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Python 潮流周刊#25:性能最快的代码格式化工具 Ruff!

Python猫 • 6 月前 • 98 次点击  

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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。

本周刊归档在 Github 上,已收获 800+ star 好评,如果对你有帮助,请给颗 star 支持一下吧:https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly

🦄文章&教程

1、Ruff:一款极其快、兼容 Black 的 Python 格式化工具[1]

我在今年 4 月份介绍过 性能最快的代码分析工具[2] Ruff,当时发现它不局限于 Linter 的定位,还提供了部分 Formatter 的功能。现在,它发布了重大更新,正式成为性能最快的 Python 代码格式化工具,比 Black 快 30 倍以上,比 YAPF 快 100 倍!

不用缓存,格式化约25万行代码的表现

2、你应该什么时候升级到 Python 3.12?[3]

Python 3.12 已经发布了,你是否迫切想要升级了呢?现在是最佳的升级到 3.12 的时候么?文章建议你等到 12 月,等发布 3.12.1 错误修复版本后,因为新版本存在这些问题:不兼容的软件包、缺少二进制包、每次大版本总有大量的问题要修复。

3、Python 3.12:一个被人忽略的史诗级版本[4]

作者认为 3.12 对于 Python 的意义,大于 3.5 的“async/await” 和 3.6 的 “Type Hint” 对于 Python 的意义!主要分析了三个方面提升:PEP-669 带来的可观测性、PEP-684 为 non-GIL 带来的性能提升、PEP-697 全新 C API 保证跨版本兼容性。

4、不要再用 requirements.txt 了[5]

作者给了两个建议:不要使用 pip 和 requirements.txt 来管理 Python 依赖项,推荐使用 Poetry。pip 的主要问题是没有 lockfile 和手工管理虚拟环境麻烦。除了 Poetry,作者也提及了 Hatch 和 PDM。

5、为什么 Django 后台管理系统那么“丑陋”?[6]

Django 提供了一个默认的后台管理系统,即 Django Admin,它的 UI 很多年没有变化,显得设计过时了。为什么 Django 维护者们不改善它呢?作者通过询问多位维护者,得出了它的历史及如此设计的原因,主要观点是 Django Admin 面向内部管理员,不应该暴露给终端用户。

Django Admin管理页面

6、我迁移弃用 setup.py 的糟糕体验[7]

PyOxidizer 作者的一篇长文,他在将 Python 3.12 用于另一个库时,CI 运行python setup.py 提示 setuptools 无法导入。作者在寻求解决方案时,发现 Python 的打包生态非常让人困惑,他经历了一系列复杂而耗时的过程。

7、使用 Ptpython 提高你的编码效率[8]

Ptpython 是一个功能丰富且对用户友好的 Python REPL,这是一篇非常详细的使用教程。重点介绍的功能包括历史记录、输入验证、自动补全、自动处理缩进、自定义交互式 shell、在脚本中嵌入 ptpython 等。

8、100%的测试覆盖率是不够的:Python 中基于属性的测试[9]

测试覆盖率固然重要,但这项指标并不足以解决所有问题。文章通过示例揭示测试覆盖率的不足,简单介绍了如何用 Hypothesis  作基于属性的测试。

9、从零开始编写一个 Python 异步 ASGI Web 框架[10]

从零开始编写一个异步 ASGI Web 框架难么?需要了解哪些知识、实现哪些功能、思考哪些问题?这篇循序渐进的教程是很好的学习材料,让你了解 Web 框架设计、异步编程、功能封装与项目管理。

一个请求的生命周期

10、Python 如何在日志中隐藏明文密码?[11]

不在日志中打印明文密码是安全需求,但是有太多可能出现打印密码的情况,如何能高效地隐藏明文密码呢?文章介绍了基于 logging 模块的两种实现方案:自定义 filter 和自定义 formatter,使用特定规则过滤明文密码。

11、从混沌到凝聚:构建你自己的 Monorepo[12]

monorepo 是将所有项目都放到一个代码仓管理,可能包含不同语言和框架。这意味着对它的依赖管理和 CI/CD 等都与普通代码仓不同。文章介绍如何使用 GitHub Actions 作为 CI/CD 工具构建简单的 Python monorepo。

12、Python 是一种编译型语言[13]

我们通常习惯将 Python 称为一种解释型语言,因为它在运行时逐行解释和执行代码。很多人还知道 Python 其实也有编译的过程,解释器会先编译再执行。然而作者不止步于此,他通过苏格拉底式对话和几轮实验,引导读者重新思考“解释”与“编译”:它们是错误的二分法、限制了编程语言的可能性。Python 既是解释型语言,也是编译型语言!

🎁Python潮流周刊🎁已免费发布了 25 期,访问下方链接,即可查看全部内容:https://pythoncat.top/tags/weekly[14]

周末不休息,又更新了一期周刊,我想明天喝杯奶茶了~~

🐿️项目&资源

1、ccxt:加密货币交易 API,支持 100 多个交易所[15]

用于加密货币交易的 JavaScript/Python/PHP/C# 库,支持许多比特币/以太币/山寨币交易市场和商家 API。(star 29.5K)

2、uDjango:单文件的 Django 微型项目[16]

这个项目是 DjangoCon US 2023 的演示项目,使用单文件不到 10 行代码,演示一个最小的 Django 应用。

3、esmerald:高度可扩展、高性能的 Web 框架[17]

基于 Starlette 和 Pydantic 之上构建的开箱即用的 Web 框架,用于构建现代可扩展的 API 应用,支持同步和异步,提供 DAO、ORM、ODM、依赖注入、权限管理等功能。

4、Python-Type-Challenges:通过在线挑战来学习 Python 类型提示[18]

一个很有意思的项目,它包含从初级到高级的一系列挑战题目,让你在线练习 type hint 的使用。

5、mify:微服务基础架构,代码生成工具[19]

可生成 OpenAPI http 服务端,内置 Prometheus 指标,提供结构化日志记录,支持多种语言代码生成。

6、de4py:Python 逆向工程工具包[20]

一款高级的 Python 反混淆器,面向恶意软件分析师和逆向工程师,它拥有精美的 UI 和一些高级功能。

7、public-apis:面向开发者的公共 API 列表[21]

非常非常丰富的公共 API 清单,内容应有尽有。(star 2K)

8、FunASR:端到端语音识别工具包[22]

阿里达摩院开源的语音识别工具包,功能包括语音识别(ASR)、语音端点检测(VAD)、标点恢复、语言模型、说话人验证、说话人分离和多人对话语音识别等。(star 1.2K)

9、XHS_Downloader: 小红书图文/视频作品采集工具[23]

支持采集和下载小红书图文/视频作品,支持批量下载,有作品文件完整性处理机制。

10、RSS-GPT:使用 ChatGPT 为你的 RSS 订阅源生成摘要[24]

使用 GitHub workflow 自动运行一个简单的 Python 脚本,调用 OpenAI API 为 RSS 订阅源生成摘要,然后将新生成的 RSS 订阅源推送到 GitHub Pages。配置简单快速,无需服务器。

11、codespell:检查代码是否存在常见拼写错误[25]

用于检查源代码中拼写错误的单词,支持多种运行方式,可指定忽略单词和文件,可用于 pre-commit。(star 1.5K)

12、codeshell:多语言代码大模型基座[26]

具有 70 亿参数,在五千亿 Tokens 进行了训练,上下文窗口长度为 8192。在权威的代码评估Benchmark 上,CodeShell 取得同等规模最好的性能。(star 1.2K)

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参考资料

[1]

Ruff:一款极其快、兼容 Black 的 Python 格式化工具: https://astral.sh/blog/the-ruff-formatter

[2]

性能最快的代码分析工具: https://pythoncat.top/posts/2023-04-09-ruff

[3]

你应该什么时候升级到 Python 3.12?: https://pythonspeed.com/articles/upgrade-python-3.12/

[4]

Python 3.12:一个被人忽略的史诗级版本: https://www.manjusaka.blog/posts/2023/10/29/the-most-important-thing-in-python-3-12/

[5]

不要再用 requirements.txt 了: https://quanttype.net/posts/2023-10-31-do-not-use-requirements.txt.html

[6]

为什么 Django 后台管理系统那么“丑陋”?: https://www.coderedcorp.com/blog/why-is-the-django-admin-ugly/

[7]

我迁移弃用 setup.py 的糟糕体验: https://gregoryszorc.com/blog/2023/10/30/my-user-experience-porting-off-setup.py/

[8]

使用 Ptpython 提高你的编码效率: https://realpython.com/ptpython-shell/

[9]

100%的测试覆盖率是不够的:Python 中基于属性的测试: https://blog.robertroskam.com/p/100-test-coverage-is-not-enough

[10]

从零开始编写一个 Python 异步 ASGI Web 框架: https://www.cnblogs.com/hanabi-cnblogs/p/17792740.html

[11]

Python 如何在日志中隐藏明文密码?: https://www.cnblogs.com/frankming/p/17762591.html

[12]

从混沌到凝聚:构建你自己的 Monorepo: https://monadical.com/posts/from-chaos-to-cohesion.html

[13]

Python 是一种编译型语言: https://eddieantonio.ca/blog/2023/10/25/python-is-a-compiled-language/

[14]

https://pythoncat.top/tags/weekly: https://pythoncat.top/tags/weekly

[15]

ccxt:加密货币交易 API,支持 100 多个交易所: https://github.com/ccxt/ccxt

[16]

uDjango:单文件的 Django 微型项目: https://github.com/pauloxnet/uDjango

[17]

esmerald:高度可扩展、高性能的 Web 框架: https://github.com/dymmond/esmerald

[18]

Python-Type-Challenges:通过在线挑战来学习 Python 类型提示: https://github.com/laike9m/Python-Type-Challenges

[19]

mify:微服务基础架构,代码生成工具: https://github.com/mify-io/mify

[20]

de4py:Python 逆向工程工具包: https://github.com/Fadi002/de4py

[21]

public-apis:面向开发者的公共 API 列表: https://github.com/public-apis-dev/public-apis

[22]

FunASR:端到端语音识别工具包: https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR

[23]

XHS_Downloader: 小红书图文/视频作品采集工具: https://github.com/JoeanAmier/XHS_Downloader

[24]

RSS-GPT:使用 ChatGPT 为你的 RSS 订阅源生成摘要: https://github.com/yinan-c/RSS-GPT

[25]

codespell:检查代码是否存在常见拼写错误: https://github.com/codespell-project/codespell

[26]

codeshell:多语言代码大模型基座: https://github.com/WisdomShell/codeshell

[27]

赞赏: https://img.pythoncat.top/wechat_code.png

[28]

买杯咖啡: https://www.buymeacoffee.com/pythoncat

[29]

投稿/建议通道: https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly/issues/new

[30]

微信公众号: https://img.pythoncat.top/python_cat.jpg

[31]

博客: https://pythoncat.top

[32]

RSS: https://pythoncat.top/rss.xml

[33]

Github: https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly

[34]

邮件: https://pythoncat.substack.com

[35]

Telegram: https://t.me/pythontrendingweekly

[36]

Twitter: https://twitter.com/chinesehuazhou

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