Python 潮流周刊#139:为什么人们总想取代数据分析师?

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分享了 12 篇文章，12 个开源项目

以下是本期标题摘要：

🦄文章&教程

① Python 正在被渐进式改进扼杀？

② 加速 Pillow 的打开与保存

③ Asyncio 既不快也不慢

④ Pandas 3 新特性一览

⑤ 从 NaN 到 None 再到 null：Pydantic 的序列化陷阱

⑥ 初学 Django 的一些笔记

⑦ 从 Python 3.3 到今天：终结 15 年的子进程轮询

⑧ NumPy 性能加速：并行化与 Numba

⑨ 用 Python 开发一个实时推荐系统原型

⑩ 关于测试的两点思考：异常与缓存

⑪ Python 中的一切迭代皆平等

⑫ 包管理中的“C 形黑洞”

🐿️项目&资源

① kimi-cli：下一代命令行 AI 智能体

② earth2studio：NVIDIA 开源 AI 气象气候框架

③ ai-data-science-team：AI 驱动的数据科学团队

④ UltraRAG：基于 MCP 的低代码 RAG 框架

⑤ wifi-densepose：革命性的 WiFi 穿墙人体姿态估计

⑥ dirsearch：高级 Web 路径扫描工具

⑦ cultivation-world-simulator：AI 驱动的修仙世界模拟器

⑧ x-algorithm：X 平台推荐算法源码

⑨ reaktiv：Python 响应式状态管理库

⑩ keep：开源 AIOps 告警管理平台

⑪ webrockets：基于 Rust 的高性能 Python WebSocket 服务器

⑫ cua：开源计算机操作智能体基础设施

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