在现代软件开发中，内存管理是确保程序高效、稳定运行的关键因素之一。尽管Python凭借其自动垃圾回收机制简化了内存管理，但内存泄漏问题仍然可能在复杂应用中悄然出现，影响程序性能甚至导致崩溃。本文深入探讨了Python的内存管理机制，详细解析了内存泄漏的成因及其检测方法，并提供了一系列实用的预防措施和优化策略。通过结合大量代码示例与详细注释，本文不仅帮助开发者理解内存管理的底层原理，还指导他们在实际项目中有效避免内存泄漏，提升程序的稳定性与性能。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中获益，掌握Python ...继续阅读 (20)

时序数据预测是数据科学中的一个重要任务，广泛应用于金融市场预测、天气预报、销售预测等领域。常见的时序数据预测方法包括传统统计学模型和现代深度学习模型。本文将深入探讨两种常用的时序数据预测方法——ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）与LSTM（长短期记忆网络），并通过Python代码实现这两种方法的对比。我们将从数据准备、模型构建到模型评估全面展示如何使用这两种方法进行时序数据预测，同时分析它们各自的优缺点和适用场景。 ...继续阅读 (41)

前段时间小陶的博客被人连续攻击了将近一个月，被攻击其实我并不在乎，而是根据被攻击的契机反复进行研究知识，从这一点上我是感谢攻击个人博客的恶狗。本文就是我的一个新的成果。写的非常非常详细，相信看完对你也是有很大的启发。本文也是一步一截图，但还是需要有一定的技术基础。如果是个纯小白，不建议使用本文的方式。部署的环境境内外分路线解析并且设置好防火墙国内小陶用的是国内可控制使用情况的CDN（注意设置好QPS以及流量封顶）国外路线是高防CDN（小陶用的是CloudFlare，配置见文章《境内网站cname接入CloudFlare的超级详细教程》，注意设置好一个抗得住攻击的防火墙规则）国内不建议使用七牛云、上海云盾等CDN，这里没有什么偏见，它们都是很好的产品，但是不适合咱们贫穷的个人站长。七牛云这种是没法设置防御以及流量封顶之类的，被刷了第二天直接就是巨额账单；而上海云盾虽然有免费版是不要钱的，但是被攻击会直接回源（上海云盾CDN免费体验套餐回源后会直接暴露源站ip，注意及时切断或更换解析），暴露源站IP可能会直接下来服务器IP的DDOS攻击。至于其他的CDN我就不再一一列举了，凡事不能控制成本以及回源暴露源站的，个人博客站长最好都慎用。DNS使用的是腾讯云DNSPods。本文的脚本实现就是针对DNSPods的解析进行调控，其他的DNS平台暂时还没有用过。如果DNS在其他平台但是也想用本文提 ...继续阅读 (13)

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在现代云计算环境中，服务的实时监控与自动化报警是确保系统稳定性和性能的关键。随着云计算的普及，越来越多的企业将其基础设施迁移至云平台，而如何对这些服务进行有效监控并及时发现潜在问题，已成为云服务管理中的一项重要任务。本文将介绍如何使用Python与`Prometheus`集成，构建一个简单的云服务监控工具。我们将通过详细的代码实现，展示如何收集云服务的实时指标，如何设定报警条件，以及如何使用Python编写自定义监控程序来增强监控的灵活性和响应能力。最后，我们还会展示如何通过`Prometheus`的Ale ...继续阅读 (20)

内存管理是任何程序设计中至关重要的一个方面，尤其是在长时间运行的应用程序中。Python 作为一种动态类型的解释型语言，其内存管理机制相对复杂，但也提供了一系列工具和技术来帮助开发者有效地管理内存。本文将深入剖析 Python 的内存管理机制，包括引用计数、垃圾回收（包括标记-清除和分代回收），以及内存池等关键概念。重点讲解如何检测和避免 Python 程序中常见的内存泄漏问题，并提供大量的代码示例和最佳实践，帮助开发者更好地理解 Python 的内存管理机制，提升程序的稳定性和性能，从而写出更加健壮的应用 ...继续阅读 (15)

文本生成是自然语言处理（NLP）中的一个重要研究方向，随着技术的发展，文本生成的质量也在不断提高。本文将介绍如何基于Python实现文本生成，首先通过经典的Markov链生成文本，并分析其原理和实现。然后，文章将深入探讨现代自然语言生成模型——GPT-2，并展示如何通过Python使用GPT-2生成高质量文本。文章将通过大量的代码示例进行说明，并提供中文注释，帮助读者理解从Markov链到GPT-2的文本生成过程，适合有一定Python和机器学习基础的读者。 ...继续阅读 (22)

函数式编程是一种强大的编程范式，它强调使用纯函数进行计算，避免状态的变化和副作用。Python 虽然并非纯函数式编程语言，但它提供了许多支持函数式编程的特性，其中 `map`、`filter` 和 `reduce` 三个高阶函数是函数式编程的重要组成部分。本文将深入探讨 Python 中函数式编程的概念，并结合大量实例和代码，详细讲解 `map`、`filter` 和 `reduce` 的用法、原理和应用场景，帮助读者理解如何利用这些函数编写简洁、高效且易于理解的代码，从而提升数据处理能力，释放数据处理的洪 ...继续阅读 (25)

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。周刊开源在Github上，喜欢请给颗小星星支持下~本期分享了 12 篇文章，12 个开源项目，2 则热门讨论，全文 2300 字。🦄文章&教程1、UV 的使用技巧文章分享了uv工具的一些实用的技巧，包括在不污染虚拟环境的情况下临时添加依赖、创建几乎独立的脚本、快速测试和运行 Python 工具、运行一次性的 Python 工具、清理 uv 缓存。2、用 pyinfra 和 Chimera Linux 开发一个小型 CDN内容分发网络（CDN）可提升网站访问速度，作者通过自建 CDN 实现博客平均响应时间从 807 毫秒降到 189 毫秒。文章详细介绍了网络架构、服务器配置、TLS 证书管理以及如何使用 GeoDNS 来最小化访问延迟。3、高效的 Python 开发者工具（2024 年 12 月）2024 年 Python 开发者工具的最新趋势和最佳实践有什么？作者分享了一些反模式问题、推荐做法和工具，包括 uv、ruff、Mypy、Pytest、Cookiecutter 和 Cruft 等。4、真正解决了个棘手的多线程竞态条件问题作者在两年前遇到一个多线程 bug，分析代码找到了疑似原因，尽管没复现，但解决了该问题。然而，两年后又出现同样的问题，这次深入调试，终于找到根本原因并可靠复现，真正地解决 ...继续阅读 (12)

在Python编程中，字典（`dict`）是最常用的数据结构之一，用于存储键值对数据。然而，普通字典在处理某些特定任务时可能显得笨重且效率低下。为了解决这些问题，Python标准库提供了两个强大的工具——`defaultdict`和`Counter`，它们分别针对默认值管理和计数任务进行了优化。本文将深入探讨这两个工具的使用方法、应用场景及其在实际项目中的高效应用。通过大量的代码示例和详尽的中文注释，读者将能够全面掌握`defaultdict`和`Counter`的高级用法，提升代码的简洁性和运行效率。此外 ...继续阅读 (14)

在现代IT运维中，自动化运维平台扮演着至关重要的角色，它能够显著提高运维效率，减少人为错误，并且增强系统的可维护性。本文将引导读者如何使用Python构建一个简单的自动化运维平台，通过Flask提供Web界面，利用Celery进行任务调度。通过实际代码示例，讲解如何在平台中集成系统监控、日志管理、任务调度等功能。首先，我们会介绍Flask和Celery的基本用法，并演示如何通过它们创建一个基本的Web服务。接着，我们将实现任务调度系统，使得运维任务可以在后台异步执行。最后，通过一个简单的示例平台，展示如何使 ...继续阅读 (19)

随着信息化进程的加速，数据的重要性日益增加，数据丢失的风险也随之增加。为了保证数据安全，定期备份和及时恢复数据是必不可少的操作。本文将通过Python编写一个自动化备份和恢复系统，支持对文件系统和数据库进行定期备份和恢复。文章详细介绍了备份脚本的设计，代码实现及其工作原理，并结合实际应用场景，提供了具体的实现方案。我们将使用Python的标准库和第三方库，分别实现基于文件的备份和数据库备份，使用定时任务自动执行备份操作。同时，文章还将介绍如何在备份失败或数据丢失的情况下进行数据恢复。通过本教程，读者可以掌握 ...继续阅读 (17)

图像风格迁移（Image Style Transfer）是一种利用深度学习模型将两张图像的内容与风格相结合，生成一张新的图像的技术。它可以将一张图像的内容与另一张图像的艺术风格融合在一起，产生美学效果。本文将详细介绍图像风格迁移的理论基础，并通过Python与Keras实现一个简单的风格迁移算法。我们将重点讨论卷积神经网络（CNN）如何被用来提取内容和风格特征，并用梯度下降法优化生成图像的内容与风格平衡。文章中将包括大量的Python代码，详细的中文注释，以及风格迁移过程中使用的数学公式，帮助读者理解如何在 ...继续阅读 (17)

Python作为一门灵活且功能强大的编程语言，广泛应用于各种数据处理和开发项目。然而，Python的灵活性也带来了一些性能上的挑战，特别是在处理大量数据时，内存消耗和属性访问速度可能成为瓶颈。本文深入探讨了Python中的`__slots__`机制，介绍如何通过限制对象属性的存储方式来节省内存并提高性能。我们将通过大量代码示例，详细解释`__slots__`的使用、内部实现原理及其应用场景。通过合理利用`__slots__`，在数据量大的项目中，能够显著优化内存使用，提升程序的执行效率。无论是在机器学习、数 ...继续阅读 (25)

随着人工智能和计算机视觉的快速发展，人脸识别技术已广泛应用于监控、安全、社交媒体、金融和医疗等领域。本文将介绍如何利用Python和OpenCV库，结合dlib进行实时人脸识别的实现。通过构建一个基础的实时人脸识别系统，读者将深入了解人脸检测与识别的核心原理，掌握如何使用现有的计算机视觉工具快速开发一个有效的实时系统。 本文将详细介绍如何通过OpenCV和dlib来实现人脸检测与识别，如何实时获取摄像头的视频流，并在视频流中检测到的人脸上标记出识别结果。通过一系列详细的代码示例和逐步解释，帮助读者深入理解 ...继续阅读 (16)

很多流行的编程语言中都以某种方式提供迭代器，其中包括 C++、Java、Javascript、Python 和 Rust。Go 语言现在也加入了迭代器。iter包是 Go 1.23 新增的标准库，提供了迭代器的基本定义和相关操作。 ...继续阅读 (20)

今天，有同学在知识星球上给我提了一个问题：如何在Simplemind中接入Azure的GPT接口。如下图所示。在使用Python时经常会出现这样的情况，某一个第三方库，满足我们99%的需求，但碰巧有一个小需求不满足。遇到这种情况，有些同学会忍痛割爱，换一个库；还有一些同学，会继续使用这个第三方库，但是缺的那个功能，他就完全自己单独写；剩下的同学，可能是把这个第三方库下载下来，放到自己项目的根目录中，然后当做项目的一部分来修改并导入使用。今天我们就来讲一下这个问题。前两个方法不需要多说什么。第三个方法从功能上来说没什么问题，但会给自己的项目引入大量其他代码，导致项目在做安全性检查、静态类型检查、Code Review时变得很麻烦。而且这个第三方库必须放到项目的根目录，否则在导入时，它的导入语句就跟正常pip安装的导入语句不一样，以后如果官方库支持了这个缺失的功能，你得改很多个导入语句，才能再换回来，无形中引入了很多的不确定性和隐患。我们今天想实现的功能是，调用这个二次开发的第三方库时，我自己的代码不需要做任何修改，甚至包括环境变量也不需要修改，直接像是调用任何pip安装的第三方库一样使用。实际上，在pip设计的时候，就已经预料到了这种情况。所以pip install有一个-e参数，可以用来指定某个特定文件夹里面的代码为一个可编辑的第三方库。对这个文件夹里面的所有修改会立刻生效，同时对 ...继续阅读 (13)

在Python开发过程中，依赖管理是一个至关重要的任务。随着项目逐渐发展，依赖库的版本可能会发生冲突，甚至影响项目的稳定性和可维护性。为了解决这一问题，Python提供了虚拟环境的概念，它允许开发者为每个项目创建独立的依赖环境，避免依赖冲突，并实现项目的隔离。 本文将深入探讨如何使用`venv`和`pipenv`两个工具进行Python虚拟环境的创建与管理，展示它们在依赖管理中的作用和优势。通过详细的代码示例和中文注释，帮助读者理解如何创建和管理虚拟环境，如何通过虚拟环境管理项目依赖，并掌握一些最佳实践。 ...继续阅读 (19)

在现代的IT运维中，实时监控系统性能是确保服务器、网络和应用健康运行的基础。Python作为一种灵活的编程语言，在运维管理中得到了广泛应用。`psutil`是Python中一个强大的库，用于获取系统的各种资源信息，如CPU、内存、磁盘、网络等。本文将深入分析如何利用`psutil`库监控系统性能，并生成详细的报表。通过大量代码实例和中文注释，逐步讲解如何使用`psutil`获取系统资源的使用情况，如何设置定时监控任务，以及如何将监控结果生成报告或图表，方便运维人员进行分析和决策。本文不仅包括基本的监控任务， ...继续阅读 (16)

推荐系统是现代互联网的重要组成部分，广泛应用于电商、社交媒体和流媒体平台中。本文详细介绍了如何使用Python构建推荐系统，从传统的协同过滤方法，到基于深度学习的推荐模型。我们将先了解推荐系统的基本概念，随后实现基于用户和物品的协同过滤模型，最后引入深度学习的嵌入技术，展示如何利用神经网络提升推荐效果。代码示例贯穿全篇，并配有详尽的中文注释，帮助读者逐步理解和构建推荐系统，适合对机器学习和推荐系统有一定了解的开发者。 ...继续阅读 (14)

情感分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，其目的是通过分析文本内容，识别出其中的情感极性，如正面、负面或中性。随着技术的不断进步，情感分析方法也经历了从传统的基于词典的方法到现代深度学习模型的演变。本文将详细介绍如何使用Python实现情感分析，首先从简单的基于情感词典的方法入手，然后逐步引入更加复杂的深度学习方法，最后探讨如何结合深度学习与传统方法，提升情感分析的准确度。通过大量的代码示例和逐步解释，帮助读者理解情感分析的核心思想与实现技巧。 ...继续阅读 (14)

Python中的上下文管理器（Context Manager）为资源管理提供了强大的支持，尤其在处理文件、网络连接、数据库连接等需要精确控制生命周期的任务中尤为重要。通过上下文管理器，开发者可以更简洁、可靠地管理资源的获取和释放，避免因异常等因素导致的资源泄露。本文将深入介绍Python中的上下文管理器，包括如何使用内置的`with`语句进行资源管理，如何自定义上下文管理器以及如何利用`contextlib`模块简化上下文管理器的实现。通过大量代码示例和中文注释，我们将逐步展开上下文管理器的核心概念，并展示 ...继续阅读 (18)

目标检测是计算机视觉中的重要任务之一，广泛应用于自动驾驶、安防监控和人脸识别等领域。YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）是两种经典的目标检测算法，以其高效的性能和实时处理能力广受欢迎。本文将详细介绍YOLO和SSD的基本原理，使用TensorFlow或PyTorch构建一个简单的目标检测模型，并对两种算法进行对比，探讨它们的优缺点以及适用场景。通过大量的代码示例和中文注释，帮助读者理解如何从零开始实现目标检测模型，并掌握YOL ...继续阅读 (14)

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。分享了 12 篇文章，12 个开源项目，全文 2200 字。以下是本期摘要：🦄文章&教程① 美国 CIA 如何使用 Python？② 从混沌到秩序：Python 的依赖管理工具分析③ 一日一技：为什么我很讨厌 LangChain？④ 用 Python 开发一个 DNS 服务器⑤ 2025 年顶级 Python Web 开发框架⑥ Python 元循环解释器⑦ 该放弃 Spark 选择 DuckDb 或 Polars 吗？⑧ Django 安全漏洞：被忽视的默认加固设置⑨ 在电子墨水屏上展示网站内容⑩ 一个 monkeypatch 引起的循环引用问题⑪ 将所有质数绘制在极坐标系上，为何会呈现出螺旋模式？⑫ Claude 的 MCP (模型上下文协议）有啥用？🐿️项目&资源① markitdown: 将各种文件转换为 Markdown 格式② systemd-pilot：用于管理 systemd 服务的桌面程序③ wowy：基于 Django 4.x 的电子商务平台④ NarratoAI：利用AI大模型，一键解说并剪辑视频⑤ HunyuanVideo：腾讯开源的混元大模型⑥ ...继续阅读 (12)

随着云计算的普及，AWS（Amazon Web Services）成为了企业和开发者的首选平台之一。管理AWS上的资源通常需要手动操作，效率低且容易出错。本文将详细介绍如何通过Python的`boto3`库自动化管理AWS的云资源，涵盖了S3桶的管理、EC2实例的启动与停止、IAM角色的配置、Lambda函数的部署等多个方面。文章提供了大量实用的代码示例和中文注释，帮助开发者快速掌握如何在Python中操作AWS服务。通过使用`boto3`，你可以提高资源管理的效率，避免人为失误，降低成本，提升开发与运维的 ...继续阅读 (20)

在机器学习项目中，数据预处理、特征工程、模型训练与评估是不可或缺的环节。随着项目规模的扩大和复杂度的增加，手动管理这些步骤不仅繁琐且容易出错。`scikit-learn`提供的管道（Pipeline）工具，能够将这些步骤自动化、模块化，极大地提升了机器学习流程的效率和可维护性。本文将深入探讨如何使用`scikit-learn`构建高效的机器学习管道，涵盖从数据预处理到模型评估的完整流程。通过详细的代码示例和中文注释，读者将学习如何整合各种预处理步骤、选择合适的模型、进行参数调优以及评估模型性能。此外，本文还 ...继续阅读 (22)

在现代软件开发中，持续集成（CI）和持续交付（CD）已经成为提高开发效率和软件质量的重要实践。CI/CD流程帮助开发团队自动化构建、测试、发布等环节，极大地缩短了软件从开发到上线的周期。本文将深入探讨如何利用Python编写CI/CD脚本，结合Git、Docker等工具实现完整的自动化构建与发布流程。通过详细的代码示例，我们将展示如何通过Python与Git交互管理版本控制，如何编写Dockerfile进行容器化构建，如何在不同的环境中实现自动化测试和部署。本文旨在为开发人员提供一套完整的自动化工具链，实现 ...继续阅读 (25)

文本分类是自然语言处理领域中的核心任务之一，被广泛应用于情感分析、垃圾邮件检测等场景。本文章通过完整的Python代码示例，从传统的TF-IDF方法到现代的BERT模型，系统地讲解文本分类的实现。我们首先介绍TF-IDF特征提取与逻辑回归模型的应用，然后转向基于深度学习的BERT模型，展示其更强大的分类能力。文章不仅提供了详细的代码及中文注释，还辅以数学公式和图表，以帮助读者深入理解每种方法的原理和实现。本指南适合自然语言处理入门者及希望掌握BERT模型在文本分类中应用的开发者。 ...继续阅读 (20)

Foreword绕了这么大一圈，似乎只有kconfig是比较成熟的，能与之相媲美的管理工具很少Kconfig安装在windows下使用Kconfig，至少得有python，否则界面等内容无法正常显示python需要先安装这几个包python -m pip install windows-curses python -m pip install kconfiglib测试安装，可以正常显示命令menuconfig -h测试参考工程sample_1https://github.com/bobwenstudy/test_kconfig_system编译所有make all修改配置menuconfig运行main.exe就能看到结果了hello, world CONFIG_TEST_ENABLE CONFIG_TEST_SHOW_STRING: Test 123 CONFIG_TEST_SHOW_INT: 123 CONFIG_TEST_SUB_0_ENABLE CONFIG_TEST_SHOW_SUB_INT: 123可能会报错，这个是因为curses库他需要终端执行，但是不识别你当前使用的终端，换一个就行了，比如cmdmake 提示Redirection is not supported.这个例子里还只有一种config，还不能支持多config配置，可以看到主要就只能生成一个autoc ...继续阅读 (40)

数据流处理是指在处理数据时，数据是作为一个流动的序列进行处理的，而非一次性加载到内存中。这种方式特别适用于处理大量数据或者需要进行复杂操作的场景，能够提高内存效率和计算效率。Python中的`itertools`和`functools`模块为数据流处理提供了丰富的工具，通过组合这些工具，开发者可以实现高效、灵活的管道处理系统。 本文将深入探讨如何使用`itertools`和`functools`模块来实现数据流的处理，特别是管道操作、惰性求值、数据过滤、映射、折叠等功能。通过大量代码示例和解释，帮助读者掌 ...继续阅读 (39)