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本期分享了 12 篇文章,12 个开源项目,全文 1464 字。
1、Python 3.14 的尾调用解释器(及其它更新)[3]
最近最振奋人心的消息就是 Python 3.14 的新型解释器,它所使用的技术来自这篇文章的作者。文章回顾了尾调用优化技术提出四年来,在多个项目中的应用情况,除了 Python 3.14,还有 LuaJIT Remake、GCC 和 Clang 的支持,以及正在推动纳入 C 标准提案的情况。
2、UV 一周年:优点、缺点以及是否迁移?[4]
uv 推出一周年了,流行势头跟 Ruff 一样强劲!这篇长文详细分析了 uv 的优点和缺点,什么时候该用它,什么时候不该用。总体来看优点远大于缺点,结论很明显了,是时候迁移到 uv 了!
3、创建 Django 的 MongoDB 数据库后端[5]
出自 MongoDB 官方博客,介绍了它们为 Django 框架开发 NoSQL 数据库后端的历程,包括从调查数据中发现需求、以开源项目为基础开发数据库后端,以及支持 MongoDB 特性的实现。
4、PyPI 已支持 iOS 和 Android,用于 Python 移动端开发[6]
一个好消息,Python 通过 PEP-730 和 PEP-738,现在支持为 iOS 和 Android 平台分发二进制包了(即 wheel),PyPI 此举将降低 Python 移动端开发的门槛。
5、开发 Python 编译器和解释器系列:实现 elif 和 else[7]
“开发 Python 编译器和解释器”系列的第十篇文章,实现对条件语句 elif 和 else 的支持,展示了如何在编译器中添加复杂的控制流语句。
6、用 Python 开发一副扑克牌[8]
介绍了如何用 Python 和 SVG 图像开发一副完整的扑克牌,支持动态生成扑克牌、排序、显示牌面、洗牌发牌,展示了数据处理、文件操作和可视化的运用。
7、用 100 行纯 Jax 代码实现 LLaMA3[9]
如何实现一个简化版的 LLaMA3 模型?文章利用了 JAX 的纯函数以及 JIT 和 vmap 等特性,实现 LLaMA3 模型的所有核心组件,适合用于学习 Transformer 架构和 JAX 的使用。
8、测量 Python any() 函数的性能[10]
Python any() 函数的参数分别为生成器表达式和列表时,它的性能是哪个更快呢?作者经过测试,发现当序列中第一个 True 值出现较早时,生成器表达式性能更优;而当需要检查整个序列时,列表的性能可能更好。
9、用 Django 实现网页通知推送[11]
探讨了如何在不依赖移动应用的情况下,通过 Django 框架,利用 Web Push Notifications 和 Progressive Web Apps (PWA) 技术实现异步推送通知。
10、用“# coding:”技巧来魔改 Python 语法[12]
介绍了如何通过 Python 的 # coding: 指令和 codecs 模块,自定义代码的解码方式,从而改变 Python 的语法。文章实现了一个解码器,可将花括号语法转换为 Python 的缩进语法。
11、关于不同编程语言的继承和子类型化[13]
文章对比了 Java、Go 和 Python 中继承和子类型化的实现方式,探讨了语言设计对继承机制的影响:Java 是显式继承和子类型化,Go 通过鸭子类型实现隐式继承,而 Python 则结合了显式继承和通过协议实现的静态鸭子类型。
12、当 Python 遇见 WebGL:用 PyScript 打造浏览器 3D 创作工具[14]
作者参加了 Genuary 活动,在 1 月每天生成一副视觉艺术作品,在这一挑战中,他深入探索了 PyScript 和 WebGL 在创意编程中的应用,讨论了 Pyodide 和 MicroPython 在浏览器中的性能和限制。文章里还分享了一些效果惊艳的 3D 创意作品。
1、pyquery:类似 jQuery 的 Python 库[16]
它能让你在 XML 文档上执行 jQuery 查询,使用 lxml 作快速的 XML 和 HTML 操作。(star 2.3K)
2、Youtube-playlist-to-formatted-text:提取 YouTube 列表字幕并制成电子书[17]
自动从 YouTube 播放列表提取字幕,使用 Gemini 作文本精炼,输出到格式化的 Markdown 文件中。
3、podcastfy:NotebookLM 播客功能的开源替代[18]
使用生成式 AI 将多模态内容转化为引人入胜的多语言语音对话,是谷歌 NotebookLM 的替代。(star 3.2K)
4、harbor:一键运行 LLM 后端、API、前端和服务[19]
一个容器化 LLM 工具包,允许你运行 LLM 和其他服务。包括一个 CLI 和一个配套应用,可轻松管理和运行 AI 服务。(star 1.3K)
5、gixy: NGINX 配置静态分析器[20]
一个分析 NGINX 配置的工具,可防止安全配置错误并自动化检测缺陷。
6、bagofwords:由 AI 驱动的数据工具[21]
Python + Vue.js 开发的仪表板项目,它与各种数据源无缝集成,包括数据库、API 和业务系统,从而实现有效的数据分析。
7、OmniParser:基于纯视觉的屏幕解析工具[22]
微软开源,可将用户界面的截图解析成结构化和易于理解的元素,增强 GPT-4V 准确定位和生成动作的能力。(star 15.8K)
8、Tamga:多种格式和彩色打印的 Python 日志工具[23]
一个现代的 Python 日志工具,支持多种输出格式和彩色控制台输出。使用 Tailwind CSS 颜色调色板,集成 MongoDB,支持文件轮转和邮件通知。
9、frames\_of\_mind:将 R1 的思考过程动画化[24]
将思维链保存成文本,然后用 OpenAI API 转换为嵌入,最后用 t-SNE 将嵌入绘制出来。
10、vlmrun-hub:视觉大模型工具库[25]
一个包含预定义 Pydantic 模式的综合仓库,可从非结构化视觉内容(如图像、视频和文档)中提取结构化数据。借助 Pydantic 实现自动数据验证和类型安全。
11、ExtractThinker:灵活的智能文档工具[26]
利用大语言模型从文档中提取和分类结构化数据,功能类似于 ORM,可实现无缝的文档处理工作流。(star 1.1K)
12、cartography:可视化基础设施资产间的关系[27]
过 Neo4j 数据库驱动的直观图形视图,可视化基础设施资产间的关系,揭示隐藏的依赖关系,降低安全风险。(star 3.2K)

Python 潮流周刊#40:白宫建议使用 Python 等内存安全的语言[29] (2024.03.02)
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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]
上一期:Python 潮流周刊#89:Python 3.14 的新型解释器![36]
下一期:Python 潮流周刊#91:Python 在浏览器中的未来[37]
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[3]Python 3.14 的尾调用解释器(及其它更新): https://blog.reverberate.org/2025/02/10/tail-call-updates.html
[4]UV 一周年:优点、缺点以及是否迁移?: https://www.bitecode.dev/p/a-year-of-uv-pros-cons-and-should
[5]创建 Django 的 MongoDB 数据库后端: https://medium.com/mongodb/creating-the-mongodb-database-backend-for-django-1f3caf23a235
[6]PyPI 已支持 iOS 和 Android,用于 Python 移动端开发: https://socket.dev/blog/pypi-now-supports-ios-and-android-wheels-for-mobile-python-development
[7]开发 Python 编译器和解释器系列:实现 elif 和 else: https://mathspp.com/blog/building-a-python-compiler-and-interpreter-10-elif-and-else
[8]用 Python 开发一副扑克牌: https://daniel.feldroy.com/posts/2025-02-deck-of-cards
[9]用 100 行纯 Jax 代码实现 LLaMA3: https://saurabhalone.com/blogs/llama3/web
[10]测量 Python any() 函数的性能: https://www.mostlypython.com/measuring-efficiency/
[11]用 Django 实现网页通知推送: https://david.guillot.me/en/posts/tech/web-push-notifications-an-experiment/
[12]用“# coding:”技巧来魔改 Python 语法: https://www.bitecode.dev/p/change-pythons-syntax-with-the-coding
[13]关于不同编程语言的继承和子类型化: https://blog.frankel.ch/on-inheritance/
[14]当 Python 遇见 WebGL:用 PyScript 打造浏览器 3D 创作工具: https://lukasz.langa.pl/62eae3e6-a598-4a1e-8f65-586d16e1bd0f/
[15]🐿️项目&资源: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[16]pyquery:类似 jQuery 的 Python 库: https://github.com/gawel/pyquery
[17]Youtube-playlist-to-formatted-text:提取 YouTube 列表字幕并制成电子书: https://github.com/Ebrizzzz/Youtube-playlist-to-formatted-text
[18]podcastfy:NotebookLM 播客功能的开源替代: https://github.com/souzatharsis/podcastfy
[19]harbor:一键运行 LLM 后端、API、前端和服务: https://github.com/av/harbor
[20]gixy: NGINX 配置静态分析器: https://github.com/dvershinin/gixy
[21]bagofwords:由 AI 驱动的数据工具: https://github.com/bagofwords1/bagofwords
[22]OmniParser:基于纯视觉的屏幕解析工具: https://github.com/microsoft/OmniParser
[23]Tamga:多种格式和彩色打印的 Python 日志工具: https://github.com/dogukanurker/tamga
[24]frames_of_mind:将 R1 的思考过程动画化: https://github.com/dhealy05/frames_of_mind
[25]vlmrun-hub:视觉大模型工具库: https://github.com/vlm-run/vlmrun-hub
[26]ExtractThinker:灵活的智能文档工具: https://github.com/enoch3712/ExtractThinker
[27]cartography:可视化基础设施资产间的关系: https://github.com/cartography-cncf/cartography
[28]🐧 往年回顾: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[29]Python 潮流周刊#40:白宫建议使用 Python 等内存安全的语言: https://pythoncat.top/posts/2024-03-02-weekly
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[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#89:Python 3.14 的新型解释器!: https://pythoncat.top/posts/2025-02-16-weekly
[37]Python 潮流周刊#91:Python 在浏览器中的未来: https://pythoncat.top/posts/2025-03-01-weekly

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