Python 潮流周刊第 37 期(摘要)

简介: Python 潮流周刊第 37 期(摘要)


以下是本期摘要:

🦄文章&教程

① Python 装饰器的 3 个真实案例

② 这不是面试建议:Python 不用堆和树实现按优先级过期的 LRU 缓存

③ Python dict() 和 {} 的性能分析

④ 增强 Markdown 语言以实现出色的 Python 图形界面

⑤ 7 个 Python 内存优化技巧

⑥ Python 中的垃圾回收:你需要知道的事情

⑦ Postgres 与 DynamoDB:该选择哪个数据库?

⑧ 使用 Streamlit 在 Python 中创建仪表板

⑨ scrapscript.py 编程语言的实现过程

⑩ Python Cryptography 已支持 X.509

⑪ 我对动态类型感到失望

⑫ Python “令人失望”的超能力

🐿️项目&资源

① core:可用于生产的 AI 助手框架

② van-gonography:将任意类型的文件隐藏在一张图像中

③ mpmath:任意精度的浮点数运算

④ sqlite-worker:在多线程应用中轻松管理 SQLite

⑤ granian:用于 Python 程序的 Rust HTTP server

⑥ fasthx:FastAPI + HTMX 开发框架

⑦ ml-engineering:机器学习工程开源书籍

⑧ sglang:专为大型语言模型设计的结构化生成语言

⑨ chatgpt_telegram_bot:ChatGPT Telegram 机器人,无限制用 GPT-4

⑩ HuixiangDou:基于 LLM 的领域知识助手

⑪ ComfyUI-InstantID:ComfyUI 的 InstantID 的非官方实现

⑫ ComfyUI-PhotoMaker-ZHO:ComfyUI 的 PhotoMaker 的非官方实现


目录
相关文章
|
SQL 文字识别 机器人
Python 潮流周刊第 36 期(摘要)
Python 潮流周刊第 36 期(摘要)
87 3
|
SQL 人工智能 JavaScript
Python 潮流周刊第 38 期(摘要)+赠书5本
Python 潮流周刊第 38 期(摘要)+赠书5本
75 2
|
SQL 人工智能 自然语言处理
Python 潮流周刊#52:Python 处理 Excel 的资源
探索Python精彩:文章涵盖正则、代码恢复、PEP新规范、轻量级打包、在线开发、动态生成GitHub README、自定义linting、代码转图片等。项目资源包括Excel处理、虚拟环境管理、Tensor谜题、依赖注入框架、Web应用转换、AI自动化测试、语法高亮、BI模型查询及Python监控库。在当前环境下,持续学习提升竞争力,Python Weekly提供丰富的学习资源,助力技术精进和职业发展。
|
TensorFlow 语音技术 算法框架/工具
Python 潮流周刊#51:用 Python 绘制美观的图表
探索 Python 精彩:从 Streamlit 的交互式图表到 TensorFlow 的衰落,深入学习项目如 parlertts 和 FunClip,以及 Python 资源,包括 UXsim 交通模拟和 The-Python-Graph-Gallery。提升技能,紧跟 Python 周刊,打造竞争优势。[[1](https://xiaobot.net/p/python_weekly)] [[9](https://xiaobot.net/p/python_weekly)]
|
人工智能 Rust Prometheus
Python 潮流周刊第 39 期(摘要)
Python 潮流周刊第 39 期(摘要)
82 5
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 设计模式
Python 高级编程与实战:深入理解性能优化与调试技巧
本文深入探讨了Python的性能优化与调试技巧,涵盖profiling、caching、Cython等优化工具,以及pdb、logging、assert等调试方法。通过实战项目,如优化斐波那契数列计算和调试Web应用,帮助读者掌握这些技术,提升编程效率。附有进一步学习资源,助力读者深入学习。
|
1月前
|
数据采集 安全 BI
用Python编程基础提升工作效率
一、文件处理整明白了,少加两小时班 (敲暖气管子)领导让整理100个Excel表?手都干抽筋儿了?Python就跟铲雪车似的,哗哗给你整利索!
64 11
|
3月前
|
人工智能 Java 数据安全/隐私保护
[oeasy]python081_ai编程最佳实践_ai辅助编程_提出要求_解决问题
本文介绍了如何利用AI辅助编程解决实际问题,以猫屎咖啡的购买为例,逐步实现将购买斤数换算成人民币金额的功能。文章强调了与AI协作时的三个要点:1) 去除无关信息,聚焦目标;2) 将复杂任务拆解为小步骤,逐步完成;3) 巩固已有成果后再推进。最终代码实现了输入验证、单位转换和价格计算,并保留两位小数。总结指出,在AI时代,人类负责明确目标、拆分任务和确认结果,AI则负责生成代码、解释含义和提供优化建议,编程不会被取代,而是会更广泛地融入各领域。
116 28
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
Python 高级编程与实战:深入理解数据科学与机器学习
本文深入探讨了Python在数据科学与机器学习中的应用,介绍了pandas、numpy、matplotlib等数据科学工具,以及scikit-learn、tensorflow、keras等机器学习库。通过实战项目,如数据可视化和鸢尾花数据集分类,帮助读者掌握这些技术。最后提供了进一步学习资源,助力提升Python编程技能。
|
3月前
|
Python
[oeasy]python074_ai辅助编程_水果程序_fruits_apple_banana_加法_python之禅
本文回顾了从模块导入变量和函数的方法,并通过一个求和程序实例,讲解了Python中输入处理、类型转换及异常处理的应用。重点分析了“明了胜于晦涩”(Explicit is better than implicit)的Python之禅理念,强调代码应清晰明确。最后总结了加法运算程序的实现过程,并预告后续内容将深入探讨变量类型的隐式与显式问题。附有相关资源链接供进一步学习。
58 4

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多