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。标题取自其中两则分享，不代表全部内容都是该主题，特此声明。
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🦄文章&教程
1、PEP-703 无 GIL CPython 的进展
PEP-703 是 no-GIL 项目形成的提案，就在本周，Python 指导委员会宣布采纳了这个提案！这篇文章写于消息宣布的两周前，总结了过去一段时间里发生的技术思考和进展。（附：PEP-703 的讨论）
2、PEP-730 CPython 提供对 iOS 的官方支持
这是一个新提案，建议 CPython 提供对 iOS 系统的 Tier 3 级支持。如果提案被采纳，则 Python 将会有更广泛的使用。 BeeWare 和 Kivy 是支持 iOS 的 Python APP 开发框架，说明了技术的可行性。
3、Django 进阶：开发高级的功能
文章探讨在 Django 应用中集成一些高级的特性，例如：实现所见即所得编辑器、用户认证授权、实时通信功能、异步任务、集成 Elasticsearch 作全文搜索、自动化测试与持续集成。
4、在 Python 中开发异步的任务队列
介绍了使用 multiprocessing.Pool、multiprocessing.Queue 和 Redis 实现简单的任务队列，实现基础的任务调度处理。
5、Flask、它的生态和向后兼容性
上期周刊分享了一则吐槽 Flask 向后兼容性不好的文章（见下），这篇是对它的回应，作者是 Flask 的维护者之一。
6、继续关于 Flask 的讨论
这是上周《我们必须聊聊 Flask》的后续，作者收到了一些正面和反面的回应，文章延续了之前的话题，并主要反驳了一些观点。
7、介绍 rip - 快速而简约的 pip 实现
rip 是用 Rust 开发的 PyPI 包解析及安装库，即 Rust 版本 pip。它试图在 Conda 和 PyPI 间架起一座坚固的桥梁，文章介绍它为了克服这两者的主要区别（元数据提取、Wheel 文件元数据、依赖项规范）而做的一些工作。
8、使用 Rust 将数据分析速度提高 180,000 倍
如何使用 Rust 实现关键代码来提升 Python 程序的性能？文章从多个方面优化 k-CorrSet 问题的实现，得到了很高的速度提升。
9、什么是 lambda 表达式？
什么是 lambda 表达式和 lambda 函数？lambda 函数与 Python 的其它函数有何不同？它有什么局限性、什么时候应该避免使用、通常使用在什么场景？
10、手撸个视频翻译和配音工具玩玩 结果不太妙
视频翻译是对原始语言的视频处理后，显示为其它语言的字幕及配音。文章是一个低成本的尝试，技术栈：语音识别使用 openai-whisper 离线模型、文字翻译使用 Google 接口、文字合成语音使用 Microsoft Edge tts。
11、掌握使用 FastAPI 进行集成测试
集成测试是指将各个代码单元作为一个整体进行测试。文章介绍基于 FastAPI 的集成测试方法，包括如何模拟身份验证、如何模拟外部 API、如何模拟 MangoDB 相关操作、如何模拟 AWS S3。
12、Python 代码转为 LATEX 公式工具
latexify_py 是一个 Google 开源的 Python 包，可以将 Python 源代码片段编译为相应的 LaTeX 表达式。文章介绍了它的使用方法，包括如何将 Python 函数转为公式、Latexify 参数设定、Latexify 生成伪代码。
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🐿️项目&资源
1、celery：分布式任务队列
Python 中比较成熟的任务队列库，支持 RabbitMQ、Redis 等中间件，很容易与主流 Web 框架集成。（star 22.4K）
2、rq：简单的任务队列
RQ（Redis Queue）是基于 Redis 的任务作业库，使用门槛低，支持排队、定时、重试等功能。（star 9.2K）
3、huey：轻量级的任务队列
简单轻量级的任务队列库，支持 Redis、SQLite、文件系统和内存存储，支持多进程、多线程或 Greenlet 任务执行模型。（star 4.7K）
4、rip：快速解决和安装 Python 包（Rust 版 pip）
用 Rust 实现的 pip，支持下载、解析和安装 PyPI 包，支持 wheel （部分支持），计划将 sdist 文件。
5、Selenium-python-helium：Web 自动化库，让 Selenium 更好用
Selenium 是 Web 自动化的最优库之一，Helium 是在其基础上的封装，使 Web 自动化更为方便。除了高级 API，它还简化了 Web 驱动管理、支持与嵌套的 iFrame 中元素交互、支持隐式等待、支持显式等待。（star 3.6K）
6、rendercv：用 YAML/JSON 文件创建 PDF 格式的简历
它支持解析 YAML 及 JSON 文件的简历，创建 latex 文件，然后渲染成 PDF 格式。目前仅有一款主题。
7、latexify_py：用 Python 代码生成 LaTeX 表达式
可以将 Python 源码或 AST 编译为 LaTex，使用 IPython 来漂亮地打印编译的函数。（star 6.5K）
8、localpilot：Mac 上的 Github Copilot
在 Macbook 本机上使用的编程助手，配置及使用非常简易。（star 2.6K）
9、annoy：C++/Python 的近似最近邻搜索
用于搜索空间中靠近给定查询点的点，与其它同类库的最大不同是可使用静态文件作为索引，可实现跨进程共享索引。被 Spotify 用作音乐推荐。（star 12.1K）
10、voyager：用于 Python 和 Java 的近似邻搜索库
可对内存中的向量集合执行快速的近似最近邻搜索。也是出自 Spotify，每天被查询数亿次，扛得住海量用户的请求。召回率比 annoy 高。
11、Test-Agent：国内首个测试行业大模型工具
它旨在构建测试领域的“智能体”，融合大模型和质量领域工程化技术，促进质量技术代系升级。开源了测试领域模型 TestGPT-7B，该模型以 CodeLlama-7B 为基座。
12、waymax：用于自动驾驶研究的基于 JAX 的模拟器
Waymo 是 Google 旗下的自动驾驶公司，Waymax 是其开源的轻量级、多智能体、基于 JAX 的自动驾驶模拟器，可轻松分发和部署在 GPU 和 TPU 等硬件加速器上。
🐢播客&视频
1、Python 的代码生成：拆解 Jinja
Jinja 的主要作者 Armin Ronacher 在 2012 年的演讲视频，介绍了 Jinja 编译器基础结构的设计，为什么这样设计，以及不同版本的迭代发展过程。（附：演讲的 PPT）
2、让我们聊一聊模板
Armin Ronacher 在 2014 年的演讲视频，比较了 Jinja 和 Django 的模板，分析它们产生截然不同设计的历史原因。（附：演讲的 PPT）
3、JupyterCon 2023 视频 86 个
JupyterCon 是一个专注于 Jupyter 应用和工具的年度活动，包括数据科学、机器学习、科学计算、数据可视化、教育和科学研究等领域。
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