你好，我是猫哥。这儿每周共享优质的 Python 及通用技能内容，大部分为英文，已在小标题注明。（标题取自其间一则共享，不代表全部内容都是该主题，特此声明。）
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文章&教程
1、聊一聊 Python 和 Golang 的废物收回
常见的废物收回算法有哪些，它们的优缺点是什么？Python 的废物收回机制由什么组成，怎么处理内存走漏问题？Golang 的废物收回机制又是怎样的，怎么处理内存走漏问题？
2、像比赛程序员相同调试 (英)
编程比赛需要在限定时刻内处理一系列难题，这篇文章介绍了在编程比赛中作主动调试的办法。它的办法除了能够提高成果，关于现实的软件开发也有所启示。
3、Python 3.12 预览版：支撑 Linux 功用分析器 (英)
Python 3.12 最终版将在本年 10 月发布，其间最大的变化之一是支撑 Linux perf 分析器。这篇文章介绍了什么是 Linux perf 分析器、perf 能给 Python 带来什么优点、怎么在 Python 3.12 中运用 perf、怎么分析功用数据、功用数据可视化……
4、CPython 招聘一名全职工程师 (英)
ukasz Langa 是 PSF 的首个全职开发者（由 Meta 资助），近日发文表明要新招聘一名“副手”工程师（由彭博社资助）！两周前，PSF 官网刚公布了首个全职的安全开发工程师 （由 OpenSSF 资助），现在又有了新的资助，真的要感谢慷慨的资助者们！
5、PEP 563 和 PEP 649 (英)
PEP-563 注解的推迟求值，PEP-649 运用描述符作注解的推迟求值。这篇 2021 年的文章出自 PEP-563 的作者 ukasz Langa，介绍和比照了这两个 PEP。它们都是 Accepted 状况，然而原计划在 3.10 发布的 PEP-563 已被宣告无限期搁置 ，所以它似乎需要更多的重视？（@Plutonium 投稿）
6、Python 规划形式：简洁及可重用代码（观察者） (英)
在构建杂乱软件时通常会运用规划形式。文章介绍了观察者规划形式、其运用场景与 Python 代码示例，另外与事情驱动架构（EDA）作了几项比照。
7、你并不需要写__all__ (英)
文章介绍了 Python 中三种导入模块的办法和__all__的用法，重点介绍了一种代替__all__的办法，即在 __init__.py 文件中直接导入所需的名称。
8、用 Python 完成一门简易的编程言语 (英)
怎么用 Python 来完成一门编程言语呢？这是一个系列教程，第一篇中完成了一个十分根底的编程言语，能够执行 print 语句，第二篇则拓宽成支撑变量和数学表达式。涉及词法分析、语法分析、代码生成及执行等常识。
9、运用 Python 的 collections.Counter 核算出现次数 (英)
Counter 是 Python 中最好用的数据结构之一。这篇文章介绍了一些很有用的操作：获取出现次数最多的 N 个内容、添加内容到 Counter、移除内容、删除负计数内容、Counter 作算术运算、Counter 传入生成器表达式。
10、运用 Numba Vectorize 加快 Python 代码 (英)
Numba 是用于提高 Python 功用的常用手段，这篇文章介绍了它的重要功用 Vectorize（矢量化），包括它的内部原理，了解它怎么充分利用单指令多数据（SIMD）操作的强大功用。文中展示了 5 个运用场景的代码示例。
11、Paul Graham：怎么做出巨大的作业？ (中译)
Paul Graham 是《黑客与画家》的作者，最近发布了文章《How to Do Great Work ?》。一句话概括要害：做出巨大的作业需要好奇心、尽力和合适自己的作业类型。文章较长，要害的几个问题：什么是做巨大作业的要害？怎么找到合适自己的作业类型？怎么保持好奇心？什么是巨大作业的规范？为什么要尽力做巨大作业？
12、Paul Graham：怎么尽力作业？ (中译)
翻译自 Paul Graham 写于 2021 年的《How to Work Hard ?》，可与上一则内容相关阅读。
13、Django 2023 年 6 月：技巧和讨论 (英)
这是一篇关于 Django 的聚合类月刊，共享了一些学习 Django 的技巧、资源、文章，等等。
Python潮流周刊已免费发布了 10 期，拜访下方链接，即可查看全部内容：pythoncat.top/tags/weekly
️项目&资源
1、cinder：Meta 内部以功用为导向的 CPython 版别 (英)
本周重大新闻：Meta 推出了 Twitter 的竞品 Threads，仅两天的注册量就已突破三千万。它的后端运用了 Cinder，这是根据 Python 3.10 构建的高功用版别，包括许多功用优化，包括字节码内联缓存、协程的预先求值、每个办法一次的 JIT，以及一种实验性的字节码编译器。（star 2.6K）
2、vlite：用 NumPy 制作的简易矢量数据库 (英)
用不到 200 行代码编写的快速、轻量级和简易的矢量数据库。
3、gpt-migrate：将代码仓从一种结构或言语搬迁成其它 (英)
运用 GPT 将少数代码从一种编程言语转换成其它言语，这已非难事。可是，整个代码仓等级的言语/结构搬迁，听起来就不是一件容易的事！这个项目需要运用 GPT-4，现在在 Python 和 Javascript 这种“简单”的言语上有不错的作用。（star 5.4K）
4、FastDepends：从 FastAPI 中提取的依靠注入结构，异步和同步形式都支撑 (英)
这是将 FastAPI 移除所有 HTTP 逻辑后改造成的依靠注入结构。
5、Data-Copilot：经过自主作业流程桥接数十亿数据和人类
这是一个根据 LLM 的体系，衔接我国金融市场，现在能够拜访我国的股票、基金、经济及金融数据、实时新闻。
6、awesome-read-the-docs：精选的项目文档列表 (英)
Read the Docs 是一个用于构建和发布文档的开源平台（你肯定见过它家的 Sphinx 或 MkDocs 生成的文档），这个仓库收录了一些开源项目的文档，能够学习它们是怎么构建出酷炫作用的。
7、DisCo：经过指示生成现实国际的人类舞蹈 (英)
这是一个通用的人类舞蹈生成工具包，能够根据参考图片和姿势，生成人类舞蹈图片和视频。
8、Mark Shannon 博士论文：为动态言语构建高功用虚拟机 (英)
Mark Shannon 由于“香农计划”而被很多人所知。这儿共享的是他 2011 年在格拉斯哥大学的博士论文（可下载的 PDF），描述了一种用于构建动态言语虚拟机的办法，并解说了怎么经过围绕一个抽象机器来构建虚拟机工具包的规划。
9、blind_watermark：图片加盲水印，提取水印无须原图
盲水印（Blind Watermark）是一种数字水印技能，能够在不需要原图或文本的情况下，将水印嵌入到数据中。这个项目是根据频域的数字盲水印，在多种攻击办法下仍能有效提取。（star 3.6K）
10、VisCPM：根据 CPM 根底模型的中英双语多模态大模型系列
这是一个开源的多模态大模型系列，支撑中英双语的多模态对话能力（VisCPM-Chat模型）和文到图生成能力（VisCPM-Paint模型）。根据百亿参数量言语大模型 CPM-Bee（10B）训练（周刊第 7 期曾介绍过），交融视觉编码器（Q-Former）和视觉解码器（Diffusion-UNet）以支撑视觉信号的输入和输出。
11、polars-cookbook：Python polars 库的教程 (英)
polars 是用 Rust 写成的 Python 库，用于进行数据分析。这个仓库包括有 9 个章节的运用教程。
12、ML 体系规划：200 个研究事例 (英)
像 Netflix、Airbnb 和 Doordash 这样的公司怎么运用机器学习来改进其产品和流程？这个网站整理了 64 家公司的 200 个事例，能够了解到机器学习的现实用例，学习怎么规划机器学习体系。
讨论&问题
1、Ask HN：关于技能史的好书？ (英)
Hacker News 上的问题，有哪些关于技能历史的好书引荐？
2、Ask HN：最有价值的核算机科学书籍？ (英)
也是 HN 上的问题，有哪些关于编程言语、符号逻辑、算法、操作体系等 CS 书籍引荐？
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