Python 潮流周刊#27:应该如何处理程序的错误?
△点击上方“Python猫”关注 ,回复“1”领取电子书
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。本周刊开源,欢迎投稿[1]。另有电报频道[2]作为副刊,补充发布更加丰富的资讯。
🐱产品推荐
Walles.AI 是一款适用于所有网站的浏览器插件,支持 GPT4 问答、ChatPDF、网页内容解释及翻译、生成高质量文章、与 Notion 等工具协同、在线摘要 Youtube 视频等。前往官网体验:安装地址[3]
🦄文章&教程
1、将 Python 错误作为值:比较 Go 和 Rust 的使用模式[4]
文章比较了两种处理错误的方法:抛出错误和将错误作为返回值,并参照 Go 和 Rust 的处理模式,介绍如何在 Python 中实现将错误作为值返回。(附1:两种风格的错误处理[5] 分析了两种风格的优缺点及其适用场景;附2:周刊第一期的 编程语言的四种错误处理方法[6] 从语法、代码可读性、演变过程、运行效率角度对比了不同方案)
2、调试 Django 中的 CSRF 失败/403 禁止错误[7]
部署 Django 程序时的一个常见错误是 403 Forbidden
,通常由 CSRF 错误导致,文章介绍了导致这种错误的 7 种原因,并解读 Django 源码,详细梳理了它们的校验逻辑。
3、对 Python 环境和包管理工具的公正分析[8]
Python 中的虚拟环境和包管理工具实在是太多了!但是应该如何选择最适合自己需求的工具呢?作者全面分析了 5 个类别的 10 多款工具,希望减少用户在抉择上的困惑。(附:作者针对此主题的两场演讲 PyCon DE 2023[9] 和 EuroPython 2023[10])
4、让我们一起创建一个 Python 调试器[11]
你是否好奇一个代码调试器是如何工作的?当设置断点后,程序触发它时会发生什么?调试器是程序员日常必备工具之一,但极少有人知道它是如何实现的。这是一个系列教程,已更新 5 篇文章。值得一提的是,作者使用了最新的 Python 3.12 PEP-669 功能。
5、揭开 Python 3.12 的面纱:Python 世界有哪些新东西?[12]
Python 3.12 已发布一个半月,你开始尝鲜了么?这篇内容全面的文章重点解读了新的几个 PEP,让你对这个版本有更清晰的认识。
6、Python 的哈希表指南[13]
Python 的字典是一种“哈希表”,提供了高效灵活的数据存储和检索方法。文章介绍了这种数据结构及其工作原理,探讨了如何用 Python 实现哈希表并解决哈希冲突。这是一个系列文章,作者还写了堆、队列、栈、数组等数据结构的指南。
7、运行不可信的 Python 代码[14]
作者想自己实现一个简化版的不太安全的沙盒,文章介绍了它的运作方式,以及一些关键性问题的解决方案,即独立的进程 + seccomp
+ setrlimit
。(附:如何安全运行别人上传的Python代码?[15] 这篇文章的方案是使用 Docker 的 Python SDK 来构建镜像,在 Docker 中执行代码)
8、了解 Linux cp 命令并用 Python 编程实现[16]
深入探讨了 Linux 中 cp
命令的工作原理,然后用 Python 实现了一个基础版本。从中可以看到高级编程语言提供的强大功能和简单性。
9、初学者应该用 Django,而不是 Flask[17]
作者认为 Flask 虽然简单易用,但它可能会让初学者忽视 Web 开发的复杂性。Django 功能全面、生态系统成熟,更适合新手学习与提升生产力。
10、PEP-733:对 Python 公共 C API 的评估[18]
一则信息型的 PEP,用于分享 C API 的信息,包括定义 C API 的用途、利益相关者及其使用场景和要求、C API 的优势、C API 的 9 项薄弱的问题。
11、让我们做一个类 JSON 语法的解析器[19]
作者出于编程乐趣的目的,定义了一组类似 JSON 的语法规则,然后使用 Python 逐一实现不同内容的提取与解析,开发了一个解析器。
12、一门编程语言应该有多大?[20]
在作者眼中,Python 1.5 是他能完全理解的最后一个版本,而之后的版本则使得语言越来越大。语言设计时添加新功能,如何权衡取舍?作者建议学习 C 语言的例子,让语言处于“最小进化”模式。
🎁PyCon China 2023🎁今年国内 PyCon 将于 12 月在北京、上海、成都、杭州、重庆、深圳、广州联动举办。现在购票可享 7 折优惠:详情介绍
🐿️项目&资源
1、CogVLM:多模态预训练模型[21]
一个强大的开源可视化语言模型 (VLM),CogVLM-17B 有 100 亿个视觉参数和 70 亿个语言参数,具有高性能,在多项跨模态基准测试中排名领先。(star 2.1K)
2、movis:用于生成与编辑视频的库[22]
让你通过 Python 代码生成各类视频,包括但不限于演示视频、动态图形、着色器艺术编码和游戏解说视频。支持视频编辑、音频剪辑、图层转换及添加特效等。
3、mirror:基于摄像头内容,实时回答问题[23]
这是一个 Web APP,可将摄像头视频流传给 AI,让它分析内容并实时回答你提出的问题。100% 本地和私有,Web UI 是用 gradio[24] 构建,多模态 AI 模型是 Bakllava[25] 。
4、vimGPT:使用 GPT-4V 和 Vimium 浏览网页[26]
Vimium 是一个 Chrome 插件,可让你仅用键盘浏览网页,借助它,可以不将浏览器 DOM 传给大模型,仅用 GPT-4V 的视觉功能来浏览网页。(star 1.8K)
5、twitter_user_tweet_crawler:无需调用 Twitter API,爬取用户推文[27]
使用 selenium 模拟浏览器操作,可抓取用户推文并保存静态资源到本地,无需调用 Twitter API。(投稿自@kaixinol)
6、RSS-OPML-to-Markdown:将 OPML 文件转化为易读的 Markdown 格式[28]
经常有人分享自己 RSS 列表导出的 OPML 文件,但这难以阅读也不宜直接拿去导入自己的阅读器。这个项目将 RSS 源的概要和一些统计信息输出成 markdown 表格,方便你按需订阅。(投稿自@AboutRSS)
7、MyHeyGen:视频翻译工具[29]
一个平民版视频翻译工具,音频翻译、翻译校正、视频唇纹合成全流程解决方案。
8、awesome-python-repo-stats:统计“awesome-python”列表中项目的信息[30]
awesome-python[31] 是一个拥有 187K star 超火爆的项目,收录了大量框架、库、软件和资源。这个项目是对它收录内容的统计分析,每日更新,可在线查看统计表。
9、outlines:引导式文本生成[32]
一个用于生成神经文本的库,可视为 transformers 库中 generate
方法的替代品。(star 3.3K)
10、marimo:下一代 Python notebook[33]
全新的 notebook 项目,其每个 notebook 都可作为交互式 Web 程序共享,可浏览数据、运行实验、构建工具和部署应用。
11、Finance:150+ 量化金融 Python 程序[34]
一个资源集合项目,帮助你收集、操纵和分析股市数据。(star 1.2K)
12、tacticalrmm:一个远程监控和管理工具[35]
一个远程监控和管理工具,使用 Django、Vue 和 Go 构建。类似 Teamviewer 的远程桌面控制、远程文件传输、远程执行命令和脚本、查看日志、告警管理、支持自动化。(star 2.3K)
🐢播客&视频
1、CPython 的 JIT 编译器[36]
Guido 本周在 X 上分享了这则视频,视频作者介绍了他们规划给 Python 3.13 开发一个 JIT 编译器!(附:演讲视频的文稿[37])
2、The Python Show 第 21 期:Sanic - 异步 Web 框架[38]
Sanic 是支持异步编程的 Python Web 框架,能够快速构建和运行。这期播客的嘉宾是 Sanic 的维护者之一,话题包括 Web 框架对比、消息规范、Mayim[39](单向 ORM)。
本文首发于:https://pythoncat.top/posts/2023-11-18-weekly[40]
🐼欢迎订阅
微信公众号[41]:除更新周刊外,还发布其它原创作品,并转载一些优质文章。(可加好友,可加读者交流群) 博客[42] 及 RSS[43]:我的独立博客,上面有历年原创/翻译的技术文章,以及从 2009 年以来的一些随笔。 Github[44]:你可以获取本周刊的 Markdown 源文件,做任何想做的事! 邮件[45]:在 Substack 上开通的频道,满足你通过邮件阅读时事通讯的诉求。 Telegram[46]:除了发布周刊的通知外,我将它视为一个“副刊”,补充发布更加丰富的资讯。 Twitter[47]:我的关注列表里有大量 Python 相关的开发者与组织的账号。
参考资料
投稿: https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly
[2]电报频道: https://t.me/pythontrendingweekly
[3]安装地址: https://walles.ai?invite_code=CGZP5W
[4]将 Python 错误作为值:比较 Go 和 Rust 的使用模式: https://www.inngest.com/blog/python-errors-as-values
[5]两种风格的错误处理: https://frostming.com/error-handling/
[6]编程语言的四种错误处理方法: https://pythoncat.top/posts/2023-05-08-error
[7]调试 Django 中的 CSRF 失败/403 禁止错误: https://www.better-simple.com/django/2023/11/04/debugging-csrf-error-in-production/
[8]对 Python 环境和包管理工具的公正分析: https://alpopkes.com/posts/python/packaging_tools/
[9]PyCon DE 2023: https://www.youtube.com/watch?v=MsJjzVIVs6M
[10]EuroPython 2023: https://www.youtube.com/watch?v=3-drZY3u5vo
[11]让我们一起创建一个 Python 调试器: https://mostlynerdless.de/blog/2023/09/20/lets-create-a-python-debugger-together-part-1/
[12]揭开 Python 3.12 的面纱:Python 世界有哪些新东西?: https://blog.jetbrains.com/pycharm/2023/11/python-3-12/
[13]Python 的哈希表指南: https://stackabuse.com/hash-tables-in-python/
[14]运行不可信的 Python 代码: https://healeycodes.com/running-untrusted-python-code
[15]如何安全运行别人上传的Python代码?: https://www.kingname.info/2023/11/11/python-run-other-code/
[16]了解 Linux cp 命令并用 Python 编程实现: https://muhammadraza.me/2023/linux-cp/
[17]初学者应该用 Django,而不是 Flask: https://www.bitecode.dev/p/beginners-should-use-django-not-flask
[18]PEP-733:对 Python 公共 C API 的评估: https://peps.python.org/pep-0733/
[19]让我们做一个类 JSON 语法的解析器: https://arunmani.in/articles/silly-json-parser/
[20]一门编程语言应该有多大?: https://tratt.net/laurie/blog/2023/how_big_should_a_programming_language_be.html
[21]CogVLM:多模态预训练模型: https://github.com/THUDM/CogVLM
[22]movis:用于生成与编辑视频的库: https://github.com/rezoo/movis
[23]mirror:基于摄像头内容,实时回答问题: https://github.com/cocktailpeanut/mirror
[24]gradio: https://www.gradio.app/
[25]Bakllava: https://huggingface.co/SkunkworksAI/BakLLaVA-1
[26]vimGPT:使用 GPT-4V 和 Vimium 浏览网页: https://github.com/ishan0102/vimGPT
[27]twitter_user_tweet_crawler:无需调用 Twitter API,爬取用户推文: https://github.com/kaixinol/twitter_user_tweet_crawler
[28]RSS-OPML-to-Markdown:将 OPML 文件转化为易读的 Markdown 格式: https://github.com/AboutRSS/RSS-OPML-to-Markdown
[29]MyHeyGen:视频翻译工具: https://github.com/AIFSH/MyHeyGen
[30]awesome-python-repo-stats:统计“awesome-python”列表中项目的信息: https://github.com/emanuelef/awesome-python-repo-stats
[31]awesome-python: https://github.com/vinta/awesome-python
[32]outlines:引导式文本生成: https://github.com/outlines-dev/outlines
[33]marimo:下一代 Python notebook: https://github.com/marimo-team/marimo
[34]Finance:150+ 量化金融 Python 程序: https://github.com/shashankvemuri/Finance
[35]tacticalrmm:一个远程监控和管理工具: https://github.com/amidaware/tacticalrmm
[36]CPython 的 JIT 编译器: https://www.youtube.com/watch?v=HxSHIpEQRjs
[37]演讲视频的文稿: https://github.com/brandtbucher/brandtbucher/blob/master/2023/10/10/a_jit_compiler_for_cpython.pdf
[38]The Python Show 第 21 期:Sanic - 异步 Web 框架: https://www.blog.pythonlibrary.org/2023/11/10/episode-21-sanic-the-async-python-web-framework/
[39]Mayim: https://github.com/ahopkins/mayim
[40]https://pythoncat.top/posts/2023-11-18-weekly: https://pythoncat.top/posts/2023-11-18-weekly
[41]微信公众号: https://img.pythoncat.top/python_cat.jpg
[42]博客: https://pythoncat.top
[43]RSS: https://pythoncat.top/rss.xml
[44]Github: https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly
[45]邮件: https://pythoncat.substack.com
[46]Telegram: https://t.me/pythontrendingweekly
[47]Twitter: https://twitter.com/chinesehuazhou