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??文章&教程

1、Kenneth Reitz：遲來的道歉，以及 requests 3 的進展

2019 年時 requests 3 的籌款鬧出了不小的風波，后來似乎沒什么消息。現在作者發了一篇道歉文，看來項目是要重啟了！文中列舉了目前已經完成的一些事情，包括給所有公開接口加上了類型提示、重構所有命名空間和調整成兼容異步編程等。（附：籌款風波之《Why I'm not collaborating with Kenneth Reitz》）

2、grequests：異步的 HTTP 請求

grequests 構建在 gevent 庫之上，可以并發多個請求，有效利用異步編程的強大功能。這篇基礎教程介紹了它的基本使用方法，以及一個提升性能的建議。

3、開發一個 Python 編譯器和解釋器

這是一系列博文，目前已更新 6 篇，目標是探索和研究實現 Python 等編程語言所需的概念和算法，將會涉及分詞器、解析器、編譯器和解釋器。

4、使用 Python+ChatGPT 開發一個書籍摘要 AI

一篇教程，用 Python、Langchain 和 OpenAI embedding 開發一個書籍摘要工具。另外，作者使用 Streamlit 發布了一個在線體驗網站。

5、數據庫生成的列 ：Django & SQLite

GeneratedField 是正在開發的 Django 5.0 的新功能，利用數據庫的能力自動計算數據列的值。作者是 Django 的貢獻者，測試了在 SQLite 中使用這個新功能的各種場景。（附：這篇文章還介紹了一些 Django 5.0 中的新東西）

6、你能用 Python 的 bisect 模塊做到這些事

bisect 模塊只有兩個函數，但可以做很多事，文章介紹了：二分搜索、前綴搜索、在列表中查找連續的相等值、查找字典中最接近的鍵、自定義對象的排序、按照字典 key 搜索。

7、為什么說在 Windows 上為 Python 3.12 構建的 SciPy 是一個小奇跡？

每當 Python 發布新版本時，三方庫的維護者們也要緊鑼密鼓開發兼容的對應版本，這不是輕松的事。作者介紹了他們遇到的嚴峻挑戰，其實就是 Python 社區老大難的打包問題。好在維護者們已經找到了適用的解決方案。

8、使用 AI 進行網頁抓取實驗（使用 GPT-4 解析 HTML）

OpenAI 發布了新的模型，它的能力到底如何呢？使用 GPT-4 作網頁抓取，具有哪些優點和缺點呢？文章分別實驗了抓取結構良好的網站、抓取 Google 自然搜索結果、抓取 Google SERP、以及抓取 Google MAPS 結果。

9、Django vs Flask：哪個是最好的 Python Web 框架？

Python 圈最為流行的兩大 Web 框架，到底應該如何取舍呢？這是一篇細致的長文，詳細對比了它們在模板系統、URL 調度器、數據庫支持、身份驗證及授權、測試、軟件架構、學習曲線等方面的差異。沒有更好的，只有是否適合你的。

10、在 Mac 上安裝 Python 的正確方法

如何在新的 M2 MacBook 上安裝 Python 呢？這篇手把手的指導教程中，作者給出的建議是 Pyenv + pyenv-virtualenv 。

11、用 Python 開發簡單的 Android 數據分析應用

這篇教程指導你開發一個 Android 數據分析應用，其作用是記錄和顯示你全天在屏幕上花費的時間。使用的 GUI 框架是kivy ，數據分析使用了Pandas 。

12、改進 Numpy 的 Python API，為 2.0 版本準備

NEP-52 是 Numpy 的一則增強提案，旨在識別 Numpy 中過時、重復和棄用的 Python API，并作重構優化。這項工作是為了順利遷移到 Numpy 2.0 而做的準備。作者介紹了他在其中遇到的挑戰和取得的部分成就。

??Python開發者調查??官方第七次開發者調查，旨在了解 Python 開發社區的現狀，鼓勵你花費幾分鐘來填寫：填寫地址

???項目&資源

1、pyvideotrans：視頻的語言翻譯，并添加配音

一個視頻翻譯工具，可將一種語言的視頻翻譯為另一種語言和配音的視頻。（star 1.4K）

2、pyink：Google 內部修改 Black 而成的代碼格式化工具

由 Black 派生而成，用于解決 Google 數千名工程師在 monorepo 上工作產生的問題。

3、sqlmodel：Python 中的 SQL 數據庫

由 FastAPI 作者開源的 SQL 數據庫，結合了 SQLAlchemy 和 Pydantic，旨在實現簡單性、兼容性和穩健性。（star 11.2K）

4、wagtail：一個 Django 內容管理系統

一個專注于用戶體驗的后臺管理系統，上期分享了關于“Django Admin 丑陋”的文章，wagtail 是可提供給終端用戶使用的最佳推薦。（star 16.2K）

5、NBA-Machine-Learning-Sports-Betting：使用機器學習的 NBA 比賽預測

一個機器學習 AI，用于預測 NBA 比賽勝負。包含 2007-08 賽季到本賽季的所有球隊數據。

6、Python_EBook_Free：Python 電子書和資源

這個倉庫歸檔了一些 Python 電子書和學習資源，都是 PDF 格式。

7、pathway：高吞吐量和低延遲實時數據處理框架

一個數據處理框架，結合了 LLM 程序的批處理、流式處理和實時 API，可與各種數據源交互（如 Kafka、CSV 文件、SQL/noSQL 數據庫和 REST API）。

8、prefect：一個工作流編排工具，構建數據管道

它是數據密集型工作流的編排器，可將 Python 函數轉換為可觀察和編排的工作單元。支持自動重試、分布式執行、調度、緩存等功能，擁有強大的儀表板進行監控。（star 13.2K）

9、VideoCrafter：生成高質量視頻模型

一個支持高清晰度的視頻生成和編輯工具，目前包括文字生成視頻及圖片生成視頻兩種模型。（star 3K）

10、程序員值得看的 42 個學習資源

這篇文章收集了一系列基礎資源、課程和教程、編碼游戲、書籍、播客、YouTube 頻道、最佳實踐等等。

11、networkx：Python 的網絡分析庫

用于創建、操作和研究復雜網絡的結構、動力學和功能，適用于復雜網絡的分析。（star 13.4K）

12、PythonFrameworks：Python 的各種框架匯總

這個項目收錄了 Python 中的各種框架，有 Web 框架、API 框架、CMS、ML&DL&AI、任務/消息隊列、并行&分布式計算、工作流&管道、DevOps、爬蟲、GUI&TUI，等等。提供有一個在線網站。

??播客&視頻

1、core.py：一檔新的 Python 播客

由 Python 核心開發者 Pablo Galindo 和 ?ukasz Langa 主理的播客，已推出兩期節目：核心開發者 Sprint 及 Python 3.13.0 alpha 1、PEP-703：移除 GIL

2、為什么靜態類型又流行起來了？

上世紀 90 年代誕生的 Python、Ruby、PHP 和 JavaScript 這些動態編程語言都在擁抱靜態類型（mypy、Sorbet、Hack 和 TypeScript），誕生不算久的 Go、Kotlin、Dart 和 Rust 等都是靜態類型。為什么靜態類型卷土重來？這對未來意味著什么？

3、《Boost your Git DX》作者的兩期播客

Adam Johnson 新書《提升你的 Git 開發者體驗》上市后，分別參加了Real Python Podcast #179 和 Pybites #139 兩期播客節目。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python 潮流周刊#26：requests3 的现状的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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