大家好，我是猫哥。这里每周都会分享高质量的Python和通用技术内容，其中大部分是英文的，并已在字幕中注明。 （标题摘自其中一篇分享，并不代表所有内容都在这个主题，特此声明。）
首次发布在我的博客上：https://www.sychzs.cn/posts/2023-07-08-weekly
周刊开通了Telegram频道，欢迎关注：https://www.sychzs.cn/pythontrendingweekly
1。我们来谈谈Python和Golang中的垃圾收集
常见的垃圾收集算法有哪些，它们的优缺点是什么？ Python的垃圾回收机制由什么组成，如何解决内存泄漏问题？ Golang的垃圾回收机制是什么，如何解决内存泄漏问题？
2。像竞赛程序员一样调试（英文）
编程竞赛需要在有限的时间内解决一系列难题。本文介绍了编程竞赛中自动调试的方法。除了提高性能之外，它的方法还对现实生活中的软件开发有影响。
3。 Python 3.12预览：支持Linux性能分析器（英文）
Python 3.12 将于今年 10 月最终确定，其中最大的变化之一是对 Linux perf 分析器的支持。本文介绍了什么是Linux perf分析器、perf能给Python带来什么好处、Python 3.12中如何使用perf、如何分析性能数据、可视化性能数据……
4。 CPython正在招聘全职工程师（英文）
Łukasz Langa 是 PSF 的第一位全职开发人员（由 Meta 赞助）。他最近发帖称，他将招聘一名新的“副”工程师（由彭博社赞助）！两周前，PSF官网刚刚公布了第一位全职安全开发工程师（由OpenSSF赞助）。现在有新的赞助。真的要感谢慷慨的赞助商！
5、PEP 563 和 PEP 649（英国）
PEP-563 对注释进行惰性评估，PEP-649 使用描述符对注释进行惰性评估。 PEP-563 的作者 Łukasz Langa 在 2021 年发表的文章介绍并比较了这两种 PEP。都处于Accepted状态，但是原计划在3.10发布的PEP-563已经被无限期搁置了，看来还需要更多关注？ （由@Plutium 提供）
6。 Python设计模式：简洁且可重用的代码（观察者）（英文）
构建复杂软件时经常使用设计模式。文章介绍了观察者设计模式、其使用场景和Python代码示例，并与事件驱动架构（EDA）进行了一些比较。
7。你不需要写__all__（英文）
文章介绍了Python中导入模块的三种方式以及__all__的用法，重点介绍了__all__的替代方案，即直接在__init__.py文件中导入需要的名称。
8。使用Python实现简单的编程语言（英文）
如何使用Python来实现编程语言？这是一系列教程。第一部分实现了一种非常基本的编程语言，可以执行打印语句，第二部分对其进行扩展以支持变量和数学表达式。涉及词法分析、语法分析、代码生成与执行等知识。
9。使用Python的collections.Counter统计出现次数（英文）
计数器是Python中最有用的数据结构之一。本文介绍了一些有用的操作：获取 N 个最常出现的内容、向 Counter 添加内容、删除内容、删除负计数内容、对 Counter 进行算术运算以及将生成器表达式传递到 Counter。
10。使用 Numba Vectorize 加速 Python 代码（英文）
Numba 是用于提高 Python 性能的常用方法。本文介绍了它的重要功能Vectorize（矢量化），包括其内部原理，并了解它如何充分利用单指令多数据（SIMD）运算的威力。功能。本文展示了 5 个使用场景的代码示例。
11。保罗·格雷厄姆：如何做好工作？ （中文翻译）
Paul Graham 是《黑客与画家》 的作者，最近发表了文章《How to Do Great Work ?》。一句话要点：做好工作需要好奇心、努力工作以及适合你的工作类型。文章很长，但有几个关键问题：做好工作的关键是什么？如何找到适合自己的工作类型？如何保持好奇心？伟大工作的标准是什么？为什么要努力做好工作？
12。保罗·格雷厄姆：如何努力工作？ （中文翻译）
翻译自Paul Graham于2021年撰写的《How to Work Hard ?》，可以结合之前的内容阅读。
13。 Django 2023 年 6 月：提示和讨论（英文）
这是关于Django的每月聚合，分享一些学习Django的技巧、资源、文章等。
🎁Python趋势周刊🎁已免费发布10期。访问以下链接查看完整内容：https://www.sychzs.cn/tags/weekly
1。 cinder：Meta内部面向性能的CPython版本（英文）
本周大新闻：Meta推出Twitter竞争对手Threads，短短两天注册量突破3000万。它的后端使用 Cinder，这是一个基于 Python 3.10 构建的高性能版本，包含许多性能优化，包括字节码内联缓存、协程预评估、once-permethod JIT 以及一个实验性的综合字节码编译器。 （星2.6K）
2。 vlite：用NumPy制作的简单向量数据库（英文）
一个快速、轻量且简单的矢量数据库，用不到 200 行代码编写。
3。 gpt-migrate：将代码仓库从一种框架或语言迁移到另一种（英文）
使用 GPT 可以轻松地将少量代码从一种编程语言转换为另一种编程语言。然而，整个代码仓库级别的语言/框架迁移听起来并不是一件容易的事！该项目需要使用GPT-4，目前GPT-4在Python和Javascript等“简单”语言上有很好的效果。 （星5.4K）
4。 FastDepends：从FastAPI中提取的依赖注入框架，支持异步和同步模式（英文）
这是一个由FastAPI改造而来的依赖注入框架，去掉了所有的HTTP逻辑。
5。数据副驾驶：通过自主工作流程连接数十亿数据和人类
这是一个基于LLM的系统，连接中国金融市场，目前提供中国股票、基金、经济金融数据和实时新闻的访问。
6。 Awesome-read-the-docs: 精选项目文档列表（英文）
阅读文档是一个用于构建和发布文档的开源平台（您一定见过其Sphinx或MkDocs生成的文档）。该存储库包含一些开源项目的文档。您可以了解它们是什么。如何创造很酷的效果。
7。 DisCo：通过指令生成现实世界的人类舞蹈（英文）
这是一个通用的人体舞蹈生成工具包，可以根据参考图片和姿势生成人体舞蹈图片和视频。
8。 Mark Shannon 博士论文：为动态语言构建高性能虚拟机（英文）
马克香农被许多人称为“香农项目”。这里分享的是他 2011 年在格拉斯哥大学的博士论文（可下载 PDF），该论文描述了一种构建动态语言虚拟机的方法，并解释了如何围绕抽象机器设计构建虚拟机工具包。
9。 blind_watermark：为图像添加盲水印，提取水印不需要原始图像
豌豆花虾猫主办的Python趋势周刊，精心筛选国内外250+信息源，精选最具分享性的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等。愿景：帮助所有读者提高Python技能，增加职业和副业收入。
内容创作需要花费大量的时间和精力。如果觉得有帮助，请点个赞或者买杯咖啡支持一下！如果你喜欢这周，请转发分享给其他需要的同学，让更多的人受益~
订阅方式：Python猫（可进群）|电子邮件 | GitHub |电报 |推特
![vs2012如何修改控制台的字体[vs控制台字体颜色]](/upload/images/34177964)
![[Java]变量及其初始化 与 类对象的初始化](/upload/images/2825793)
