk：用于开发网络 AI 代理的工具: https://github.com/dendrite-systems/dendrite-python-sdk
[26]热门 Django 项目的导航网站: https://django.wtf/trending/?page=1&trending=365
[27]zh-style-guide：中文技术文档的写作风格指南: https://github.com/yikeke/zh-style-guide
[28]🐢播客&视频: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[29]AI 制作的英文播客：Python潮流周刊第一季精选合集: https://www.bilibili.com/video/BV1gCrNY5Ekm/?vd_source=caffadb5e764a7bc881bd9a7149c9109
[30]Python潮流周刊第二季精选合集--英文播客: https://www.bilibili.com/video/BV1FHrNYbEXj/?vd_source=caffadb5e764a7bc881bd9a7149c9109
[31]🐧 往年回顾: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[32]Python 潮流周刊#35：Python JIT 编译器和 Numpy2 即将推出: https://pythoncat.top/posts/2024-01-13-weekly
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[36]Python 潮流周刊第 2 季完结了，分享几项总结: https://pythoncat.top/posts/2024-07-14-iweekly
[37]Python 潮流周刊第一季精华合集（1~30）: https://pythoncat.top/posts/2023-12-11-weekly
[38]万字浓缩版，Python 潮流周刊第 1 季的 800 个链接！: https://xiaobot.net/post/78c3d645-86fa-4bd8-8eac-46fb192a339e
[39]Python 潮流周刊#84：2024 年 Python 的最佳实践: https://pythoncat.top/posts/2025-01-04-weekly
[40]Python 潮流周刊#86：Jupyter Notebook 智能编码助手: https://pythoncat.top/posts/2025-01-18-weekly
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