这里记录每周值得分享的 Python 及通用技术内容，部分内容为英文，已在小标题注明。（本期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。）
文章&教程
1、编程语言的错误处理模式
文章讨论了编程中处理错误的四种常见方法：返回错误代码（C、Go）、异常（Java、C＃、Python、C++）、回调函数（JavaScript）和 Result 对象（Haskell、Rust、Kotlin）。对每种方法进行了分析，介绍了它们的优缺点以及使用时需要注意的地方。
2、深入理解 Python 虚拟机：描述器实现原理与源码分析
文章介绍了描述器的实现原理，分析了 CPython 源码中描述器相关的字节码指令，并使用 Python 代码解释了描述器的执行逻辑。文章出自 Github 上的《深入理解 Python 虚拟机系列》，该系列已含 20+ 文章。
3、人工智能 AI 孙燕姿模型应用实践
最近 AI 孙燕姿太火了！文章基于 Python3.10 和开源库 so-vits-svc（高表现力的语音合成模型）、Spleeter（人声和伴奏分离）和 FFMPEG（声音与伴奏合并），手把手演示了让 AI 孙燕姿演唱歌曲。（PS.由于担心侵权风险，so-vits-svc 项目已经归档了）
4、用 C 语言写一个 Python 包
文章介绍了 Python 的 C 语言 API 相关特性，最后实现了一个模仿官方 datetime 的 C 扩展模块。文章出自《Python 之 C 语言 API 系列教程》的第一篇，该系列目前已更新两篇。
5、Python 工具箱系列文章
这是一个系列文章，目前包含 31 篇文章，最近介绍的几个工具是数据库相关的：Neo4j（一个 NoSQL 图数据库，使用 Py2neo 操作）、PostgreSQL（一个关系型数据库，使用 Psycopg2 操作）、MongoDB、Access、ClickHouse、Redis 等。
6、PEP-713：可调用的模块（英文）
Łukasz Langa 发起的新提案，提议支持在模块的全局命名空间中定义一个__call__对象以使模块可直接调用，__call__对象可以是一个标准函数或任意可调用对象。提案目前是草稿状态，未采纳。
7、“Externally managed environments”：当 PEP-668 影响了 pip（英文）
在较新 Linux 系统上使用 pip install 时可能遇到“externally managed environment”错误。原因：Linux 发行版已预装某些 Python 包，pip install 可能导致系统包冲突。解决方法：开发时用虚拟环境；Docker 里不用系统 Python；需最新工具时用 pipx。Python 包管理较为痛苦，短时间内难以改善。
8、Bevy v2.0：Python 的依赖注入框架（英文）
Bevy v2.0 是一个强大的依赖注入框架，可以帮助简化 Python 应用程序的管理。文章介绍了三种解决依赖关系的方法：全局变量、参数传递和依赖注入。Bevy v2.0 使用的方法包括参数注入、属性注入、仓库和依赖构造函数等。
项目&代码
最近几个月，乘着人工智能的东风，Github 上天天都被 AI 相关的项目屠榜，相信读者们已经从各种渠道看到过那些知名的以 Python 为主的开源项目了。因此，为了不撞车，本周刊主要收录一些小而美的项目。本期以中文开发者的项目为主。
1、「数字生命」的服务端
一个“有生命的”语音助手 Python 项目，支持与前端通信、语音识别、chatGPT 接入和语音合成。前端部分可渲染人物动画、录音和播放声音。
2、一个基于VITS的简单易用的语音转换（变声器）框架
具有以下特点：使用 top1 检索替换输入源特征为训练集特征来杜绝音色泄漏；即便在相对较差的显卡上也能快速训练；使用少量数据进行训练也能得到较好结果（推荐至少收集 10 分钟低底噪语音数据）；可以通过模型融合来改变音色（借助 ckpt 处理选项卡中的 ckpt-merge）；简单易用的网页界面；可调用 UVR5 模型来快速分离人声和伴奏。
3、电子书翻译器（Calibre 插件）
一个可以将电子书翻译成指定语言（原文译文对照）的 Calibre 插件。支持多种翻译引擎，包括 Google 翻译、ChatGPT 以及 DeepL。支持所有 Calibre 所支持的电子书格式（输入格式 48 种，输出格式 20 种）。支持批量翻译、支持缓存续译、提供大量自定义设置。
4、跨平台的超轻量级嵌入式 Python 引擎
一个完全重写的超轻量级 Python 引擎，零依赖，零配置，可以在 Flash ≤ 64KB，RAM≤ 4KB 的平台下运行，极易部署和扩展，具有大量的中文文档和视频资料。
播客&视频
1、硬地骇客：大厂程序员构建 “小生意”，更加从容应对裁员潮
"每一位 hacker，每一位开发者，每一位程序员，都值得拥有一个属于自己的小生意”。这档播客已发布了几期关于独立开发者的话题，对作为程序员的我们，在技术、产品、创业等方面会有所启发。
2、Talk Python To Me #414：漫步创业之路（英文）
在 4 月的 PyCon 上，有一个专门展示新型 Python 创业公司的展台，叫做 Startup Row。在这期节目中，主播与这些公司的创始人分别聊了 5-10 分钟，这期节目同时包含了播客和视频。
3、PythonBytes #335：应该开始用 mojo 了么？（英文）
Mojo 是 LLVM 及 Swift 之父新开发的 AI 编程语言，号称比 Python 快 35000 倍。Mojo 已支持 Python 的许多核心特性，包括 async/await、错误处理、可变参数等等，但是它仍然处于早期阶段，缺少许多功能，比如还不支持类！
4、ChatGPT提示工程师｜AI大神吴恩达教你写提示词（英文）
鼎鼎大名的吴恩达联合 OpenAI，推出了一个面向开发者的 ChatGPT 提示词课程。这是 B 站上的链接，配有双语字幕。
问题&讨论
1、如何系统地自学Python？
知乎上的一个热门问题，已有 7.4 万人关注和 1200+ 回答。
2、[吐槽] conda 真是太难用了！ 如何优雅地管理 Python 环境？
v2ex 上的一个帖子，吐槽使用 Conda 遇到了各种问题，包括安装后找不到命令、安装依赖卡住不动、影响系统更新等等。
3、允许在 for 循环的循环头中使用推导式语法（英文）
这个帖子提出了一个想法：让 Python 的 for 循环支持推导式语法“for i in x if i % 2 == 0:”。
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关于周刊
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到了这里，关于Python潮流周刊#1：如何系统地自学Python？的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
