Python 潮流周刊#87:使用 Turtle 绘制各国国旗
- 2026-02-07 20:51:14
△△微信关注“Python猫” ，回复“1”领取电子书
这里分享的是 Python 潮流周刊免费开源的往期全文，原文发布于一年前。我们的付费专栏内容在发布一年后会免费开源，不少内容依然值得回看，愿大家读有所获。点击文末“阅读原文”，在网页里查看，体验更佳。
温馨提示：在微信关注 Python猫，发送一个数字“9”，即可领取 9 折优惠券，订阅专栏可享 15 元优惠。订阅后可查看全部已公开和未公开内容！
关注 Python猫后，发一个数字“1”，可免费领取已开源的往季周刊精华合集。
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。周刊开源在 Github[1] 上，喜欢请给颗小星星支持下~
本期分享了 12 篇文章，12 个开源项目，全文 1532 字。
🦄文章&教程[2]
1、优化 Jupyter Notebook 来用于 LLM[3]
如何优化 Jupyter Notebook 以减少大模型的 Token 消耗和使用成本？作者通过排除 .ipynb 文件中的无用数据，如 base64 编码的图像和元数据，实现了 94% 的成本削减。
2、2024 年的 urllib3[4]
对 urllib3 项目作 2024 年总结，主要亮点包括获得了来自多个渠道的财务支持、对 HTTP/2 和 WASM 支持的进展，以及 LaunchDarkly 赞助修复的漏洞。
3、2025 年如何成为 AI 开发者（完整指南与资源）[5]
文章分享了一些编程学习资源，包括数学/统计学、机器学习、AI 框架、数据分析等方面的文章、视频和书籍内容。
4、在 Rust 中嵌入 Python（用于测试）[6]
作者通过 PyO3 将 Python 解释器嵌入到 Rust 的测试执行器中，文章介绍了实现过程，包括从源码编译 Python 的方法、使用 PyO3 执行 Python 代码、对复杂类型和动态类型的处理。
5、PEP-773：Windows 平台的 Python 安装管理器[7]
在 Windows 上安装 Python 发行版有三种主要方法，存在一些局限性，无法满足现代使用场景。这则 PEP 提出了一种统一的 Windows 安装工作流，规避现有流程的局限性。
6、基于 Emacs 的高级 Python 开发工作流[8]
如何将 Emacs 打造成一个强大的 Python 开发环境？作者从代码智能提示、代码检查与静态分析、代码调试、环境管理等方面，详细介绍了一些实用的插件和配置，演示了具体用法，分享了个人经验和对工具选择的见解。
7、10 种在 Python 中处理大文件的技巧[9]
对于 GB 级别的大文件，Python 处理时有什么最佳实践和技巧？如何避免内存错误、提升速度并且优化资源使用？文章分享了 10 个文件处理方法，以及一些好用的文件处理库。
8、调查 Python 构建后端的流行趋势（II）[10]
作者去年分析了开源项目的 pyproject.toml 文件使用了哪些构建后端，今年也做了分析并优化统计图，结果看到排在前几位的依然是：setuptools、poetry、hatching、flit。
9、Python ASGI 应用的日志上下文传播[11]
介绍了如何在 Python ASGI 应用中实现日志上下文传播，使日志能够自动携带相关的上下文信息（如用户 ID 和平台类型）。使用了 contextvars 自定义日志格式化器，并实现了日志处理中间件自动标记日志消息。
10、PEP-771：Python 软件包的默认可选依赖[12]
该 PEP 提出了一种机制，允许 Python 包在未显式指定额外依赖时默认安装某些可选依赖，针对推荐但非必需的依赖和多后端/前端支持的场景，提供默认安装的解决方案。
11、使用 Turtle 绘制各国国旗[13]
如何用 Turtle 库绘制国旗？如何解决复杂图形、坐标转换、贝塞尔曲线、样式解析等问题？文章分享了 Turtle 图形绘制和 SVG 解析的技术，整体效果还不错。
12、我的开发工具和工作流分享[14]
作者分享了自己在开发软件时使用的工具和流程，涵盖本机开发环境、服务器配置、开发工具、后端和前端技术栈、软件架构方法等多个方面。
🐿️项目&资源[15]
1、DeepSeek-R1：媲美 OpenAI-o1 的开源模型[16]
DeepSeek 推出的第一代推理模型，在数学、代码和推理任务上的表现与 OpenAI-o1 相当。完全开源，另外还包含 6 个基于 Llama 和 Qwen 蒸馏的模型。（star 2.4K）
2、wiseflow：从网站/公众号/RSS等提取简洁的信息[17]
一个敏捷的信息挖掘工具，利用大模型的思考和分析能力从各类信息源中精准抓取特定信息，自动分类后上传至数据库。目前已支持网站、RSS、搜索引擎和公众号 4 种信息源。（star 5.7K）
3、beaverhabits：自托管的习惯追踪应用[18]
一个不设置目标的支持自托管的习惯跟踪应用。
4、django-templated-email-md：用 Markdown 格式生成电子邮件[19]
用 Markdown 语法写邮件模板，自动转换为 HTML 并生成邮件，通过 Premailer 工具将 CSS 样式内联，无缝集成 django-templated-email。
5、isd：更便捷的 systemd 管理方式[20]
一个 TUI 应用，简化 systemd 管理，提供模糊搜索、自动刷新预览、智能 sudo 处理，以及为高级用户和新手提供完全可定制的面板。
6、ccrl\_challenger\_flask\_app：Flask 开发的国际象棋对战网站[21]
用 Python Flask 开发的游戏网站，支持与 CCRL（计算机象棋评级列表）的 118 种象棋引擎对弈。
7、micropie：超轻量的 Python Web 框架[22]
极简的 Python Web 框架，提供了路由、会话管理、WSGI 支持以及 Jinja2 模板渲染等功能。
8、zasper：高效运行 Jupyter Notebook 的 IDE[23]
专为支持大规模并发而设计的 IDE，具有极低的内存占用、出色的运行速度，并能高效处理大量并发连接。已支持 MacOS 和 Linux 系统，待支持 Windows。（star 1.7K）
9、UI-TARS：字节跳动开源的 GUI 代理模型[24]
以视觉大模型驱动的 GUI 代理，能够以类似人类的感知、推理和行动能力与图形用户界面无缝交互，实现端到端的任务自动化，无需预定义的工作流或手动规则。（star 1.2K）
10、WebWalker：用网页导航任务中对 LLM 作基准测试[25]
阿里巴巴开源的 LLM 基准测试任务，包含四个真实场景的 680 个查询，覆盖超过 1373 个网页。
11、coagent：用于开发单体或分布式代理系统的框架[26]
一个开源框架，支持开发从简单的 LLM 调用到复杂的组合工作流和自主代理，支持单代理和多智能体协同，支持模型上下文协议（MCP）。
12、Python 数据可视化工具网站[27]
一个专门介绍 Python 数据可视化工具的网站，收录了各类开源可视化工具，以及如何使用这些工具的教程、使用可视化工具研究特定领域问题的示例。
🐧 往年回顾[28]
Python 潮流周刊#37：Python “令人失望”的动态类型超能力[29]（2024.01.27）
🐱欢迎订阅[30]
技术周刊是聪明人在信息过载时代中筛选优质知识的聪明手段。这是一个专为国内 Python 开发者量身打造的资讯平台，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等丰富内容。立即订阅[31]，每周将收到一篇文章推送，每周进步一点点。
欢迎留言，说说你最喜欢本期的哪一则分享？大家反馈得越多，我今后分享的也会越多！
欢迎将本专栏[32]分享给同样爱学习的同学，当有人通过你分享的海报或者链接，购买了专栏，那么你将获得高额的返利。
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#86：Jupyter Notebook 智能编码助手[36]
下一期：Python 潮流周刊#88：Python 第一个稳定版本是怎样的？[37]
Github: https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly
[2]🦄文章&教程: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[3]优化 Jupyter Notebook 来用于 LLM: https://www.alexmolas.com/2025/01/15/ipynb-for-llm.html
[4]2024 年的 urllib3: https://quentin.pradet.me/blog/urllib3-in-2024.html
[5]2025 年如何成为 AI 开发者（完整指南与资源）: https://dev.to/empiree/how-to-become-an-ai-developer-in-2025-full-guide-resources-a0p
[6]在 Rust 中嵌入 Python（用于测试）: https://www.enterprisedb.com/blog/embedding-python-rust-tests
[7]PEP-773：Windows 平台的 Python 安装管理器: https://peps.python.org/pep-0773/
[8]基于 Emacs 的高级 Python 开发工作流: https://blog.serghei.pl/posts/emacs-python-ide/
[9]10 种在 Python 中处理大文件的技巧: https://blog.devgenius.io/10-ways-to-work-with-large-files-in-python-effortlessly-handle-gigabytes-of-data-aeef19bc0429
[10]调查 Python 构建后端的流行趋势（II）: https://venthur.de/2025-01-12-build-backends.html
[11]Python ASGI 应用的日志上下文传播: https://rednafi.com/python/log_context_propagation/
[12]PEP-771：Python 软件包的默认可选依赖: https://peps.python.org/pep-0771/
[13]使用 Turtle 绘制各国国旗: https://jtanx.github.io/2018/12/28/turtle-flag-drawing/
[14]我的开发工具和工作流分享: https://montasaurus.com/posts/how-i-build
[15]🐿️项目&资源: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[16]DeepSeek-R1：媲美 OpenAI-o1 的开源模型: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1
[17]wiseflow：从网站/公众号/RSS等提取简洁的信息: https://github.com/TeamWiseFlow/wiseflow
[18]beaverhabits：自托管的习惯追踪应用: https://github.com/daya0576/beaverhabits
[19]django-templated-email-md：用 Markdown 格式生成电子邮件: https://github.com/OmenApps/django-templated-email-md
[20]isd：更便捷的 systemd 管理方式: https://github.com/isd-project/isd
[21]ccrl_challenger_flask_app：Flask 开发的国际象棋对战网站: https://github.com/sgriffin53/ccrl_challenger_flask_app
[22]micropie：超轻量的 Python Web 框架: https://github.com/patx/micropie
[23]zasper：高效运行 Jupyter Notebook 的 IDE: https://github.com/zasper-io/zasper
[24]UI-TARS：字节跳动开源的 GUI 代理模型: https://github.com/bytedance/UI-TARS
[25]WebWalker：用网页导航任务中对 LLM 作基准测试: https://github.com/Alibaba-NLP/WebWalker
[26]coagent：用于开发单体或分布式代理系统的框架: https://github.com/OpenCSGs/coagent
[27]Python 数据可视化工具网站: https://pyviz.org/index.html
[28]🐧 往年回顾: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[29]Python 潮流周刊#37：Python “令人失望”的动态类型超能力: https://pythoncat.top/posts/2024-01-27-weekly
[30]🐱欢迎订阅: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[31]立即订阅: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[32]本专栏: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[33]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
[34]Python 潮流周刊第一季精华合集（1~30）: https://pythoncat.top/posts/2023-12-11-weekly
[35]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
[36]Python 潮流周刊#86：Jupyter Notebook 智能编码助手: https://pythoncat.top/posts/2025-01-18-weekly
[37]Python 潮流周刊#88：Python 第一个稳定版本是怎样的？: https://pythoncat.top/posts/2025-02-08-weekly
如果你正在寻找优质的Python文章和项目，我必须向你推荐🎁Python潮流周刊🎁！
它精选全网的优秀文章、教程、开源项目、软件工具、播客、视频、热门话题等丰富内容，让你紧跟技术最前沿，获取最新的第一手学习资料！
欢迎点击下方图片，了解这份全世界知识密度最高、知识广度最大的 Python 技术周刊。
