你好，我是貓哥。這里每周分享優質的 Python、AI 及通用技術內容，大部分為英文。本周刊開源，歡迎投稿。另有電報頻道作為副刊，補充發布更加豐富的資訊。

??產品推薦

Walles.AI 是一款適用于所有網站的瀏覽器插件，支持 GPT4 問答、ChatPDF、網頁內容解釋及翻譯、生成高質量文章、與 Notion 等工具協同、在線摘要 Youtube 視頻等。立即前往官網，免費使用（請在 PC 端訪問）：安裝地址

??文章&教程

1、四種優化程序的方法

很值得推薦的文章。正文部分介紹了優化程序的四種方法：使用更好的算法、使用更好的數據結構、使用底層的編程語言、以及接受不太精確的解決方案。文章開頭和結尾則提出了一些教訓：我們對于性能優化問題容易過度樂觀、我們可能只顧性能而犧牲了正確性、不該作過早和復雜的優化、優化的廣度比優化的深度更重要。

2、兩種線程池，以及為什么需要這兩種線程池？

由于 GIL 的限制，因此在 Python 中使用線程池需要注意業務是 CPU 密集型任務還是 IO 密集型任務，這將導致在線程數量和線程池目標上的不同選擇。

3、是時候改變了：datetime.utcnow() 現已被棄用

Python 3.12 版本中datetime.datetime 的 utcnow() 與 utcfromtimestamp() 方法已被標注為“deprecated”，將在未來版本中刪除。文章介紹了它們的缺陷，解釋了為什么它們會被棄用。替代的方法分別是：datetime.now() 和 datetime.fromtimestamp() 。

4、Python Web 應用的線上部署

介紹了如何使用 Nginx+Gunicorn+Supervisor、Nginx+uWSGI+Supervisor、Waitress、Meinheld 等不同方案部署 Flask 應用，分析了它們的優缺點。

5、Python GIL 作出的不斷變化的“保證”

介紹了 CPython 全局解釋器鎖的實現細節，介紹了從 Python 3.9 到目前 3.13 開發版之間的變化。其中有一項很大的差別，在 3.9 及早期版本，GIL 在執行很多字節碼時會釋放，而在 3.13 版本，只在少數字節碼上檢查是否釋放 GIL。

6、使用 pip-compile 和 pip-tools 作 Django 的依賴項管理

Python 的依賴管理有很多選擇，文章介紹了 pip-compile 和 pip-tools 的組合方案。

7、Python 程序的 bug 分類

作者將程序的 bug 分成四類：類型錯誤和 linting 錯誤、導入時異常、運行時異常、靜默的錯誤。處理的策略是減少出現后面的錯誤類型，將其變為前面的錯誤處理。

8、有多少 Python 核心開發者使用類型提示？

Python 的類型提示正在逐漸流行，但是，它在核心開發者群體中已經普及到什么程度了呢？作者經過分析，給出了這樣的數據：所有核心開發者中，大約 53% 的人最近有開源項目，其中 39% 的人使用類型提示。近 3 年里加入團隊的人中，有 76% 使用類型提示。

9、記一次用 Python 的 ast 模塊將 Flask 項目轉為 Quart 的嘗試

作者為了使用 OpenAI 返回的異步迭代器內容，將不支持異步的 Flask 項目重構成了支持異步的 Quart。但手動修改的工作量太大，因此他想到通過解析 ast 來修改，提升項目轉換的效率。

10、Python NumPy 庫的可視化解釋

文章使用了大量直觀的圖形展示 Numpy 數據的分布以及數據變化過程，讓你輕松掌握 Numpy 數據操作。

11、用組合還是繼承？我有不同看法

傳統觀點認為組合優于繼承，但作者認為 Python 不能很好地支持，若教條式使用組合，只會引入問題，因此作者提供了一種簡單實現的思路。

12、選擇正確的數據儀表板工具：Streamlit 和 Shiny 的獨特優勢

在數據驅動關鍵決策的時代，交互式儀表板已成為商業、科學研究等行業不可或缺的工具。Streamlit 和 Shiny（包括 RShiny 及 PyShiny）是功能強大的框架，文章介紹了它們各自的優勢。

??Python潮流周刊??我會在 電報頻道 分享很多不收錄在周刊里的內容，目前已有 1200+ 同學關注，歡迎你的加入！

???項目&資源

1、screenshot-to-code：利用截圖生成 HTML/Tailwind/JS 代碼

超級火爆的新項目，它使用 GPT-4 Vision 生成代碼，使用 DALL-E 3 生成與截圖相似的外觀。甚至可以輸入 URL 來實時克隆一個網站！（star 19.4K）

2、sqlalchemy_data_model_visualizer：將SQLalchemy數據模型轉換為漂亮的SVG圖表

將 SQLAlchemy ORM 模型生成高質量的可視化效果，使用 Graphviz 將每個模型呈現為有向圖，更容易理解數據庫表之間的關系。

3、aiconfig：配置驅動的 AI 應用開發框架

它通過將提示、模型參數及模型密切相關的邏輯與應用代碼分離，降低復雜度。SDK 是與模型無關的，可擴展到任何生成式 AI 模型。

4、PyNest：基于 FastAPI 構建的框架，遵循 NestJS 的模塊化架構

可以讓你輕松構建可擴展且可維護的 API，支持依賴注入、類型注釋、裝飾器和代碼生成。

5、StyleTTS2：近乎人類水平的文本轉語音庫

它利用風格擴散和對抗訓練與大型語音語言模型 （SLM） 來實現人類水平的 TTS 合成。（star 2.7K）

6、pyjokes：程序員的一句話笑話（笑話即服務） (github.com)

安裝后，只需從命令行調用 pyjoke 或將其添加到 .bashrc 文件中，每次打開終端時都會看到一個笑話。

7、gTTS：用于與 Google 的文本轉語音 API 交互

用于調用 Google Translate 的文本轉語音 API，提供可定制的語音特定的句子分詞器，以及可定制的文本預處理器。（star 2K）

8、chatfairy：極簡的網頁版聊天室，只依賴 Flask

極簡的聊天室應用，前后端代碼在僅 115 行的單文件中，使用 SSE 作后端消息推送，不依賴websocket，支持用戶認證、多用戶聊天、上下線通知、路由保護。（投稿自@yuxiaoy1）

9、streamlit-shadcn-ui：在 streamlit 中使用 shadcn-ui 組件

Streamlit 的組件選擇相對局限，且樣式比較古老。這個項目將前端流行的 shadcn 組件庫引入到 Streamlit 當中，UI 更為美觀。

10、video-subtitle-remover：用 AI 去除圖片/視頻的硬字幕/水印

可無損分辨率將視頻中的硬字幕去除，生成去除字幕后的文件，利用 AI 填充原字幕區域；支持自定義字幕位置，支持全視頻自動去除所有文本。

11、flowty-realtime-lcm-canvas：使用 LCM 和 gradio 庫的草圖到圖像演示

將你的草稿圖實時變成生動的圖像，可更改 UI 中的模型 ID 來使用不同的模型。（star 1.5K）

12、pyephem：科學級的天文學計算庫

可執行高精度天文學計算，用于查找行星、彗星或小行星的位置，確定特定星體的位置，計算月球各階段的日期，天文坐標系轉換，確定春分和冬至的日期，等等。

本文首發于：https://pythoncat.top/posts/2023-11-25-weekly

??歡迎訂閱

• 微信公眾號：除更新周刊外，還發布其它原創作品，并轉載一些優質文章。（可加好友，可加讀者交流群）
• 博客 及 RSS：我的獨立博客，上面有歷年原創/翻譯的技術文章，以及從 2009 年以來的一些隨筆。
• Github：你可以獲取本周刊的 Markdown 源文件，做任何想做的事！
• 郵件：在 Substack 上開通的頻道，滿足你通過郵件閱讀時事通訊的訴求。
• Telegram：除了發布周刊的通知外，我將它視為一個“副刊”，補充發布更加豐富的資訊。
• Twitter：我的關注列表里有大量 Python 相關的開發者與組織的賬號。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python 潮流周刊#28：两种线程池、四种优化程序的方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。