Python 潮流周刊#89:Python 3.14 的新型解释器!
- 2026-02-09 19:51:47
△△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，2 则热门讨论，全文 1481 字。
🦄文章&教程[2]
1、Python 3.14 新特性：一种新型解释器[3]
Python 3.14.0 已发布 alpha5 版本，它的最大亮点是合入了一种新的基于尾递归调用的解释器，代码性能最高提升达 30%，平均优化速度 9%-15% ！（附：代码合入请求 gh-128563：新的尾递归调用解释器[4]）
2、高效扩展 Python：PyO3 与 Rust 实战[5]
如何将 Rust 的高性能与 Python 的灵活性结合，开发出高效又安全的应用？文章介绍了 PyO3 框架和 Maturin 工具，通过示例演示了将 Rust 与 Python 结合的指南。
3、使用 uv 开发和安装 Python CLI 应用[6]
关于 Python uv 的实用教程，演示了如何用 uv 开发一个 CLI 应用，并实现依赖的安装管理。
4、PEP-517 构建系统的流行度分析[7]
在 2017 年 PEP-517 之前，setuptools 具有垄断地位，如今其它构建工具也开始普及。文章基于 PyPI 上下载量最高的 8000 个项目，分析了不同构建工具的流行度和发展趋势。
5、用 Javonet 将 Python 的 folium 集成到 Node.js 中[8]
Python 的 folium 是一个交互式地图库，可与 geopandas 等库集成作地理空间分析。文章介绍了如何将这个库集成到 Node.js 项目中，发挥两种编程语言生态的优势。
6、Django 官方推出了 MongoDB 后端预览版[9]
Django 官方发布了与 MongoDB 集成的工具，支持 Django 模型、表单、验证和认证，兼容 Django 管理界面，并支持迁移和数据库版本管理。
7、Django 在全球政府网站中的使用情况[10]
有哪些国家广泛使用 Django 来开发政府网站的？作者从 2000 万个网站中提取出 1000 个政府网站，涵盖 88 个国家，列出了使用 Django 开发政府网站最多的 10 个国家，以及分享了一些代表性的国家政府网站。（为什么中国的数据是 0 个？）
8、再谈 Python 中的继承[11]
作者将继承分为三种类型：代码共享（有害）、接口实现（可选但有用）、特化（必要），并分析了每种类型的优缺点。一般而言“组合优于继承”，但有时合理使用继承，也能写成更好的代码。
9、用 10 行代码和生成器实现 async[12]
如何在不使用 async/await 的情况下实现并发执行？文章介绍了用生成器的 yield 机制模拟异步操作，通过手动切换任务实现类似协程的效果。
10、PEP-772 – Python 打包的治理流程[13]
这则 PEP 提议成立一个 Python Packaging Council（打包委员会），来管理和指导 Python 打包标准、工具和实现。文档包含委员会职能、成员数量和产生方式、利益冲突处理等内容，旨在为 Python 打包生态提供清晰的治理框架。
11、如何在 Python 中使用正则表达式？[14]
文章深入介绍正则表达式，通过 Python 的 re 模块，介绍从基础到高级的实用代码示例，以及一些优化正则表达式性能的技巧。
12、计算机科学史上最具影响力的 7 篇论文[15]
作者分享了 7 篇对现代计算机科学产生了深远影响的论文：图灵的“可计算数”、香农的“通信的数学理论”、Codd 的“关系模型”、Cook 的“定理证明复杂性”、Cerf 和 Kahn 的“网络互联协议”、Berners-Lee 的“信息管理提案”以及 Brin 和 Page 的“大规模超文本搜索引擎”。
🐿️项目&资源[16]
1、soupsieve：BeautifulSoup 的现代 CSS 选择器[17]
一个用于与 Beautiful Soup 4 一起使用的 CSS 选择器库，旨在提供使用现代 CSS 选择器的选择、匹配和过滤功能。
2、preswald：开发、部署和管理交互式数据应用[18]
一站式的数据应用开发与管理平台，覆盖数据摄取、ETL 和可视化的端到端流程，快速连接 CSV、JSON、Parquet 或 SQL 数据库。（star 1.3K）
3、llm-sort：用 LLM 按语义方式对内容排序[19]
用自然语言告诉 LLM 如何排序，然后交给大模型完成排序。
4、fastapi-guard：为 FastAPI 提供 IP 控制、请求记录和渗透检测[20]
一个 FastAPI 的网络安全中间件，防护各种安全威胁。
5、Neutron：用 HTML/CSS 开发跨平台应用[21]
基于 PyQt6 和 QtWebEngine 开发，使用 Python + HTML/CSS 开发 GUI 应用。
6、OCRmyPDF：使扫描版 PDF 可搜索和复制粘贴[22]
为扫描版 PDF 文件添加 OCR 文本层，使其可搜索或复制粘贴，保留原始嵌入图像的精确分辨率。使用 Tesseract OCR 引擎识别超过 100 种语言。（star 18K）
7、python-repo-template: 基于 Just 和 UV 的 Python 模板[23]
一个 Python 项目模板，核心组件包含 uv、Ruff、Mypy、Pytest、Loguru、Docker 和 Github Actions。使用 Just 而不是 Make 作命令执行。
8、jessesort：一种新型的排序算法[24]
使用一种名为 Rainbow 的新型数据结构实现的排序算法，时间复杂度为 O(n log n)，比 Python 默认的 sorted() 更快。
9、docullim：用 llm 自动生成 Python 代码文档[25]
在需要生成文档的函数和类上使用简单装饰器，让 LLM 帮你自动生成项目文档。
10、VideoCaptioner：基于 LLM 的智能字幕助手[26]
基于大模型的视频字幕处理助手，支持语音识别、字幕断句、优化、翻译全流程处理。支持网络调用和本地离线模式，支持 VAD 、 人声分离、 字级时间戳、批量字幕等实用功能。（star 4.4K）
11、pgassistant：帮助分析和优化 PostgreSQL 性能[27]
提供了对 PG 数据库行为的分析，识别关于模式的问题，并可纠正它们。提供用户友好的界面、用 Sqlfluff 作 SQL 格式化、OpenAI 助手、支持本地 LLM 等功能。（star 1K）
12、content-types：将文件扩展名映射到 MIME 类型[28]
基于文件扩展名查找其 MIME 类型，比 mimetypes 库更全、更准确，不会访问和解析文件。
🥂讨论&问题[29]
1、一种新的解释器被合入 Python 3.14，性能大幅提升[30]
Reddit 上关于 Python 新解释器的帖子，发帖人是该特性作者。
2、Python 3.14 采用新型解释器，速度提高-3%~30%[31]
V2EX 上关于 Python 3.14 新型解释器性能提升的讨论。
🐧 往年回顾[32]
Python 潮流周刊#39：Rust 开发的性能超快的打包工具[33]（2024.02.24）
🐱欢迎订阅[34]
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[35]，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[36]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[37]
Python 潮流周刊第一季精华合集（1~30）[38]
万字浓缩版，Python 潮流周刊第 1 季的 800 个链接！[39]
🐤关联阅读
上一期：Python 潮流周刊#88：Python 第一个稳定版本是怎样的？[40]
下一期：Python 潮流周刊#90：uv 一周岁了，优缺点分析[41]
Github: https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly
[2]🦄文章&教程: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[3]Python 3.14 新特性：一种新型解释器: https://docs.python.org/3.14/whatsnew/3.14.html#whatsnew314-tail-call
[4]gh-128563：新的尾递归调用解释器: https://github.com/python/cpython/pull/128718
[5]高效扩展 Python：PyO3 与 Rust 实战: https://www.blueshoe.io/blog/python-rust-pyo3/
[6]使用 uv 开发和安装 Python CLI 应用: https://mathspp.com/blog/using-uv-to-build-and-install-python-cli-apps
[7]PEP-517 构建系统的流行度分析: https://labs.quansight.org/blog/pep-517-build-system-popularity
[8]用 Javonet 将 Python 的 folium 集成到 Node.js 中: https://www.javonet.com/create-stunning-maps-in-node-js-by-integrating-pythons-folium-with-javonet/
[9]Django 官方推出了 MongoDB 后端预览版: https://www.mongodb.com/blog/post/mongodb-django-backend-now-available-public-preview
[10]Django 在全球政府网站中的使用情况: https://thib.me/django-in-government
[11]再谈 Python 中的继承: https://hynek.me/articles/python-subclassing-redux/
[12]用 10 行代码和生成器实现 async: https://lucasoshiro.github.io/software-en/2025-01-25-python_async_iterators/
[13]PEP-772 – Python 打包的治理流程: https://peps.python.org/pep-0772/
[14]如何在 Python 中使用正则表达式？: https://blog.appsignal.com/2025/01/15/how-to-use-regular-expressions-in-python.html
[15]计算机科学史上最具影响力的 7 篇论文: https://terriblesoftware.org/2025/01/22/the-7-most-influential-papers-in-computer-science-history/
[16]🐿️项目&资源: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[17]soupsieve：BeautifulSoup 的现代 CSS 选择器: https://github.com/facelessuser/soupsieve
[18]preswald：开发、部署和管理交互式数据应用: https://github.com/StructuredLabs/preswald
[19]llm-sort：用 LLM 按语义方式对内容排序: https://github.com/vagos/llm-sort
[20]fastapi-guard：为 FastAPI 提供 IP 控制、请求记录和渗透检测: https://github.com/rennf93/fastapi-guard
[21]Neutron：用 HTML/CSS 开发跨平台应用: https://github.com/IanTerzo/Neutron
[22]OCRmyPDF：使扫描版 PDF 可搜索和复制粘贴: https://github.com/ocrmypdf/OCRmyPDF
[23]python-repo-template: 基于 Just 和 UV 的 Python 模板: https://github.com/GiovanniGiacometti/python-repo-template
[24]jessesort：一种新型的排序算法: https://github.com/lewj85/jessesort
[25]docullim：用 llm 自动生成 Python 代码文档: https://github.com/shrynx/docullim
[26]VideoCaptioner：基于 LLM 的智能字幕助手: https://github.com/WEIFENG2333/VideoCaptioner
[27]pgassistant：帮助分析和优化 PostgreSQL 性能: https://github.com/nexsol-technologies/pgassistant
[28]content-types：将文件扩展名映射到 MIME 类型: https://github.com/mikeckennedy/content-types
[29]🥂讨论&问题: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[30]一种新的解释器被合入 Python 3.14，性能大幅提升: https://www.reddit.com/r/Python/comments/1iks79k/a_new_type_of_interpreter_has_been_added_to/
[31]Python 3.14 采用新型解释器，速度提高-3%~30%: https://www.v2ex.com/t/1111032#reply0
[32]🐧 往年回顾: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[33]Python 潮流周刊#39：Rust 开发的性能超快的打包工具: https://pythoncat.top/posts/2024-02-24-weekly
[34]🐱欢迎订阅: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[35]立即订阅: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[36]本专栏: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[37]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
[38]Python 潮流周刊第一季精华合集（1~30）: https://pythoncat.top/posts/2023-12-11-weekly
[39]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
[40]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
[41]Python 潮流周刊#90：uv 一周岁了，优缺点分析: https://pythoncat.top/posts/2025-02-23-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。
随机文章
-
10个月宝宝每天需要喝多少奶粉？
- 0基础小白必看|python常用参数大全!
- 用Python做科研级画图——Python安装教程
- 黑客提醒:旧电脑将Windows换成Linux可再用
- WRF模拟全技术链实践暨Linux编译排错、FNL/ERA5驱动场处理、长时序模拟配置、下垫面改造与物理参数调整
- WRF模拟全技术链实践暨Linux编译排错、FNL/ERA5驱动场处理、长时序模拟配置、下垫面改造与物理参数调整
- 【图文详解】Ubuntu / Linux系统下 VSCode 安装 + C++ 开发环境全配置
- 【图文详解】Ubuntu / Linux系统下 VSCode 安装 + C++ 开发环境全配置
- 不用 Linux,不用 Node.js,纯 C,30块钱芯片上的 OpenClaw
- 不用 Linux,不用 Node.js,纯 C,30块钱芯片上的 OpenClaw
- 黑客提醒:旧电脑将Windows换成Linux可再用
