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1 、四种优化程序的方法
很值得推荐的文章。正文部分介绍了优化程序的四种方法：使用更好的算法、使用更好的数据结构、使用底层的编程语言、以及接受不太精确的解决方案。文章开头和结尾则提出了一些教训：我们对于性能优化问题容易过度乐观、我们可能只顾性能而牺牲了正确性、不该作过早和复杂的优化、优化的广度比优化的深度更重要。
由于 GIL 的限制，因此在 Python 中使用线程池需要注意业务是 CPU 密集型任务还是 IO 密集型任务，这将导致在线程数量和线程池目标上的不同选择。
3 、是时候改变了：datetime.utcnow() 现已被弃用
Python 3.12 版本中datetime.datetime 的 utcnow() 与 utcfromtimestamp() 方法已被标注为“deprecated”，将在未来版本中删除。文章介绍了它们的缺陷，解释了为什么它们会被弃用。替代的方法分别是：datetime.now() 和 datetime.fromtimestamp() 。
介绍了如何使用 Nginx+Gunicorn+Supervisor 、Nginx+uWSGI+Supervisor 、Waitress 、Meinheld 等不同方案部署 Flask 应用，分析了它们的优缺点。
介绍了 CPython 全局解释器锁的实现细节，介绍了从 Python 3.9 到目前 3.13 开发版之间的变化。其中有一项很大的差别，在 3.9 及早期版本，GIL 在执行很多字节码时会释放，而在 3.13 版本，只在少数字节码上检查是否释放 GIL 。
6 、使用 pip-compile 和 pip-tools 作 Django 的依赖项管理
Python 的依赖管理有很多选择，文章介绍了 pip-compile 和 pip-tools 的组合方案。
作者将程序的 bug 分成四类：类型错误和 linting 错误、导入时异常、运行时异常、静默的错误。处理的策略是减少出现后面的错误类型，将其变为前面的错误处理。
Python 的类型提示正在逐渐流行，但是，它在核心开发者群体中已经普及到什么程度了呢？作者经过分析，给出了这样的数据：所有核心开发者中，大约 53% 的人最近有开源项目，其中 39% 的人使用类型提示。近 3 年里加入团队的人中，有 76% 使用类型提示。
9 、记一次用 Python 的 ast 模块将 Flask 项目转为 Quart 的尝试
作者为了使用 OpenAI 返回的异步迭代器内容，将不支持异步的 Flask 项目重构成了支持异步的 Quart 。但手动修改的工作量太大，因此他想到通过解析 ast 来修改，提升项目转换的效率。
文章使用了大量直观的图形展示 Numpy 数据的分布以及数据变化过程，让你轻松掌握 Numpy 数据操作。
11 、用组合还是继承？我有不同看法
传统观点认为组合优于继承，但作者认为 Python 不能很好地支持，若教条式使用组合，只会引入问题，因此作者提供了一种简单实现的思路。
12 、选择正确的数据仪表板工具：Streamlit 和 Shiny 的独特优势
在数据驱动关键决策的时代，交互式仪表板已成为商业、科学研究等行业不可或缺的工具。Streamlit 和 Shiny （包括 RShiny 及 PyShiny ）是功能强大的框架，文章介绍了它们各自的优势。
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1 、screenshot-to-code：利用截图生成 HTML/Tailwind/JS 代码
超级火爆的新项目，它使用 GPT-4 Vision 生成代码，使用 DALL-E 3 生成与截图相似的外观。甚至可以输入 URL 来实时克隆一个网站！（ star 19.4K ）
2 、sqlalchemy_data_model_visualizer：将 SQLalchemy 数据模型转换为漂亮的 SVG 图表
将 SQLAlchemy ORM 模型生成高质量的可视化效果，使用 Graphviz 将每个模型呈现为有向图，更容易理解数据库表之间的关系。
它通过将提示、模型参数及模型密切相关的逻辑与应用代码分离，降低复杂度。SDK 是与模型无关的，可扩展到任何生成式 AI 模型。
4 、PyNest：基于 FastAPI 构建的框架，遵循 NestJS 的模块化架构
可以让你轻松构建可扩展且可维护的 API ，支持依赖注入、类型注释、装饰器和代码生成。
它利用风格扩散和对抗训练与大型语音语言模型 （ SLM ） 来实现人类水平的 TTS 合成。（ star 2.7K ）
6 、pyjokes：程序员的一句话笑话（笑话即服务） (github.com)
安装后，只需从命令行调用 pyjoke 或将其添加到 .bashrc 文件中，每次打开终端时都会看到一个笑话。
7 、gTTS：用于与 Google 的文本转语音 API 交互
用于调用 Google Translate 的文本转语音 API ，提供可定制的语音特定的句子分词器，以及可定制的文本预处理器。（ star 2K ）
8 、chatfairy：极简的网页版聊天室，只依赖 Flask
极简的聊天室应用，前后端代码在仅 115 行的单文件中，使用 SSE 作后端消息推送，不依赖 websocket ，支持用户认证、多用户聊天、上下线通知、路由保护。（投稿自 @yuxiaoy1 ）
9 、streamlit-shadcn-ui：在 streamlit 中使用 shadcn-ui 组件
Streamlit 的组件选择相对局限，且样式比较古老。这个项目将前端流行的 shadcn 组件库引入到 Streamlit 当中，UI 更为美观。
10 、video-subtitle-remover：用 AI 去除图片/视频的硬字幕/水印
可无损分辨率将视频中的硬字幕去除，生成去除字幕后的文件，利用 AI 填充原字幕区域；支持自定义字幕位置，支持全视频自动去除所有文本。
11 、flowty-realtime-lcm-canvas：使用 LCM 和 gradio 库的草图到图像演示
将你的草稿图实时变成生动的图像，可更改 UI 中的模型 ID 来使用不同的模型。（ star 1.5K ）
可执行高精度天文学计算，用于查找行星、彗星或小行星的位置，确定特定星体的位置，计算月球各阶段的日期，天文坐标系转换，确定春分和冬至的日期，等等。
本文首发于： https://pythoncat.top/posts/2023-11-25-weekly
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