Python 潮流周刊#51：用 Python 绘制美观的图表
豌豆花下猫约 6 分钟这里分享的是 Python 潮流周刊第 51 期，原文发布于 2024-05-18。我们的付费专栏内容在发布一年后会免费开源，不少内容依然值得回看，愿大家读有所获。点击文末“阅读原文”，体验更佳。
温馨提示：在微信关注 Python猫，发送“优惠券”，即可领取 9 折优惠券，订阅专栏可享 15 元优惠。
本期分享了 12 篇文章，12 个开源项目。
🦄文章&教程[1]
1、引人注目的 Python Streamlit：精美的交互式地图和图表[2]
这篇教程使用 streamlit + pandas + plotly 开发一个可交互的数据可视化项目，介绍了数据集的获取以及详细的开发步骤。
2、我絕不用 result 作為變數名稱[3]
一篇短小精悍的文章，讲清楚了为什么不应该用 result 作为变量名。虽然是一个很小的编程规范点，但真的很常见，我自己初入职场的几年也是反面例子。
3、Python 中使用 Loguru 记录日志[4]
Python 中有多种日志库，Loguru 是目前最流行的三方日志库，使用简便。这篇教程从它的安装开始，逐步介绍它的相关功能，适合作为入门学习。（附：对比最流行的 6 个 Python 日志记录库[5]）
4、35 道 Django 技术面试题[6]
企业级 Python Web 项目开发使用 Django 框架的不少，文章分享了 35 道从初级到高级的 Django 面试题以及简短的答案。
5、Python 的集合是没有值的字典[7]
集合的元素是可哈希的不重复的内容，这点跟字典的键很像。文章通过用没有值的字典来模拟实现集合数据结构，实现它的各种方法。预警，一点也不实用。。
6、使用 Sliver 渗透测试套件的针对 Mac 的 PyPi 包后门[8]
PyPI 上的恶意软件包手段真高超，文章提到的库将 Sliver 二进制文件隐藏在 PNG 图片中，在操作系统安装这个包时会解码图片并执行后门代码。
7、为什么 TensorFlow 正在缓慢消亡？[9]
TensorFlow 和 PyTorch 是两个主流的深度学习框架，分别出自谷歌和脸书，前者的流行趋势正在被后者赶超，文章分析了出现这种现象的几个原因。
8、Python 中的延迟计算是什么？[10]
延迟计算（lazy evaluation）就是在需要使用时再计算求值，即按需调用。Python 中有哪些延迟计算的例子、这种实现有什么好处、又有什么缺点？
这是“Python 3.12 源码剖析”系列的开篇，介绍了 CPython 源码的项目结构、Python 解释器的基本组成。专栏预计更新 100 多篇，目前免费已更新 5 篇。
10、2014 年我的 10 个业余项目[11]
一篇写于 2015 年的文章，作者分享了自己开发的 10 个项目，主要为 Python 和 C 语言的。第一个项目是用 C+Python 写的 Minecraft 克隆项目，Github 10K star，其它项目也都挺有意思。
11、无需数学公式，解释 LLM 的工作原理[12]
大语言模型已经成为很多人必不可少的效率工具，它的智能来自哪里？文章试图用简单的术语和少量 Python 代码，不用高深的数学知识，来解释 LLM 的工作原理。
12、替代实现的问题[13]
作者发现了一个常见的问题：Python 和 Ruby 等语言都有 JIT 实现，但这些编程语言中的替代实现都有一个问题，就是要艰难地跟进官方实现的新功能，要兼容新的语言规范，因此受到诸多的限制。
🐿️项目&资源[14]
1、The-Python-Graph-Gallery：数百个用 Python 绘制的图表[15]
这个项目是一个网站的源码，网站很有意思，收录了大量的图表、制图工具、示例代码和文章教程。（star 1.8K）
2、parler-tts：高质量的 TTS 模型[16]
一个轻量级文本转语音 （TTS） 模型，可根据给定说话者的风格（性别、音调、说话风格等）生成高质量的听起来很自然的语音。完全开源，包括数据集、预处理代码、训练代码和权重值等。（star 2.6K）
3、UXsim：道路上的车辆交通流模拟器[17]
一个开源的车辆流量模拟器，绘制车辆运动轨迹，模拟交通拥堵情况。使用matplotlib 作可视化，提供了交互式 GUI。
4、Quads：基于四叉树的计算机艺术[18]
输入一个目标图片，它会将图像切成象限，并在每个象限填充原图的平均颜色，最后呈现的效果还挺酷的。（star 1.2K）
5、bilibot：用哔哩哔哩用户评论微调的本地聊天机器人[19]
基于 B 站评论微调的聊天机器人，支持文字聊天，也可通过 questions.txt 生成针对给定问题的语音对话。基础模型为 Qwen1.5-32B-Chat。（star 2.3K）
6、pyaction：带有 Python、git 和 Github CLI 的 Docker 容器[20]
这个 Docker 镜像旨在支持使用 Python 实现 Github Actions。
7、firecrawl：将整个网站变成 LLM-ready 的 markdown[21]
抓取任何网站内容，将其转换为可用于 LLM 的干净的 markdown 文件。无需站点地图，会抓取所有可访问的子页面，并为每个页面生成 markdown。（star 3.1K）
8、plotille：使用盲文点在终端中绘图[22]
使用盲文点、前景色和背景色在终端中绘图、散点图、直方图和热图，无外部依赖。
9、petl：Python 提取、转换和加载数据表[23]
一个数据处理工具，可将 JSON、CSV、Xlsx、XML、HTML 等文件转换，写入到 MySQL、Postgres、S3 等存储中。（star 1.2K）
10、FunClip：视频语音识别和剪辑工具，集成 AI 剪辑功能[24]
阿里达摩院开源的使用 LLM 作视频剪辑的工具，可基于语音识别结果，自由选择文本片段和演讲者进行剪辑。（star 1.7K）
11、map-machine：OpenStreetMap 的 Python 渲染器[25]
OpenStreetMap 是一个世界性的免费地图项目，map-machine 可将地图丰富的要素通过自定义图标展示出来。
12、IC-Light：给图片加上打光照明[26]
提供了两种类型的模型：文本生成照明模型和以背景图片生成照明模型。可以给普通图片加上符合场景和光源方向的光影特效。（star 3.1K）
🦄文章&教程: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[2]引人注目的 Python Streamlit：精美的交互式地图和图表: https://johnloewen.substack.com/p/high-impact-python-streamlit-beautiful
[3]我絕不用 result 作為變數名稱: https://blog.kyomind.tw/no-result/
[4]Python 中使用 Loguru 记录日志: https://www.blog.pythonlibrary.org/2024/05/15/an-intro-to-logging-with-python-and-loguru/
[5]对比最流行的 6 个 Python 日志记录库: https://betterstack.com/community/guides/logging/best-python-logging-libraries/
[6]35 道 Django 技术面试题: https://learndjango.com/tutorials/django-technical-interview-questions
[7]Python 的集合是没有值的字典: https://mathspp.com/blog/sets-as-dictionaries-with-no-values
[8]使用 Sliver 渗透测试套件的针对 Mac 的 PyPi 包后门: https://www.bleepingcomputer.com/news/security/pypi-package-backdoors-macs-using-the-sliver-pen-testing-suite/
[9]为什么 TensorFlow 正在缓慢消亡？: https://thenextweb.com/news/why-tensorflow-for-python-is-dying-a-slow-death
[10]Python 中的延迟计算是什么？: https://realpython.com/python-lazy-evaluation/
[11]2014 年我的 10 个业余项目: https://medium.com/@fogleman/my-top-10-side-projects-from-2014-713a78d6fc9d
[12]无需数学公式，解释 LLM 的工作原理: https://blog.miguelgrinberg.com/post/how-llms-work-explained-without-math
[13]替代实现的问题: https://pointersgonewild.com/2024/04/20/the-alternative-implementation-problem/
[14]🐿️项目&资源: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[15]The-Python-Graph-Gallery：数百个用 Python 绘制的图表: https://github.com/holtzy/The-Python-Graph-Gallery
[16]parler-tts：高质量的 TTS 模型: https://github.com/huggingface/parler-tts
[17]UXsim：道路上的车辆交通流模拟器: https://github.com/toruseo/UXsim
[18]Quads：基于四叉树的计算机艺术: https://github.com/fogleman/Quads
[19]bilibot：用哔哩哔哩用户评论微调的本地聊天机器人: https://github.com/linyiLYi/bilibot
[20]pyaction：带有 Python、git 和 Github CLI 的 Docker 容器: https://github.com/cicirello/pyaction
[21]firecrawl：将整个网站变成 LLM-ready 的 markdown: https://github.com/mendableai/firecrawl
[22]plotille：使用盲文点在终端中绘图: https://github.com/tammoippen/plotille
[23]petl：Python 提取、转换和加载数据表: https://github.com/petl-developers/petl
[24]FunClip：视频语音识别和剪辑工具，集成 AI 剪辑功能: https://github.com/alibaba-damo-academy/FunClip
[25]map-machine：OpenStreetMap 的 Python 渲染器: https://github.com/enzet/map-machine
[26]IC-Light：给图片加上打光照明: https://github.com/lllyasviel/IC-Light