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Python 潮流周刊#22： Python 3.12.0 发布了！
chinesehuazhou · 2023-10-13 19:49:38 +08:00 · 1155 次点击这是一个创建于 432 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
你好，我是猫哥。这里每周分享优质的 Python 、AI 及通用技术内容，大部分为英文。标题取自其中一则分享，不代表全部内容都是该主题，特此声明。
本周刊由 **Python 猫** 出品，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的收入。
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本周刊开通 Telegram 频道后，已有 770+ 小伙伴加入，欢迎你的加入：[https://t.me/pythontrendingweekly]( https://t.me/pythontrendingweekly)
## 🦄文章&教程
1 、[Python 3.12.0 版本发布了]( https://www.python.org/downloads/release/python-3120/)
Python 最新大版本 3.12 发布了！包含许多新功能和优化，本期周刊有几篇文章涉及相关内容。（附：[Python 3.12 新功能的详细介绍]( https://realpython.com/python312-new-features/)）
2 、[Python 3.12 速览：子解释器]( https://realpython.com/python312-subinterpreters/)
Python 子解释器是什么？ 3.12 版本的 PEP-684 做了什么？ 3.13 版本可能会出现什么变化？
3 、[聊聊 Python 3.12 中 perf 的原生支持]( https://www.manjusaka.blog/posts/2023/10/05/the-perf-feature-python-312/)
介绍了 Python 的栈帧基本知识、3.12 之前对于 trace 和 perf 的实现、以及 3.12 新引入的 Linux 原生 perf 的实现。
4 、[Python 3.12 速览：静态类型的改进]( https://realpython.com/python312-typing/)
3.12 版本带来了一些调整和改进：使用类型变量来注释泛型类和函数、类型变量的新语法、使用新的 @override 装饰器作模型继承、用类型化的字典更精确注解 \*\*kwargs 。
5 、[FastAPI 中的依赖注入：构建可维护的高性能 Web 应用]( https://juejin.cn/post/7283461184514572349)
依赖注入是一种强大的设计模式，FastAPI 中如何利用依赖注入来构建可维护的高性能 Web 应用？涉及内容：使用依赖注入管理配置、数据库访问和 ORM 的依赖注入、高级依赖注入技巧、测试依赖注入、性能优化和缓存的依赖注入、安全性和依赖注入等。
6 、[深入理解 python 虚拟机：原来虚拟机是这么实现闭包的]( https://juejin.cn/post/7286670786563244090)
文章介绍了闭包的使用例子和使用原理，主要从虚拟机层面讨论函数闭包是如何实现的？
7 、[探索 Pexpect 库：深入理解 expect_list 方法]( https://juejin.cn/post/7287418444647677986)
[pexpect]( https://github.com/pexpect/pexpect) 可用于交互式应用的自动化，如 ssh 、ftp 、passwd 、telnet 等，Github star 2.4K 。文章介绍了它的 expect_list 方法的使用。
8 、[介绍 textual-plotext ，在终端里绘图]( https://textual.textualize.io/blog/2023/10/04/announcing-textual-plotext/)
介绍了 textual-plotext 库的用法，它可以在终端里用 [Plotext]( https://github.com/piccolomo/plotext) 绘图。
9 、[Python Asyncio 系列文章 5 篇]( https://bbc.github.io/cloudfit-public-docs/)
BBC R&D Cloudfit 团队的系列博客文章，Asyncio 系列已更新 5 篇，内容有基础概念及模式、异步上下文管理器和异步迭代器、库支持、混合异步和同步代码。
10 、[使用 eBPF 分析 Python 和 Ruby]( https://www.polarsignals.com/blog/posts/2023/10/04/profiling-python-and-ruby-with-ebpf)
使用 eBPF 从内存结构中读取抽象堆栈数据，实现堆栈跟踪及代码执行分析。
11 、[Python 3.12: 不那么热门的改动]( https://www.bitecode.dev/p/python-312-what-didnt-make-the-headlines)
文章介绍了 3.12 版本中不那么引入关注的改动：pathlib 库的改进、更好的调试体验、切片对象现在是可哈希的、意外出现的 math.sumprod()、新的命令行界面。
12 、[从供应链安全角度看 Python 3.12.0]( https://sethmlarson.dev/security-developer-in-residence-weekly-report-13)
Python 版本的发布流程是怎样的？版本构建的过程有哪些可改进的地方？文章另外介绍了用软件物料清单 （ SBOM ） 来跟踪软件分发的子组件以及它们在版本之间的变化。
🎁**Python 潮流周刊**🎁已免费发布了 22 期，访问下方链接，即可查看全部内容：[https://pythoncat.top/tags/weekly]( https://pythoncat.top/tags/weekly)
原文：[https://pythoncat.top/posts/2023-10-12-weekly]( https://pythoncat.top/posts/2023-10-12-weekly)
## 🐿️项目&资源
1 、[mwmbl：用 Python 实现的开源非营利搜索引擎]( https://github.com/mwmbl/mwmbl)
一个非营利、无广告、免费的搜索引擎，专注于可用性和速度。目前仅是概念验证版本，索引的页面还比较少。（ star 1K ）
2 、[dataherald：自然语言转 SQL 引擎]( https://github.com/Dataherald/dataherald)
基于结构化数据进行企业级问答，允许设置一个 API ，可用简单的英语回答问题。
3 、[dspy：使用基础模型编程的框架]( https://github.com/stanfordnlp/dspy)
一个使用语言模型 （ LM ） 和检索模型 （ RM ） 解决高级任务的框架。它统一了提示和微调 LM 的技术，以及推理、自我改进和使用检索和工具增强的方法。（ star 3.5K ）
4 、[TTS：文本到语音转换的深度学习工具包]( https://github.com/coqui-ai/TTS)
一个用高级文本生成语音的库，使用 1100 中语言的预训练模型，可用于训练新模型和微调任何语言的现有模型。（ star 20.3K ）
5 、[rustworkx：用 Rust 实现的高性能 Python 图形库]( https://github.com/Qiskit/rustworkx)
用 Rust 编写的通用 Python 图形库，拥有高性能和安全性。
6 、[faststream：构建与事件流交互的异步服务]( https://github.com/airtai/faststream)
一个用于构建与 Apache Kafka 、RabbitMQ 和 NATS 等事件流交互的异步服务框架，简化了为消息队列编写生产者和使用者的过程。
7 、[aiohttp：异步 HTTP 客户端/服务器框架]( https://github.com/aio-libs/aiohttp)
流行的异步 HTTP 框架，主要特点：支持客户端和服务端的 HTTP 协议、开箱即用的 Websocket 、支持中间件和可插拔路由。（ star 14K ）
8 、[panther：高性能的 Python Web 框架]( https://github.com/AliRn76/Panther)
基于 Python 3.11 的 Web 框架，特点有面向文档的数据库 ODM 、支持 Websocket 、提供缓存 API 、内置身份验证类、内置权限类、自定义中间件、可视化的 API 监控等。
9 、[qiskit：用于量子计算机的开源 SDK]( https://github.com/Qiskit/qiskit)
未来有可能人人都可以轻松使用量子计算机么？[Qiskit]( https://qiskit.org/documentation/) 项目的目标是这样。这个库是 Qiskit 的核心组件，包含用于创建和使用量子电路、量子算子和基元函数的构建块。（ star 3.9K ）
10 、[vizro：用于创建模块化数据可视化应用的工具包]( https://github.com/mckinsey/vizro)
使用几行简单的配置就能创建复杂的仪表板，利用 Plotly 和 Dash 等库绘图。支持多种格式编写配置，包括 Pydantic 模型、JSON 、YAML 或 Python 字典。（ star 1.5K ）
11 、[numpy-ml：用 numpy 作机器学习]( https://github.com/ddbourgin/numpy-ml)
这是一个由大量机器学习模型、算法和工具组成的集合，专门用 NumPy 和 Python 标准库编写。（ star 14K ）
12 、[pdfplumber：PDF 解析库]( https://github.com/jsvine/pdfplumber)
可解析 PDF 每个文本字符、矩形和线条的详细信息，支持提取表格和可视化调试。（ star 4.6K ）
## 🐢播客&视频
1 、[Mojo 编程语言的新手入门教程]( )
FreeCodeCamp 推出的一个 Mojo 入门学习视频，已接近 10 万播放量。
2 、[Python 3.12: 你需要知道的新特性]( )
探讨 Python 3.12 中令人兴奋的新功能和改进，也讨论了即将发布的版本将删除的一些元素。
原文：[https://pythoncat.top/posts/2023-10-12-weekly]( https://pythoncat.top/posts/2023-10-12-weekly)
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2 、[Python 3.12 速览：子解释器]( https://realpython.com/python312-subinterpreters/)
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3 、[聊聊 Python 3.12 中 perf 的原生支持]( https://www.manjusaka.blog/posts/2023/10/05/the-perf-feature-python-312/)
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4 、[Python 3.12 速览：静态类型的改进]( https://realpython.com/python312-typing/)
3.12 版本带来了一些调整和改进：使用类型变量来注释泛型类和函数、类型变量的新语法、使用新的 @override 装饰器作模型继承、用类型化的字典更精确注解 \*\*kwargs 。
5 、[FastAPI 中的依赖注入：构建可维护的高性能 Web 应用]( https://juejin.cn/post/7283461184514572349)
依赖注入是一种强大的设计模式，FastAPI 中如何利用依赖注入来构建可维护的高性能 Web 应用？涉及内容：使用依赖注入管理配置、数据库访问和 ORM 的依赖注入、高级依赖注入技巧、测试依赖注入、性能优化和缓存的依赖注入、安全性和依赖注入等。
6 、[深入理解 python 虚拟机：原来虚拟机是这么实现闭包的]( https://juejin.cn/post/7286670786563244090)
文章介绍了闭包的使用例子和使用原理，主要从虚拟机层面讨论函数闭包是如何实现的？
7 、[探索 Pexpect 库：深入理解 expect_list 方法]( https://juejin.cn/post/7287418444647677986)
[pexpect]( https://github.com/pexpect/pexpect) 可用于交互式应用的自动化，如 ssh 、ftp 、passwd 、telnet 等，Github star 2.4K 。文章介绍了它的 expect_list 方法的使用。
8 、[介绍 textual-plotext ，在终端里绘图]( https://textual.textualize.io/blog/2023/10/04/announcing-textual-plotext/)
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10 、[使用 eBPF 分析 Python 和 Ruby]( https://www.polarsignals.com/blog/posts/2023/10/04/profiling-python-and-ruby-with-ebpf)
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11 、[Python 3.12: 不那么热门的改动]( https://www.bitecode.dev/p/python-312-what-didnt-make-the-headlines)
文章介绍了 3.12 版本中不那么引入关注的改动：pathlib 库的改进、更好的调试体验、切片对象现在是可哈希的、意外出现的 math.sumprod()、新的命令行界面。
12 、[从供应链安全角度看 Python 3.12.0]( https://sethmlarson.dev/security-developer-in-residence-weekly-report-13)
Python 版本的发布流程是怎样的？版本构建的过程有哪些可改进的地方？文章另外介绍了用软件物料清单 （ SBOM ） 来跟踪软件分发的子组件以及它们在版本之间的变化。
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一个非营利、无广告、免费的搜索引擎，专注于可用性和速度。目前仅是概念验证版本，索引的页面还比较少。（ star 1K ）
2 、[dataherald：自然语言转 SQL 引擎]( https://github.com/Dataherald/dataherald)
基于结构化数据进行企业级问答，允许设置一个 API ，可用简单的英语回答问题。
3 、[dspy：使用基础模型编程的框架]( https://github.com/stanfordnlp/dspy)
一个使用语言模型 （ LM ） 和检索模型 （ RM ） 解决高级任务的框架。它统一了提示和微调 LM 的技术，以及推理、自我改进和使用检索和工具增强的方法。（ star 3.5K ）
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5 、[rustworkx：用 Rust 实现的高性能 Python 图形库]( https://github.com/Qiskit/rustworkx)
用 Rust 编写的通用 Python 图形库，拥有高性能和安全性。
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7 、[aiohttp：异步 HTTP 客户端/服务器框架]( https://github.com/aio-libs/aiohttp)
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