Python 潮流周刊#57：Python 该采用日历版本吗？

这里分享的是 Python 潮流周刊第 57 期，原文发布于 2024-06-22。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、NumPy 2.0：一个重要的里程碑^[2]

距离 Numpy 1.0 发布已 18 年，2.0 版本是一个重要的里程碑。它引入了一些非兼容性的修改，重要的升级：清理和简化了 Python API、更新了标量提升规则、强大的 DType API 和新的字符串 dtype、增强 Windows 兼容性、支持 Python 数组 API 标准。（附：NumPy 2.0.0 Release Notes^[3]）

2、2024 年 Python 语言峰会：Python 该采用日历版本吗？^[4]

我们去年将 Python 语言峰会的所有议题出了一期加更^[5]，今年只挑三则，更多议题请查看官方博客^[6]。这篇议题讨论的是将 Python 当前的语义版本控制（SemVer）改为日历版本控制（CalVer），即在版本号中加上年份，例如 3.26 表示在 2026 年发布的版本。备选的格式有以年份为主的“26.0.0”，以及年加月的“26.10.0”。

3、2024 年 Python 语言峰会：我们应该让 pdb 变得更好吗？^[7]

今年 Python 语言峰会的议题之一，出自国内最近成为核心开发者的@高天。讨论了可以给 pdb 添加的一些新功能，包括显示断点附加代码、终端中的语法高亮、支持自定义、处理更多场景（线程、异步、字节码、远程调试）；也提出将 pdb 底层切换成sys.monitoring 以提升性能，但这会引入向后兼容问题。

4、2024 年 Python 语言峰会：手机端上的 Python^[8]

今年 Python 语言峰会的议题之一，讨论 Python 在 iOS 和 Android 等移动端上的现状和发展方向。Python 3.13 对 Android 和 iOS 上的 Python 提供 Tier 3 级支持。BeeWare 团队正推动将 Python 开源包生态引入移动端，在 CPython 测试套件和构建工具上也会加大投入。

5、Python 项目管理入门^[9]

探讨了如何管理 Python 项目的环境和依赖项，以及如何有效地构建项目，内容较长。

6、在 Python 中连接字符串：一个“啊哈”时刻^[10]

作者使用 Python 已长达 17 年，到底是什么内容让她发出“啊哈”的感叹？作者研究str.join() 时发现一个奇怪的问题：当使用生成器作为str.join()的入参时，性能比使用列表推导式慢约 16%。原因是 join() 会先将生成器转换为列表，然后拼接，因此导致额外的开销。PyPy 则不会做这种处理，它用生成器做入参时比列表推导式快约 5 倍。

7、掌握上下文管理器，简化 Python 资源管理^[11]

在使用资源时，经常要做重复性任务，如设置和关闭进程、打开和关闭资源。这些场景最适合用上下文管理器，文章介绍什么是上下文管理器、详细的使用指南、典型的使用场景和常见问题。

8、如何从Pandas 迁移到 Polars^[12]

Rust 开发的高性能 Polars 正在蚕食 Pandas 的市场份额。从 Panas 迁移到 Polars 是不是很麻烦？会不会导致数据处理流程和工具不兼容？作者演示了无缝切换的过程。

9、向 CPython 添加 JIT 编译器^[13]

这是对 PyCon 2024 一场演讲的文字报道，演讲者是给 Python 3.13 引入 JIT 编译器的 Brandt Bucher。介绍了 Python 3.13 前做的一系列改进，为什么要在 3.13 引入 JIT 编译器，团队当前所做的一些工作以及核心的实现细节问题。

10、Debug 日志：CPython GH-120437^[14]

文章分享了作者调试 Python 3.13 Beta 版本一个 Bug 的经历，涉及的模块是最新引入的 JIT/Tier 2 优化器。

11、使用 Rust 将 Python AST 的解析速度提高 20 倍^[15]

作者用第 53 期分享过的tach 库分析 3000 个文件，耗时近 10 秒。文章分析了耗时多的原因，然后用 Rust 重写了 C 代码，结果提速近 20 倍。使用了性能分析工具有 py-spy、speedscope 和 Valgrind。

12、Ruff：Rust 开发的 Python linter-formatter 的内部原理^[16]

这是一个系列文章的第一篇，试图解析 Ruff 库的内部实现原理，包括 Rust 和 Python 如何相互操作、Ruff 第一个版本是如何工作的、现在版本有哪些组成部分等内容。

🐿️项目&资源^[17]

1、pdf-to-podcast：将任何 PDF 转换为播客节目^[18]

利用 OpenAI 的文本转语音模型和 Google Gemini 来处理 PDF 文件，生成自然对话类播客，并输出为 MP3 文件。

2、prettypretty：漂亮的终端颜色库^[19]

帮助用 Python 和 Rust 开发出漂亮的终端用户界面。包含一个强大而通用的颜色库。

3、django-render：使用 Django 和 React 构建用户友好的应用^[20]

Web 全栈项目，构建完全客户端渲染的 React 应用，后端基于 Django，支持表单、会话验证和消息。支持 Storybook 和 Vite 热模块重载。

4、holmesgpt：GPT 支持的 DevOps 助手^[21]

从 DevOps 到 AIOps，查看告警并获取缺失的上下文数据，更快地找到根本原因。

5、labelme：用 Python 作图像多边形标注^[22]

一个用 Python 开发的图形图像标注工具，用 Qt 作图形界面。支持分类和清理图像标注，也支持视频标注，支持 GUI 定制。（star 12.7K）

6、aurora：Python 实现的快速、可扩展的静态站点生成器^[23]

简单的静态站点/博客生成器，渲染 4000 个 Markdown 文件大约花 1 秒钟。

7、httpstat：使 CURL 统计变得简单^[24]

以一种美观和清晰的方式将 curl(1) 统计数据可视化。单个 Python 文件，无外部依赖。（star 6K）

8、writer-framework：用于创建 AI 应用的全栈框架^[25]

提供可视化编辑器，支持拖放，无需写代码即可构建 UI；用 Python 编写后端代码，界面与业务逻辑间实现关注点分离。（star 1.2K）

9、surya：OCR、布局分析、顺序读取、90+ 种语言的行检测^[26]

一个文档 OCR 工具包，支持 90+ 语言，行级文本检测，支持布局分析（表格、图像、页眉等）。（star 8.8K）

10、MiniCPM-Llama3-V 2.5：手机上媲美 GPT-4V 的多模态 LLM^[27]

MiniCPM-V 系列的最新版本模型，共 8B 参数量，OpenCompass 得分超过 GPT-4V-1106、Gemini Pro、Claude 3、Qwen-VL-Max 等主流商用闭源多模态大模型。（star 7.5K）

11、pyod：用于异常值检测 Python 库^[28]

用于检测多变量数据中的异常，支持 50 多种检测算法，下载量超过 1700 万次。利用 numba 和 joblib 进行 JIT 编译和并行处理，拥有超高性能。（star 8.1K）

12、warp：用于高性能 GPU 仿真和图形的 Python 框架^[29]

NVIDIA 推出的框架，可将普通 Python 函数用 JIT 编译成在 CPU 或 GPU 上运行的高效的内核代码。专为空间计算而设计，可轻松编写用于物理模拟、感知、机器人和几何处理的程序。（star 3.4K）

🐧 往年回顾^[30]

Python潮流周刊#7：我讨厌用 asyncio^[31]（2023.06.17）