△△請給“Python貓”加星標?，以免錯過文章推送

你好，我是貓哥。這里每周分享優質的 Python、AI 及通用技術內容，大部分為英文。本周刊開源，歡迎投稿^[1]。另有電報頻道^[2]作為副刊，補充發布更加豐富的資訊，歡迎關注。

🦄文章&教程

1、白宮建議使用 Python 等內存安全語言^[3]

最近，白宮發布了一份報告，建議使用內存安全的編程語言。去年 CISA、NSA 等機構聯合發布的報告列出了內存安全的語言有 C#、Go、Java、Python、Rust 及 Swift。PSF 這篇文章介紹了 Python 在內存安全性方面所做的工作，包括封裝底層代碼、從 C 向 Rust 遷移、使用編譯器選項強化 C 代碼構建。

2、回顧 Requests 庫的問題^[4]

文章作者是 Requests 的核心維護者之一，他列舉了這個庫做得糟糕的多個地方，也指出了很多想改進卻沒有做到的原因。文末的結語說：“the project feels dead”。這讓人感覺很難受。本周刊第26期^[5] 分享過該庫作者 KR 的道歉文，然而社區內幾無波瀾，后來看到 KR 失業，從推文感覺他精神狀態很糟糕，更讓人難受了。（投稿by@frostming90）

3、Python 的 UV 工具確實相當不錯^[6]

上期周刊分享的可替換pip的uv 庫，你用了么？感覺如何啊？文章作者給出了積極反饋，分享了自己一些配置文件的前后對比。

4、 Python 生成器未得到充分利用^[7]

Python 生成器的作用是能節省內存，這篇文章用很明白的例子對比了兩種內存使用情況，讓我們感受到生成器的好處，同時，文章也指出了需要避免的一些使用陷阱。

5、使用 Python 作高級 Web 抓取：從任意網站抓取數據^[8]

文章討論了從 Web 抓取內容的一些高級技術，話題包括如何更好處理 Cookie 及自定義請求頭、什么是 TLS 指紋以及如何避免它、需要注意的常見 HTTP 請求頭、在發出 HTTP 請求時如何集成指數回退重試，等等。

6、Django REST 框架 + Vue 對比 Django + HTMX^[9]

兩種 Web 開發框架的組合：DRF + Vue 以及 Django + HTMX，它們分別是如何使用的，各自又有哪些優勢和劣勢呢？文章用這兩個組合分別實現同樣的功能，分析了兩組技術棧的差異，羅列了一份比對清單，可方便我們更好地作技術選型。

7、可組合數據系統之路：對過去 15 年和未來的思考^[10]

文章出自pandas 庫兼《Python數據分析》一書的作者 Wes McKinney，回顧了他從 2008 年以來在數據科學領域所做的事情和轉變，同時分析和思考了模塊化、互操作性和可組合性的未來趨勢。

8、用 Django 作 SQLite 基準測試^[11]

作者分別調整 SQLite 的一些主要配置項來作基準測試，另外也比較了 SQLite 和 PostgreSQL 的性能。簡短結論：啟用 WAL 模式、使用 IMMEDIATE 事務、synchronous=NORMAL 和內存映射 I/O 對吞吐量的影響很小。

9、Python 3.13 的 JIT 是如何實現的？^[12]

文章介紹了 Python 最新正在開發中的 JIT 是如何實現的，并嘗試安裝了開發版本，然后與無 JIT 版本作性能比較。目前 JIT 版本的性能反而慢于普通版本，官方仍需繼續努力優化。

10、Python 網頁抓取的終極指南^[13]

一篇詳細的爬蟲教程，介紹了如何使用 BeautifulSoup、Scrapy 和 Selenium 等庫實現網頁抓取，如何克服復雜網頁、限速、反爬、動態 javascript 等挑戰。

11、為簡單架構作辯護^[14]

Wave 是一家僅有 70 名工程師但估值 17 億美元的公司，其產品只是一款標準的 CRUD 程序，是構建在 Postgres 之上的 Python 單體架構。文章解釋了為什么要選擇這樣的架構，解釋了這樣選型的合理性，以及為了保持它而克服的相關難題和選用的技術方案。

12、關于“調度”的內部原理^[15]

一篇非常深度的長文，深入探討了“并發”，解釋了單線程服務器如何通過異步 IO 和事件驅動編程來處理數以百萬計的任務。討論了實現并發的各種方法和工具，不同編程語言的實現。文中有不少動畫，可方便讀者理解。

🎁Python潮流周刊🎁每 30 期為一季，第一季的精華內容已整理成一篇，方便你隨時查看。在線訪問地址：Python 潮流周刊第一季精華合集（1~30）^[16]

🐿?項目&資源

1、ingestr：用單個命令在任何數據庫間無縫復制數據^[17]

這是一個 CLI 工具，使用簡單的命令即可實現跨數據庫的內容復制。支持增量加載：append 、 merge 和 delete+insert 模式。（star 1.3K）

2、justpath：在 Windows 和 Linux 上檢查和優化 PATH 環境變量^[18]

一個用于管理操作系統 PATH 環境變量的命令行工具，典型功能包括：篩選目錄、識別和清理無效配置、PATH 轉儲為 JSON、創建新的環境變量、統計數量。

3、mountaineer：用于 Python 和 React 的自帶電池的 Web 框架^[19]

全棧的 Web 開發框架，主要特點：全棧的類型提示、友好的服務通信及數據綁定、服務器端渲染、對網頁作靜態分析的增強校驗、等等。

4、generate：一個 API 訪問國內外大模型平臺^[20]

使用一個統一的 API 訪問大模型，特點：統一的 API、支持多模態、支持 10+ 大模型平臺、異步&流式和并發、自帶電池、輕量化、高質量代碼。（投稿by@wangyuxinwhy）

5、StringZilla：將 C、C++、Python、Rust 和 Swift 的字符串速度提高 10 倍^[21]

“由于低效的字符串操作，世界每年至少浪費 1 億美元”。這個項目可替換編程語言原生的字符串類型，提高性能。可加速精確和模糊字符串匹配、編輯距離計算、排序、延遲計算范圍以避免內存分配，甚至隨機字符串生成器。（star 1.4K）

6、DrissionPage: 網頁自動化工具，能控制瀏覽器，也能收發數據包^[22]

采用全自研內核，對比 Selenium 有以下優點：無 webdriver 特征、跨 iframe 查找元素、把 iframe ?看作普通元素、可同時操作多個標簽頁、可直接讀取瀏覽器緩存來保存圖片、可對整個網頁截圖，等等。（star 4.1K）

7、Daft：Rust 開發的面向云的分布式 Python DataFrame^[23]

用 Rust 開發的用于大規模數據處理的分布式查詢引擎，熟悉的交互式 API、專注于查詢優化、集成數據目錄、豐富的多模態類型系統、專為云而構建。（star 1.4K）

8、magika：使用深度學習來檢測文件內容的類型^[24]

谷歌最新開源作品，使用 AI 來檢測文件類型，具有 99% 的精確度。可作為 Python 命令行和 API 使用，支持超過 100 中文件類型，每個文件的推理時間約為 5 毫秒。（star 7K）

9、frappe：低代碼 Web 框架，使用 Python 和 Javascript^[25]

自帶電池的全棧 Web 框架，低代碼，服務器端使用 Python 和 MariaDB，特點：元數據優先、管理員界面、開箱即用的角色和權限、支持插件、支持任務調度、郵箱管理、多租戶，等等。（star 6.3K）

10、Umi-OCR: 開源、免費的離線 OCR 軟件，支持截屏/批量導入圖片^[26]

解壓即用，離線運行，無需網絡；自帶高效率的離線OCR引擎，內置多種語言識別庫；支持命令行、HTTP接口等多種調用方式；截圖OCR / 批量OCR / PDF識別 / 二維碼。（star 19.4K）

11、xonsh：Python 開發的跨平臺的類 Unix 的 shell^[27]

這個項目是 Python 3.6+ 的超集，帶有 shell 原語。可以作為 shell 和 Python 單獨使用，也可以在 Python 里寫 shell，在 shell 里寫 Python。（star 7.8K）

🐼歡迎訂閱

• 微信公眾號^[28]：除更新周刊外，還發布其它原創作品，并轉載一些優質文章。（可加好友，可加讀者交流群）

• 博客^[29] 及 RSS^[30]：我的獨立博客，上面有歷年原創/翻譯的技術文章，以及從 2009 年以來的一些隨筆。

• 郵件^[31] 及 RSS^[32]：在 Substack 上開通的頻道，滿足你通過郵件閱讀時事通訊的訴求。

• Github^[33]：你可以獲取本周刊的 Markdown 源文件，做任何想做的事！

• Telegram^[34]：除了發布周刊的通知外，我將它視為一個“副刊”，補充發布更加豐富的資訊。

• Twitter^[35]：我的關注列表里有大量 Python 相關的開發者與組織的賬號。

參考資料

[1]

投稿: https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly

[2]

電報頻道: https://t.me/pythontrendingweekly

[3]

白宮建議使用 Python 等內存安全語言: https://pyfound.blogspot.com/2024/02/white-house-recommends-.html

[4]

回顧 Requests 庫的問題: https://blog.ian.stapletoncordas.co/2024/02/a-retrospective-on-requests

[5]

第26期: https://pythoncat.top/posts/2023-11-11-weekly

[6]

Python 的 UV 工具確實相當不錯: https://micro.webology.dev/2024/02/29/pythons-uv-tool.html

[7]

Python 生成器未得到充分利用: https://www.slashtmp.io/posts/generators/

[8]

使用 Python 作高級 Web 抓取：從任意網站抓取數據: https://jacobpadilla.com/articles/advanced-web-scraping-techniques

[9]

Django REST 框架 + Vue 對比 Django + HTMX: https://testdriven.io/blog/drf-vue-vs-django-htmx/

[10]

可組合數據系統之路：對過去 15 年和未來的思考: https://wesmckinney.com/blog/looking-back-15-years/

[11]

用 Django 作 SQLite 基準測試: https://blog.pecar.me/django-sqlite-benchmark

[12]

Python 3.13 的 JIT 是如何實現的？: https://zhuanlan.zhihu.com/p/682997904

[13]

Python 網頁抓取的終極指南: https://proxiesapi.com/articles/web-scraping-in-python-the-complete-guide

[14]

為簡單架構作辯護: https://danluu.com/simple-architectures/

[15]

關于“調度”的內部原理: https://tontinton.com/posts/scheduling-internals/

[16]

Python 潮流周刊第一季精華合集（1~30）: https://pythoncat.top/posts/2023-12-11-weekly

[17]

ingestr：用單個命令在任何數據庫間無縫復制數據: https://github.com/bruin-data/ingestr

[18]

justpath：在 Windows 和 Linux 上檢查和優化 PATH 環境變量: https://github.com/epogrebnyak/justpath

[19]

mountaineer：用于 Python 和 React 的自帶電池的 Web 框架: https://github.com/piercefreeman/mountaineer

[20]

generate：一個 API 訪問國內外大模型平臺: https://github.com/wangyuxinwhy/generate

[21]

StringZilla：將 C、C++、Python、Rust 和 Swift 的字符串速度提高 10 倍: https://github.com/ashvardanian/StringZilla

[22]

DrissionPage: 網頁自動化工具，能控制瀏覽器，也能收發數據包: https://github.com/g1879/DrissionPage

[23]

Daft：Rust 開發的面向云的分布式 Python DataFrame: https://github.com/Eventual-Inc/Daft

[24]

magika：使用深度學習來檢測文件內容的類型: https://github.com/google/magika

[25]

frappe：低代碼 Web 框架，使用 Python 和 Javascript: https://github.com/frappe/frappe

[26]

Umi-OCR: 開源、免費的離線 OCR 軟件，支持截屏/批量導入圖片: https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR

[27]

xonsh：Python 開發的跨平臺的類 Unix 的 shell: https://github.com/xonsh/xonsh

[28]

微信公眾號: https://img.pythoncat.top/python_cat.jpg

[29]

博客: https://pythoncat.top

[30]

RSS: https://pythoncat.top/rss.xml

[31]

郵件: https://pythoncat.substack.com

[32]

RSS: https://pythoncat.substack.com/feed

[33]

Github: https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly

[34]

Telegram: https://t.me/pythontrendingweekly

[35]

Twitter: https://twitter.com/chinesehuazhou

如果你覺得本文有幫助

請慷慨分享和點贊，感謝啦！