【往期回顾】Python 潮流周刊#105：Dify突破10万星、2025全栈开发的最佳实践
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本期分享了 12 篇文章，12 个开源项目，全文 1728 字。
🦄文章&教程[2]
1、2025 开发 React+Flask 项目的最佳实践[3]
作者写了一份经典的 React + Flask 项目教程，文章演示了如何用 Vite 替代已停止维护的 create-react-app 来构建 React 前端。详细介绍了项目结构设计、虚拟环境配置和热模块重载等现代开发特性，为全栈开发提供了最佳实践方案。
2、如何用 Django 和 rspack 打包前端资源？[4]
Django 项目的现代前端打包方案是什么？作者分享了从 Webpack 迁移到 rspack 的完整方案，通过配置库和模板标签实现了热模块重载、内容哈希缓存和生产环境优化，解决了前端资源打包和部署的常见问题。
3、在 Python unittest 中共享通用测试[5]
共享通用测试指的是将多个对象或类共有的测试逻辑集中到一个基类或模块中。文章详细对比了三种实现方法：删除基类、测试类混入和 pytest 的 test 属性，分析了各自的优缺点。
4、本地速度，顺畅部署：Heroku 增加对 uv 的支持[6]
Heroku 宣布支持 uv 这个用 Rust 编写的 Python 包管理器，相比传统的 pip，在依赖解析和安装速度上有了显著提升。文章回顾了 Python 包管理的演进历史，详细介绍了 uv 的核心优势：极速安装、高效依赖解析和与现有标准的兼容性。
5、Python 代码优化的四种方法[7]
文章介绍了四种 Python 代码性能优化的方法：选择更合适的数据结构（元组比列表快 6 倍、字典和集合的 O(1) 查找）、作用域管理（局部变量比全局变量快 50%）、列表推导式和生成器表达式，以及充分利用内置函数和库的重要性。
6、PEP-794：包的导入名称元数据[8]
PEP 794 提出在 Python 包元数据中新增 Import-Name 字段，用于记录项目安装后提供的导入名称。这解决了项目名与导入名不匹配的问题，让 IDE 能准确推荐安装包，也有助于垃圾包检测。
7、如何在不用微服务的情况下拆分 Django 单体应用[9]
作者开发了 django-queuebie 包来解决 Django 单体应用的复杂度问题，通过同步消息队列实现命令和事件模式，将复杂业务逻辑拆分为很小的独立消息处理器，支持跨域边界解耦，避免了微服务的复杂性开销。
8、Python 字节码中的局部变量是如何工作的？[10]
作者开发了 Rust 版的 Python 解释器 Memphis，深入解析了局部变量在字节码中的工作原理，包括局部变量在栈上的存储机制、字节码编译与执行过程。
9、Django 全局禁用外键[11]
文章介绍了外键的作用和优势，解释了为什么大公司的 DBA 通常禁用外键（维护困难、性能影响、分库分表限制），并提供了高效的解决方案：通过继承 Django 的 MySQL 引擎并设置 supports_foreign_keys = False 来全局禁用外键生成。
10、我做了一个比 Elasticsearch 更差的搜索引擎[12]
作者分享了开发 SearchArray 为 Pandas 添加全文搜索功能的经历，通过 BEIR 基准测试与 Elasticsearch 对比发现性能全面落后。。。文章深入分析了搜索引擎优化技术，包括 WAND 算法如何避免不必要的计算、位置索引与传统倒排索引的区别，以及为什么真正的搜索引擎能够实现高性能。
11、用 Pinata、OpenAI 和 Streamlit 开发 PDF 聊天应用[13]
如何开发一个支持用户上传 PDF 并与内容进行聊天的应用？这篇教程使用 Pinata 做去中心化文件存储、OpenAI API 处理自然语言交互、Streamlit 提供用户界面，实现了简单的 PDF 聊天应用。
12、一只恐龙学习 Poetry[14]
作者自称是 Python 界的"恐龙"，因为从 Python 1.5 时代就开始使用 Python，但直到最近才真正了解 Poetry 这个项目依赖管理工具。介绍了如何在现有项目中设置 Poetry，包括通过 pipx 安装、配置 shell 环境和补全功能，以及将 requirements.txt 项目迁移到 Poetry 的完整过程。
🐿️项目&资源[2]
1、dify：开源的大模型应用开发平台[15]
Dify 是国内团队开源的项目，最近 star 数超过 10 万了！通过直观的界面将 AI 工作流、RAG 管道、智能体、模型管理和可观测性等特性整合，让你能够快速从原型开发到生产部署。（star 101K）
2、sequor：以 SQL 为中心的 API 集成平台[16]
一个以 SQL 为中心的工作流平台，在现代数据栈中构建可靠的 API 集成。支持 YAML 定义工作流、Jinja 或 Python 动态参数以及 SQL 逻辑处理。
3、bilive：B 站直播录制和自动化处理工具[17]
极快的 B 站直播录制、自动切片、自动渲染弹幕以及字幕并投稿至 B 站，综合多种模态模型，兼容超低配置机器。（star 2.5K）
4、local-ai-packaged：本地 AI 一体化部署包[18]
一个 Docker Compose 模板，集成了 Ollama 本地大模型、Open WebUI 聊天界面、n8n 工作流平台、Supabase 数据库、Flowise AI 智能体构建器、Neo4j 知识图谱引擎等多个组件，为自托管 AI 工作流提供一站式解决方案。（star 1.8K）
5、NLWeb：自然语言网站交互平台[19]
微软开源的自然语言网站交互平台，简化了为网站开发对话界面的过程。原生支持 MCP 协议，利用 Schema.org 等结构化格式为网站快速实现对话端点。（star 4.9K）
6、OpenThinkIMG：让 LVLM 能够用图像思考[20]
通过灵活的视觉工具管理、分布式工具部署和创新的 V-ToolRL 强化学习方法，使 AI 智能体能够交互式地使用视觉工具来分解、分析和解决复杂的视觉问题。
7、pageql：在 HTML 中直接嵌入 SQL[21]
一个模板语言和微型 Python Web 框架，可在 HTML 中直接嵌入 SQL 语句。受 ColdFusion 和 HTMX 启发，支持响应式渲染，随数据库数据发生变化而自动更新。
7、AutoAgent：全自动化零代码 LLM 智能体框架[22]
全自动化的高度自主开发框架，仅通过自然语言就能创建和部署 LLM 智能体。在 GAIA 基准测试中表现优异，可媲美 OpenAI 的 Deep Research。（star 4.6K）
9、LMCache：大模型的 Redis[23]
通过在 GPU、CPU 内存、本地磁盘等位置存储可重用文本的 KV 缓存，实现缓存复用以减少延迟时间并提高吞吐量。（star 1.3K）
10、davia：将 Python 代码快速转换成应用[24]
将程序（特别是 AI 智能体和数据驱动的内部工具）快速转换为交互式 Web 应用的框架。基于 FastAPI 构建，支持实时流式更新，自动生成用户界面。
11、ovld：Python 函数的高级多重分派[25]
快速的 Python 多重分派库，支持基于类型注解的函数重载，不同于 singledispatch，它支持多个参数的分派。提供变体、混入、基于值的分派、关键字参数分派等高级特性。
12、arc-export：Arc 浏览器固定标签页导出工具[26]
将 Arc 浏览器的固定标签页转换为标准 HTML 书签文件的 Python 脚本，解决了 Arc 浏览器缺乏固定标签页导出功能的问题。（将近 1000 star，想不到诉求这么大）
🐧往年回顾[2]
Python潮流周刊#55：分享 9 个高质量的技术类信息源！[27] （2024.06.10）
Python潮流周刊#5：并发一百万个任务要用多少内存？[28] （2023.06.03）
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Python 潮流周刊第3季总结，附电子书下载[30]
Python 潮流周刊第二季完结（31~60）[31]
Python 潮流周刊第 2 季完结了，分享几项总结[32]
Python 潮流周刊第2季（31~60）-纯链接版[33]
Python 潮流周刊第一季精华合集（1~30）[34]
万字浓缩版，Python 潮流周刊第 1 季的 800 个链接！[35]
参考资料
[1] Github: https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly
[2] 🦄文章&教程: https://weekly.pythoncat.top
[3] 2025 开发 React+Flask 项目的最佳实践: https://blog.miguelgrinberg.com/post/create-a-react-flask-project-in-2025
[4] 如何用 Django 和 rspack 打包前端资源？: https://406.ch/writing/how-i-m-bundling-frontend-assets-using-django-and-rspack-these-days/
[5] 在 Python unittest 中共享通用测试: https://adamj.eu/tech/2025/05/30/python-unittest-common-tests/
[6] 本地速度，顺畅部署：Heroku 增加对 uv 的支持: https://www.heroku.com/blog/local-speed-smooth-deploys-heroku-adds-support-uv/
[7] Python 代码优化的四种方法: https://blog.appsignal.com/2025/05/28/ways-to-optimize-your-code-in-python.html
[8] PEP-794：包的导入名称元数据: https://peps.python.org/pep-0794/
[9] 如何在不用微服务的情况下拆分 Django 单体应用: https://medium.com/ambient-innovation/how-to-split-up-a-django-monolith-without-using-microservices-e93759c606a7
[10] Python 字节码中的局部变量是如何工作的？: https://fromscratchcode.com/blog/how-local-variables-work-in-python-bytecode/
[11] Django 全局禁用外键: https://www.kawabangga.com/posts/6980
[12] 我做了一个比 Elasticsearch 更差的搜索引擎: https://softwaredoug.com/blog/2024/08/06/i-made-search-worse-elasticsearch
[13] 用 Pinata、OpenAI 和 Streamlit 开发 PDF 聊天应用: https://dev.to/jagroop2001/building-a-chat-with-pdfs-using-pinataopenai-and-streamlit-3jb7
[14] 一只恐龙学习 Poetry: https://peateasea.de/a-dinosaur-learns-poetry/
[15] dify：开源的大模型应用开发平台: https://github.com/langgenius/dify
[16] sequor：以 SQL 为中心的 API 集成平台: https://github.com/paloaltodatabases/sequor
[17] bilive：B 站直播录制和自动化处理工具: https://github.com/timerring/bilive
[18] local-ai-packaged：本地 AI 一体化部署包: https://github.com/coleam00/local-ai-packaged
[19] NLWeb：自然语言网站交互平台: https://github.com/microsoft/nlweb
[20] OpenThinkIMG：让 LVLM 能够用图像思考: https://github.com/zhaochen0110/OpenThinkIMG
[21] pageql：在 HTML 中直接嵌入 SQL: https://github.com/adamritter/pageql
[22] AutoAgent：全自动化零代码 LLM 智能体框架: https://github.com/HKUDS/AutoAgent
[23] LMCache：大模型的 Redis: https://github.com/LMCache/LMCache
[24] davia：将 Python 代码快速转换成应用: https://github.com/davialabs/davia
[25] ovld：Python 函数的高级多重分派: https://github.com/breuleux/ovld
[26] arc-export：Arc 浏览器固定标签页导出工具: https://github.com/ivnvxd/arc-export
[27] Python潮流周刊#55：分享 9 个高质量的技术类信息源！: https://pythoncat.top/posts/2024-06-10-weekly
[28] Python潮流周刊#5：并发一百万个任务要用多少内存？: https://pythoncat.top/posts/2023-06-03-weekly
[29] 立即订阅: https://xiaobot.net/p/python_weekly
[30] Python 潮流周刊第3季总结，附电子书下载: https://pythoncat.top/posts/2025-04-20-sweekly
[31] Python 潮流周刊第二季完结（31~60）: https://pythoncat.top/posts/2025-04-20-iweekly
[32] Python 潮流周刊第 2 季完结了，分享几项总结: https://pythoncat.top/posts/2024-07-14-iweekly
[33] Python 潮流周刊第2季（31~60）-纯链接版: https://pythoncat.top/posts/2025-04-19-sweekly
[34] Python 潮流周刊第一季精华合集（1~30）: https://pythoncat.top/posts/2023-12-11-weekly
[35] 万字浓缩版，Python 潮流周刊第 1 季的 800 个链接！: https://xiaobot.net/post/78c3d645-86fa-4bd8-8eac-46fb192a339e
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