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Python 潮流周刊#16:优雅重要么?如何写出 Pythonic 的代码?

豌豆花下猫 Python猫 2023-09-02

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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。标题取自其中两则分享,不代表全部内容都是该主题,特此声明。

本周刊由 Python猫 出品,精心筛选国内外的 250+ 信息源,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、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进 Python 技术,并增长职业和副业的收入。

为了方便读者获取原始内容,我已将周刊的 Markdown 文件归档在 Github,请通过以下链接获取:https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly

🦄文章&教程

1、写代码时,优雅有意义吗?[1]

作者强调使用 Python 的核心特性来编写惯用的、富有变现力的、优雅的代码很重要,提出优雅不是可有可无的奢侈品。

2、Python Asyncio实践--高并发下如何防止缓存击穿[2]

文章介绍了如何基于Asyncio.Future的特性编写一个语言级别的防缓存击穿的工具——Share,并介绍它的使用和高并发下的处理方法。

3、高效定时任务处理:深入学习 Python 中 APScheduler 库的奥秘[3]

APScheduler 是一个强大的定时任务处理库,这篇长文详细介绍了从入门到精通的相关知识,包括创建定时任务、定时任务触发器、任务存储、并发执行、阻塞和非阻塞调度器、错误处理、立即执行任务、调度器持久化、任务监听器和移除定时任务等。

4、CPython 开发实战:魔改 lambda 函数[4]

文章尝试将 Python 的 lambda 函数改成 Javascript 风格的箭头函数。在编译 CPython 时,通过修改 .asdl 文件,重新构造抽象语法树,修改语法分析文件,并利用 pegen 重新生成语法分析器。

5、CPython 是如何实现引用计数的?[5]

你是否对 CPython 的底层运行原理及其内部结构感到好奇?文章通过分析源码,介绍了 CPython 是如何实现引用计数和内存管理的,涉及引用计数的机制、关键数据结构的解释、字节码指令的执行、引用计数的局限性等。

6、使用 Importlib 实现 Python 延迟加载[6]

延迟加载指的是在使用时再导入模块,而不是在程序刚执行时就加载。它的好处:减少启动时间、降低内存消耗、提高性能、优化资源、运行时加载。文章介绍了importlib 实现延迟加载的用法。。

7、使用 Python 和 Playwright 进行端到端测试[7]

端到端测试(end-to-end)指的是对程序的整个使用流程从头到尾作测试,可能发现单元测试与集成测试都无法发现的问题。这是一篇详细的入门教程,介绍了 Playwright 的相关用法。

8、nogil 项目和 Faster CPython 项目[8]

Python 官方虽已宣布会接受 PEP-703,但是最终版本或许要等到 5 年后的 3.17 版本。从 2021 年起,nogil 和 Faster CPython 项目持续吸引大家的关注,这篇文章梳理了它们两年来的发展情况、一些关键性问题的处理方案和重要进展、近期社区和大公司的回应等。(附:Python 官方第一次针对 nogil 的研讨会[9]Faster CPython 项目的首次亮相[10]

9、简单介绍 Python 的永生对象[11]

Instagram 向 Python 贡献了 3.12 版本中的 PEP-683[12](永生对象,使用固定的引用计数),它可以绕过引用计数检查,这是多核 Python 并行处理的重要基础。文章介绍了 Instagram 遇到的内存使用问题、为解决问题而引入永生对象、并最终贡献到 CPython 的故事。

增加共享内存,减少私有内存和写时复制

10、为什么要避免在 Python 中用“import *”?[13]

Python 中一个文件是一个模块,拥有自己的命名空间。当使用“import *”时,这会导致“命名空间污染”!文章指出了遵循 PEP-8 风格的正确写法,同时建议应该用__all__ 来定义模块中可被导出的变量名。

11、让我们终结 Python 的依赖地狱[14]

pixi[15] 是最新发布的用 Rust 编写的 Python 包管理器,这篇文章出自其官方博客,主要介绍为什么要开发这个项目、它提供了哪些功能、它的基本执行过程。项目当前基于 Conda 生态,暂不支持 PyPI。

12、使用 Django Rest Framework 实现 JWT 身份验证[16]

一篇非常详细的教程,介绍了 JWT 是什么以及它的工作原理,演示了如何用 DRF 实现 JWT 身份验证的全过程。

13、增强 Django 程序:提升数据库查询的 7 个妙招[17]

数据库查询是影响 Web 程序性能的主要因素之一,这篇文章介绍了 7 个提升性能的技巧:设置查询语句的超时时间、使用assertNumQueries 测试查询数、使用nplusone 捕获 N+1 查询、使用django-zen-queries 捕获 N+1 查询、避免对预取对象作新的查询、使用 defer() 防止获取大的未使用字段、避免在大字段上使用 distinct()

14、可能让你大吃一惊的奇怪的 Python “特性”[18]

有时候我们会在编程语言中看到一些奇怪的现象,它们可能是一些非常冷门的“特性”,也可能会让人误以为是 bug 或者因理解错误而造成 bug。作者介绍了他的几个小发现。

15、可汗学院如何将 Python 后端重写成 Go?[19]

可汗学院使用 Python 做了 10 年的主力语言,然而在 2020 年前后彻底转向了 Go 阵营。这篇文章介绍了它为什么以及如何将 Python 2 后端整体重构成 Go 服务。文中引用了可汗学院总结性的一系列博客,可作延伸阅读。

16、为什么静态语言会面临复杂性的挑战?[20]

这是一篇思考编程语言该如何设计的长文!作者指出现代编程语言存在“静态-动态双形性”问题,提出理想的编程语言应该同时具有静态和动态的特性。文章分析了 IdrisZig 两种语言的做法,并指出其局限性,最后提出应该重新思考编程语言。

🎁Python潮流周刊🎁已免费发布了 16 期,访问下方链接,即可查看全部内容:https://pythoncat.top/tags/weekly[21]

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🐿️项目&资源

1、pixi:Rust 开发的基于 Conda 的包管理器[22]

一个基于 Conda 生态的包管理器,支持所有操作系统,支持多种语言的 Conda 包,拥有类似 Cargo 的命令行界面,完全用 Rust 编写。支持按照项目来安装包,也支持全局安装,此行为类似于 pipxcondax

pixi的使用演示

2、briefcase:将 Python 项目转换为独立的应用[23]

支持打包成 Mac、Windows、Linux、Android 和 iPhone 的应用,以及使用了 PyScript 作客户端的静态 Web 站点。(star 2K)

3、facechain:可生成数字分身的深度学习工具链[24]

上周的热门项目,仅需三张照片即可生成个人的数字分身。底层使用了 Stable Diffusion 的文生图功能,训练时可选择多种风格的 LoRA 模型,也支持添加个性化的 prompt,实现变装效果。(star 3.2K)

4、modelscope:将 Model-as-a-Service 概念变为现实[25]

“模型即服务”(MaaS)汇集 AI 社区中最先进的机器学习模型,并简化在实际应用中使用 AI 模型的流程。它已有 700+ 模型,涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音、多模态等。(star 3.6K)

5、viberary:基于语义的书籍搜索引擎[26]

不是根据体裁和书名等常规条件,而是根据提示语来搜索相关的书籍。基于双塔语义检索模型[27] ,使用 DuckDB 在本地训练数据,使用 Redis Search 模块作检索,通过 Flask API 和 Bootstrap 前端展示结果。

书籍搜索的处理流程

6、polar:帮助开源维护者获得更好的资助[28]

它为开源维护者搭建一个平台,可便捷地设置、运营、推广面向支持者的增值及订阅服务,帮助开发者从开源项目中获取收入。这个项目已获得 180 万美元的种子轮投资。

7、youre-the-os:一个游戏,让你扮演操作系统![29]

一个很有意思的游戏!你需要扮演操作系统,管理进程、内存和 I/O 事件,不能让进程空闲太久,不然就 game over!项目依赖 Python 3.11 和 pipenv,也可以上这个网站在线体验[30] 。(star 1K)

游戏过程的截图

8、learndb-py:通过从头实现数据库来学习[31]

这个项目从头实现一个关系型数据库,借鉴了 sqlite 数据库。关键的特性:支持丰富的 sql、使用lark 构建自定义词法分析与解析器、支持用户和代理方式连接、实现 BTree 作数据存储。

9、mpire:比标准库更快的多进程开发库[32]

比其它多进程库更快,且功能更多:结合了 multiprocessing.Pool 使用写时复制的共享对象的优点、有丰富的状态管理功能、使用 tqdm 实现进度条、支持在仪表板查看进度,等等。(star 1.5K)

10、diaphora:二进制文件的差异比对工具[33]

如何比对一个软件在两个版本间的差异?比较二进制软件的差异时,涉及哪些匹配技术?这个项目号称是目前最强的软件差异比对工具!(star 3.1K)

iOS 9.3.5 修复一个内核漏洞的截图

11、beartype:近实时的静态类型检查工具[34]

一个近实时(NRT)的纯 Python 运行时类型检查工具,将 Rust 和 C++ 的零成本对象带入动态类型的 Python 世界。它可有选择性地将 Python 的鸭子类型转换成静态类型,同时默认保留前者的优点。项目文档中称“你可以同时像鸭子一样嘎嘎叫,以及像熊一样咆哮”!(star 2K)

12、cs_books:AzatAI 推荐的计算机科学书籍[35]

这个仓库收录了 200 多本计算机科学类书籍,仅限教育用途!

🐢播客&视频

1、超越 PEP-8 -- 漂亮易懂代码的最佳实践[36]

这个视频出自 PyCon 2015,介绍如何写出优雅的 Python 代码。在油管上已有 8200+ 点赞。演讲者 Raymond Hettinger 参与贡献了大家熟知的很多 Python 特性,比如 enumerate() 函数、生成器表达式、OrderedDict()、条件表达式、set 对象等。

2、只需 5 个步骤,将“勉强能用”的代码变成 Pythonic[37]

写出能用的代码不应该成为最终目标,这只是一个开始!这个视频使用了__getitem__、__len__、__enter__ 和 __exit__ 等魔术方法,将难以维护的代码重构得 Pythonic。作者自称这是对上一则分享的 8 分钟浓缩版。

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参考资料

[1]

写代码时,优雅有意义吗?: https://mathspp.com/blog/pydonts/does-elegance-matter

[2]

Python Asyncio实践--高并发下如何防止缓存击穿: https://so1n.me/2023/08/14/python_asyncio_concunrrency_result_share/

[3]

高效定时任务处理:深入学习 Python 中 APScheduler 库的奥秘: https://juejin.cn/post/7266663176980185144

[4]

CPython 开发实战:魔改 lambda 函数: https://juejin.cn/post/7266037480750071848

[5]

CPython 是如何实现引用计数的?: https://codeconfessions.substack.com/p/cpython-reference-counting-internals

[6]

使用 Importlib 实现 Python 延迟加载: https://coderslegacy.com/python-lazy-loading-with-importlib/

[7]

使用 Python 和 Playwright 进行端到端测试: https://sixfeetup.com/blog/end-to-end-testing-python-playwright

[8]

nogil 项目和 Faster CPython 项目: https://lwn.net/Articles/939981/

[9]

Python 官方第一次针对 nogil 的研讨会: https://pythoncat.top/posts/2021-11-14-GIL

[10]

Faster CPython 项目的首次亮相: https://pythoncat.top/posts/2021-05-16-Guido

[11]

简单介绍 Python 的永生对象: https://engineering.fb.com/2023/08/15/developer-tools/immortal-objects-for-python-instagram-meta/

[12]

PEP-683: https://peps.python.org/pep-0683/

[13]

为什么要避免在 Python 中用“import *”?: https://pybit.es/articles/why-you-should-avoid-import-in-python/

[14]

让我们终结 Python 的依赖地狱: https://prefix.dev/blog/launching_pixi

[15]

pixi: https://github.com/prefix-dev/pixi

[16]

使用 Django Rest Framework 实现 JWT 身份验证: https://pythonguides.com/jwt-authentication-using-django-rest-framework/

[17]

增强 Django 程序:提升数据库查询的 7 个妙招: https://johnnymetz.com/posts/slow-django-database-queries/

[18]

可能让你大吃一惊的奇怪的 Python “特性”: https://martinheinz.dev/blog/103

[19]

可汗学院如何将 Python 后端重写成 Go?: https://blog.quastor.org/p/khan-academy-rewrote-backend

[20]

为什么静态语言会面临复杂性的挑战?: https://hirrolot.github.io/posts/why-static-languages-suffer-from-complexity.html#the-unfortunate-consequences-of-being-static

[21]

https://pythoncat.top/tags/weekly: https://pythoncat.top/tags/weekly

[22]

pixi:Rust 开发的基于 Conda 的包管理器: https://github.com/prefix-dev/pixi

[23]

briefcase:将 Python 项目转换为独立的应用: https://github.com/beeware/briefcase

[24]

facechain:可生成数字分身的深度学习工具链: https://github.com/modelscope/facechain

[25]

modelscope:将 Model-as-a-Service 概念变为现实: https://github.com/modelscope/modelscope

[26]

viberary:基于语义的书籍搜索引擎: https://github.com/veekaybee/viberary

[27]

双塔语义检索模型: https://blog.reachsumit.com/posts/2023/03/two-tower-model/

[28]

polar:帮助开源维护者获得更好的资助: https://github.com/polarsource/polar

[29]

youre-the-os:一个游戏,让你扮演操作系统!: https://github.com/plbrault/youre-the-os

[30]

在线体验: https://plbrault.github.io/youre-the-os/

[31]

learndb-py:通过从头实现数据库来学习: https://github.com/spandanb/learndb-py

[32]

mpire:比标准库更快的多进程开发库: https://github.com/sybrenjansen/mpire

[33]

diaphora:二进制文件的差异比对工具: https://github.com/joxeankoret/diaphora

[34]

beartype:近实时的静态类型检查工具: https://github.com/beartype/beartype

[35]

cs_books:AzatAI 推荐的计算机科学书籍: https://github.com/AzatAI/cs_books

[36]

超越 PEP-8 -- 漂亮易懂代码的最佳实践: https://www.youtube.com/watch?v=wf-BqAjZb8M

[37]

只需 5 个步骤,将“勉强能用”的代码变成 Pythonic: https://www.youtube.com/watch?v=spi0N_PNznE

[38]

赞赏: https://img.pythoncat.top/wechat_code.png

[39]

买杯咖啡: https://www.buymeacoffee.com/pythoncat

[40]

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[41]

博客: https://pythoncat.top

[42]

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[43]

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[44]

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[45]

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