Python潮流周刊#10：Twitter 的強敵 Threads 是用 Python 開發的！-有解無憂

你好，我是貓哥，這里每周分享優質的 Python 及通用技術內容，大部分為英文，已在小標題注明，（標題取自其中一則分享，不代表全部內容都是該主題，特此宣告，）

首發于我的博客：https://pythoncat.top/posts/2023-07-08-weekly

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??文章&教程

1、聊一聊 Python 和 Golang 的垃圾回收

常見的垃圾回收演算法有哪些，它們的優缺點是什么？Python 的垃圾回識訓制由什么組成，如何解決記憶體泄漏問題？Golang 的垃圾回識訓制又是怎樣的，如何解決記憶體泄漏問題？

2、像競賽程式員一樣除錯 (英)

編程競賽需要在限定時間內解決一系列難題，這篇文章介紹了在編程競賽中作自動除錯的方法，它的方法除了可以提升成績，對于現實的軟體開發也有所啟示，

3、Python 3.12 預覽版：支持 Linux 性能分析器 (英)

Python 3.12 最終版將在今年 10 月發布，其中最大的變化之一是支持 Linux perf 分析器，這篇文章介紹了什么是 Linux perf 分析器、perf 能給 Python 帶來什么好處、如何在 Python 3.12 中使用 perf、如何分析性能資料、性能資料可視化……

桌面軟體中顯示的性能分析資料

4、CPython 招聘一名全職工程師 (英)

?ukasz Langa 是 PSF 的首個全職開發者（由 Meta 贊助），近日發文表示要新招聘一名“副手”工程師（由彭博社贊助）！兩周前，PSF 官網剛公布了首個全職的安全開發工程師（由 OpenSSF 贊助），現在又有了新的贊助，真的要感謝慷慨的贊助者們！

5、PEP 563 和 PEP 649 (英)

PEP-563 注解的延遲求值，PEP-649 使用描述符作注解的延遲求值，這篇 2021 年的文章出自 PEP-563 的作者 ?ukasz Langa，介紹和對比了這兩個 PEP，它們都是 Accepted 狀態，然而原計劃在 3.10 發布的 PEP-563 已被宣告無限期擱置，所以它似乎需要更多的關注？（@Plutonium 投稿）

6、Python 設計模式：簡潔及可重用代碼（觀察者） (英)

在構建復雜軟體時通常會使用設計模式，文章介紹了觀察者設計模式、其使用場景與 Python 代碼示例，另外與事件驅動架構（EDA）作了幾項對比，

7、你并不需要寫__all__ (英)

文章介紹了 Python 中三種匯入模塊的方式和__all__的用法，重點介紹了一種替代__all__的方法，即在 __init__.py 檔案中直接匯入所需的名稱，

8、用 Python 實作一門簡易的編程語言 (英)

如何用 Python 來實作一門編程語言呢？這是一個系列教程，第一篇中實作了一個非常基礎的編程語言，可以執行 print 陳述句，第二篇則拓展成支持變數和數學運算式，涉及詞法分析、語法分析、代碼生成及執行等知識，

9、使用 Python 的 collections.Counter 計算出現次數 (英)

Counter 是 Python 中最好用的資料結構之一，這篇文章介紹了一些很有用的操作：獲取出現次數最多的 N 個內容、添加內容到 Counter、移除內容、洗掉負計數內容、Counter 作算術運算、Counter 傳入生成器運算式，

10、使用 Numba Vectorize 加速 Python 代碼 (英)

Numba 是用于提升 Python 性能的常用手段，這篇文章介紹了它的重要功能 Vectorize（矢量化），包括它的內部原理，了解它如何充分利用單指令多資料（SIMD）操作的強大功能，文中展示了 5 個使用場景的代碼示例，

11、Paul Graham：如何做出偉大的作業？ (中譯)

Paul Graham 是《黑客與畫家》的作者，最近發布了文章《How to Do Great Work ?》，一句話概括要點：做出偉大的作業需要好奇心、努力和適合自己的作業型別，文章較長，關鍵的幾個問題：什么是做偉大作業的關鍵？如何找到適合自己的作業型別？如何保持好奇心？什么是偉大作業的標準？為什么要努力做偉大作業？

12、Paul Graham：如何努力作業？ (中譯)

翻譯自 Paul Graham 寫于 2021 年的《How to Work Hard ?》，可與上一則內容關聯閱讀，

13、Django 2023 年 6 月：技巧和討論 (英)

這是一篇關于 Django 的聚合類月刊，分享了一些學習 Django 的技巧、資源、文章，等等，

??Python潮流周刊??已免費發布了 10 期，訪問下方鏈接，即可查看全部內容：https://pythoncat.top/tags/weekly

???專案&資源

1、cinder：Meta 內部以性能為導向的 CPython 版本 (英)

本周重大新聞：Meta 推出了 Twitter 的競品 Threads，僅兩天的注冊量就已突破三千萬，它的后端使用了 Cinder，這是基于 Python 3.10 構建的高性能版本，包含許多性能優化，包括位元組碼行內快取、協程的預先求值、每個方法一次的 JIT，以及一種實驗性的位元組碼編譯器，（star 2.6K）

2、vlite：用 NumPy 制作的簡易矢量資料庫 (英)

用不到 200 行代碼撰寫的快速、輕量級和簡易的矢量資料庫，

不同資料庫的處理效果對比

3、gpt-migrate：將代碼倉從一種框架或語言遷移成其它 (英)

使用 GPT 將少量代碼從一種編程語言轉換成其它語言，這已非難事，但是，整個代碼倉級別的語言/框架遷移，聽起來就不是一件容易的事！這個專案需要使用 GPT-4，目前在 Python 和 Javascript 這種“簡單”的語言上有不錯的效果，（star 5.4K）

4、FastDepends：從 FastAPI 中提取的依賴注入框架，異步和同步模式都支持 (英)

這是將 FastAPI 移除所有 HTTP 邏輯后改造成的依賴注入框架，

5、Data-Copilot：通過自主作業流程橋接數十億資料和人類

這是一個基于 LLM 的系統，連接中國金融市場，目前可以訪問中國的股票、基金、經濟及金融資料、實時新聞，

自主查詢和預測資料

6、awesome-read-the-docs：精選的專案檔案串列 (英)

Read the Docs 是一個用于構建和發布檔案的開源平臺（你肯定見過它家的 Sphinx 或 MkDocs 生成的檔案），這個倉庫收錄了一些開源專案的檔案，可以學習它們是如何構建出酷炫效果的，

7、DisCo：通過指示生成現實世界的人類舞蹈 (英)

這是一個通用的人類舞蹈生成工具包，可以根據參考圖片和姿勢，生成人類舞蹈圖片和視頻，

8、Mark Shannon 博士論文：為動態語言構建高性能虛擬機 (英)

Mark Shannon 由于“香農計劃”而被很多人所知，這里分享的是他 2011 年在格拉斯哥大學的博士論文（可下載的 PDF），描述了一種用于構建動態語言虛擬機的方法，并解釋了如何通過圍繞一個抽象機器來構建虛擬機工具包的設計，

9、blind_watermark：圖片加盲水印，提取水印無須原圖

盲水印（Blind Watermark）是一種數字水印技術，可以在不需要原圖或文本的情況下，將水印嵌入到資料中，這個專案是基于頻域的數字盲水印，在多種攻擊方式下仍能有效提取，（star 3.6K）

10、VisCPM：基于 CPM 基礎模型的中英雙語多模態大模型系列

這是一個開源的多模態大模型系列，支持中英雙語的多模態對話能力（VisCPM-Chat模型）和文到圖生成能力（VisCPM-Paint模型），基于百億引數量語言大模型 CPM-Bee（10B）訓練（周刊第 7 期曾介紹過），融合視覺編碼器（Q-Former）和視覺解碼器（Diffusion-UNet）以支持視覺信號的輸入和輸出，