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)

图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）作为深度学习在图结构数据上的重要延伸，近年来在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域展现出卓越的性能。本文旨在全面介绍GCN的理论基础、核心算法及其在节点分类任务中的实战应用。首先，我们将回顾图的基本概念及卷积神经网络在图数据上的扩展方法，深入解析GCN的数学模型和优化策略。随后，通过Python语言，结合PyTorch框架，详细展示GCN的实现过程，包括数据预处理、模型构建、训练优化及结果评估。为了加深理解，文中提供了大量的 ...继续阅读 (38)

Python的`yield`关键字是实现生成器的核心，它能够以惰性求值的方式生成数据，在处理大规模数据时显著提高内存效率。生成器与传统的列表相比，使用了懒加载机制，即只有在需要时才生成数据，从而避免了一次性将所有数据加载到内存中。本文将深入探讨`yield`在优化内存使用方面的应用，讲解如何使用生成器提高内存效率，特别是在处理大量数据时的优势。我们将通过代码示例展示生成器的使用，并对比传统方法和生成器的内存消耗，帮助读者理解如何利用`yield`提升内存效率，并探索其在实际开发中的应用场景。 ...继续阅读 (12)

在Python中，类的属性访问控制是通过魔术方法（magic methods）实现的，其中`__getattr__`和`__setattr__`是两个至关重要的魔术方法。本文将深入探讨这两个方法的原理和用法，展示它们如何支持动态属性的管理、访问控制以及数据封装等高级特性。通过丰富的代码示例和解释，帮助读者理解如何灵活地通过这两个方法定制类的属性行为。 本文将通过以下几个方面来展开讨论：如何使用`__getattr__`获取不存在的属性，如何通过`__setattr__`控制属性的设置，如何通过这两个方法实 ...继续阅读 (52)

Python以其简单易用和高效开发的特性，成为了广泛使用的编程语言。然而，由于其解释型语言的特性，Python在执行速度方面常常无法与编译型语言相比。在性能要求较高的应用场景中，如何提升Python代码的执行效率成为一个重要问题。本文将深入探讨几种常见的Python性能优化技术，重点介绍如何使用Cython、PyPy等工具来提升Python代码的执行速度。通过大量的代码示例，我们将演示如何通过Cython将Python代码编译为C扩展，如何利用PyPy的即时编译（JIT）优化机制提升性能，并探讨其他优化方法 ...继续阅读 (18)

文本相似度计算是自然语言处理（NLP）中的核心任务，广泛应用于搜索引擎、推荐系统、问答系统等领域。本文全面解析文本相似度计算的核心技术，使用Python中的spaCy和sentence-transformers库实现多种方法，包括基于词向量的余弦相似度、预训练语言模型的句向量方法等。我们将从理论讲解到代码实现，涵盖预处理、特征提取、相似度计算以及性能对比。通过代码实例和中文注释，读者将掌握构建文本相似度计算系统的核心技能，并能根据应用场景选择合适的技术方案。 ...继续阅读 (28)

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，2 则音视频，全文 2200 字。以下是本期摘要：🦄文章&教程① 在个人电脑上运行 GPT-4 级别的大模型② PEP-768：CPython 的安全外部调试接口③ 深入探究 Celery 任务的弹性，不止基础的重试④ 将所有函数加到一份检查清单里⑤ uv：Python 野心勃勃的包管理器的深入指南⑥ 2024 年的类型化 Python：被广泛采用，但可用性仍有问题⑦ 2024 年 Python 的现状⑧ 使用 uv 实现懒安装的 Python 脚本⑨ 用 Django 和 Wikipedia 文章开发一个聊天后端⑩ 如何在其它编程语言中使用 PyJokes？！⑪ 自定义 Python 的模式匹配行为⑫ 圣诞日历：关于设计模式🐿️项目&资源① qutebrowser：Python + Qt 开发的类似 vim 的浏览器② Pype：Python + HTML 桌面应用框架③ django-daisy：用 daisyui 开发的现代 Django 仪表板④ icloud_photos_downloader：从命令行中下载 iClou ...继续阅读 (9)

因果推断是数据科学领域的一个重要方向，旨在发现变量间的因果关系，而不仅仅是相关性。本篇文章将从因果推断的理论基础出发，介绍因果关系的定义与建模方法，涵盖因果图（Causal Graph）、d-分离、反事实估计等核心概念。我们使用Python实现因果推断工具（如`DoWhy`库）进行简单的数据分析，探讨因果关系的检验与验证。通过丰富的代码示例和详细的中文注释，本文将帮助读者深入理解因果推断的理论与应用，掌握其在实际问题中的实践方法。 ...继续阅读 (19)

在现代的DevOps和微服务架构中，容器化技术（如Docker）已成为主流的部署方式。然而，容器环境的动态特性使得服务监控和性能分析变得更加复杂。为了解决这一挑战，结合**Prometheus**和**Grafana**这两个强大的开源工具，构建容器化服务的实时监控体系，已成为广泛采用的解决方案。本文将介绍如何使用Python从容器化服务中收集指标数据，并通过Prometheus和Grafana进行集成、监控和可视化。文章将详细讲解如何使用Python与Docker交互，如何通过Prometheus抓取容器 ...继续阅读 (17)

Python作为一门灵活且功能强大的编程语言，提供了元编程功能，使得开发者可以在程序运行时动态地生成和执行代码。元编程在许多复杂应用中都扮演着重要角色，特别是在需要动态生成代码、修改程序行为或在运行时决定逻辑的场景中，`exec`和`eval`等内建函数提供了非常便利的手段。本文将详细介绍Python中的元编程概念，着重讲解如何使用`exec`和`eval`实现动态代码执行。通过大量的代码实例和场景分析，展示如何将元编程应用于实际开发中。我们还将讨论元编程的优势、风险及最佳实践，帮助开发者正确地使用这一强 ...继续阅读 (44)

特征工程是自然语言处理（NLP）中至关重要的一步，为后续的模型训练提供高质量的输入。本文系统讲解了文本数据的特征工程方法，包括文本预处理、词袋模型、TF-IDF特征、词嵌入、特征降维和特征选择。我们将结合Python代码详细解析这些技术的实现，帮助读者理解从原始文本到模型可用特征的全流程。同时，通过案例演示如何设计和优化特征工程方案，以提升模型性能。本文适合NLP领域的初学者和中级开发者，帮助他们掌握文本数据处理的关键技巧。 ...继续阅读 (17)

配置管理是现代系统运维中的关键任务，尤其在分布式架构和大规模环境中。配置文件的统一管理、自动化更新和安全性是管理员的重要关注点。在这篇文章中，我们将通过Python构建一个简单的配置管理系统，帮助管理员批量更新服务器上的配置文件。我们将探讨如何设计和实现这个系统，支持动态加载、验证和推送配置，确保配置的一致性和安全性。通过结合Python的`paramiko`（SSH远程连接库）、`yaml`（配置文件解析）等工具，本文章将指导读者实现一个既简洁又实用的配置管理系统，适用于多个服务器的批量配置更新和管理。 ...继续阅读 (14)

链式调用是现代编程语言中一种常见的编程模式，它使得代码更加流畅和简洁，能够提高代码的可读性和可维护性。Python，作为一门注重易读性的语言，支持链式调用的方式，让开发者能够以一种简洁且优雅的方式组织代码，减少冗余，提高效率。本文将深入探讨如何通过链式调用设计流畅、简洁的API，结合具体示例来展示链式调用的实现技巧。我们将从链式调用的基本概念、优势、应用场景，到具体的实现方式，逐步介绍如何在Python中使用链式调用构建高效、易于维护的代码。 ...继续阅读 (16)

数据标注是构建高质量机器学习模型的关键环节，但其耗时耗力常成为制约因素。本篇文章将介绍如何用Python构建一个自动化数据标注工具，结合机器学习和NLP技术，帮助加速数据标注过程。我们将从需求分析入手，讲解文本分类任务的标注自动化方法，包括语料处理、模型训练和交互式标注界面的实现。通过丰富的代码示例和详细的中文注释，读者将学习如何设计和构建一个半自动化标注工具，既提升标注效率，又确保标注质量。 ...继续阅读 (47)

继昨天的 Sora Turbo 之后，我们终于迎来了年底 AI 春晚的第四弹。本次发布会由 OpenAI 首席产品官 Kevin Weil、Lee Byron 和 Alexi Christakis 等人主持，全程持续 20 分钟。具体来说，ChatGPT Canvas 此次推出了三项更新：：Canvas 功能整合进 ChatGPT 核心模型支持用户直接在 Canvas 中运行 Python 代码为定制 GPTs 引入 Canvas 功能按照惯例，OpenAI 依次向我们演示了新功能的实际应用场景。例如，让 Canvas 创作一个关于小精灵的圣诞故事，和以往一样，然后让其编辑标题，润色文档，检查语法，甚至在添加恰当的表情符号都能胜任。会后，OpenAI CEO Sam Altman 也在 X 平台着重提到了这一点：「现在，所有 ChatGPT 用户都可以使用 Canvas 功能，并且能够执行代码！更重要的是，它依然能够为你的文字添加表情符号。」接着继续给 ChatGPT Canvas 上点强度。作为物理爱好者，主持人向 ChatGPT Canvas 上传了一篇题为《圣诞老人雪橇：探讨暗能量在驯鹿动力中的作用》的论文草稿，然后让 ChatGPT 以物理教授的视角进行评估。没有出乎太多意外，ChatGPT 很快给出了专业的反馈意见，经过简单的调整后即可呈交给教授审阅。ChatGPT Ca ...继续阅读 (13)

强化学习是机器学习的一个重要分支，近年来受到越来越多的关注。SARSA和Q-Learning是强化学习中两种经典算法，分别采用不同的更新策略来优化智能体的决策能力。本文将详细讲解强化学习的基本概念，深入分析SARSA与Q-Learning的原理，使用Python从零开始实现这两种算法，并通过一个简单的环境（如OpenAI Gym的FrozenLake）进行对比测试。文中提供了大量代码和详细的中文注释，帮助读者理解算法的核心逻辑和应用场景。通过实验结果分析两种方法的优缺点，帮助初学者掌握强化学习的实用技巧。 ...继续阅读 (21)

协程是Python中处理并发任务的关键特性，它通过非阻塞的方式管理I/O密集型任务和其他耗时操作。本篇文章从`asyncio`模块入手，深入剖析协程的工作原理，包括事件循环、任务和同步工具的使用。在此基础上，我们将实现一个简单的任务调度器，用于高效管理和调度协程任务。通过丰富的代码示例和详细的中文注释，本文帮助读者理解协程并发的核心思想，掌握`asyncio`的使用技巧，以及如何构建自己的调度器来优化异步代码的执行效率。 ...继续阅读 (11)

PendahuluanDalam dunia teknologi yang berkembang pesat, khususnya di bidang data science dan machine learning, Python telah menjadi bahasa pemrograman pilihan utama. Salah satu alasan utama popularitas Python adalah pustaka-pustaka luar biasa yang mendukung berbagai kebutuhan, seperti manipulasi data, visualisasi, hingga komputasi numerik. Di antara semua pustaka tersebut,NumPyadalah salah satu yang paling mendasar dan penting., atauNumerical Python, dirancang untuk menangani komputasi numerik skala besar. Dari array multidimensi hingga operasi matematis tingkat lanjut,  menyediakan alat yang ...继续阅读 (9)

【摘要】在 Python 中使用 wxPython 导出实体类列表数据到 Excel，通常可以借助 openpyxl 或 pandas 库来实现。本篇随笔由浅入深，逐步介绍导出Excel文件的操作，然后结合跨平台项目的实现，根据抽象继承的方式，对不同业务模块的通用导出Excel文件功能，以及跨平台的打开处理方式的实现进行介绍。阅读全文 ...继续阅读 (27)

多态性是面向对象编程的核心特性之一，它允许不同类型的对象通过统一的接口进行交互。在Python中，`abc`模块为实现接口设计和抽象基类提供了强大的工具，使得程序更具灵活性和可扩展性。本篇文章深入探讨如何使用`abc`模块创建抽象基类，定义接口，并实现灵活的类层次结构。通过丰富的代码实例和详细的中文注释，读者将掌握从基础到高级的接口设计技巧，了解如何在实际开发中有效利用多态性和抽象基类来构建可维护的代码。 ...继续阅读 (16)

在面向对象编程中，封装是核心原则之一，而属性的访问控制是实现封装的关键。Python通过`@property`装饰器提供了一种优雅的方法来控制属性访问和修改。`@property`不仅可以将方法伪装成属性，还能动态定义属性的获取、设置和删除行为，为类设计提供了更大的灵活性和可维护性。本篇文章将详细介绍`@property`的用法，结合大量代码示例，深入讲解动态属性的实现及其在封装中的实际应用，帮助读者更好地理解和应用这一强大功能。 ...继续阅读 (21)

I found a very interesting picture:The size of this image is about 8MB although it’s blurring. Then I use below python code to try to resize it using different interpolation strategy:import cv2 img = cv2.imread("/Users/robin/Downloads/ou1.png") for inter, name in [(cv2.INTER_AREA, "area"), (cv2.INTER_CUBIC, "cubic"), (cv2.INTER_LINEAR, "linear")]: after = cv2.resize(img, (310, 310), inter) cv2.imwrite(f"{name}.bmp", after)“area”“cubic”“linear”All these resized pictures looked terrible.Is this the general problem of Image Resizing? Let me try ...继续阅读 (13)

随着数据规模的指数增长，如何高效处理大数据文件已成为开发者面临的重要挑战。Python凭借其丰富的标准库和第三方工具，为处理大数据文件提供了强大的支持。然而，在处理超大文件时，内存使用往往成为瓶颈。本篇文章将深入探讨如何通过迭代器（`iterator`）、生成器（`generator`）、`memoryview`等内存优化技术来提高处理效率。通过大量的代码示例和详尽的解释，读者将学习到从基本的逐行读取到高级的二进制数据优化的多种技术，帮助有效降低内存占用、提高性能。 ...继续阅读 (29)

数据标注是构建高质量机器学习模型的关键环节，但其耗时耗力常成为制约因素。本篇文章将介绍如何用Python构建一个自动化数据标注工具，结合机器学习和NLP技术，帮助加速数据标注过程。我们将从需求分析入手，讲解文本分类任务的标注自动化方法，包括语料处理、模型训练和交互式标注界面的实现。通过丰富的代码示例和详细的中文注释，读者将学习如何设计和构建一个半自动化标注工具，既提升标注效率，又确保标注质量。 ...继续阅读 (24)

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，3 则音视频，全文 2100 字。以下是本期摘要：🦄文章&教程① Django 性能终极指南：扩展和优化的最佳实践② Django 项目性能优化：一份检查清单③ 用 Emacs 打造高级 Python 开发工作流④ 2024 年度回顾⑤ 使用机器学习技术破解 4Chan 验证码⑥ 避免大模型框架成为你的绊脚石⑦ 开发一个 Flask 小应用⑧ 用 Python 揭开 ODBC 的神秘面纱⑨ python-build-standalone 的新家⑩ 如何调试你的 Textual 项目？⑪ 处理 Cookie 是一个雷区⑫ 2024 年以开发为主题的圣诞日历🐿️项目&资源① MagicQuill：智能的交互式图像编辑系统② deply：保持 Python 项目架构整洁③ pdf-extract-api：用 OCR + Ollama 解析 PDF④ peek：打印调试信息和基准测试⑤ python-fire：为 Python 对象生成 CLI⑥ pretty-pie-log：线程安全的日志记录库⑦ generative-ai-proje ...继续阅读 (6)

日前哈佛商学院、哈佛创新科学实验室、Linux 基金会、OpenSSF (开源安全基金会) 联合研究撰写的《免费和开源软件普查 III》发布，此次研究以前两次研究为基础，研究构成现代软件基石的应用程序级组件。此次研究分析了 10000 家公司使用的超过 1200 万条开源软件使用情况数据，研究团队与业界合作收集了来自多个平台的匿名数据，分析包括对生产代码库的自动扫描和对软件组合的全面人工审查，从而深入了解开源软件的使用情况及其在整个软件供应链中的间接依赖情况。本次研究发现的特点包括：96% 的代码库中都存在开源组件云服务相关的专用包 (也就是非开源) 使用量正在急剧增加业界继续依赖过时的 Python 2 导致面临安全风险自第二次调查以来 Rust 采用率激增 500%，标志着向内存安全编程的转变软件组件缺乏标准化命名增加了安全风险一小部分贡献者推动了主要的开源软件，带来了可持续性方面的担忧这份报告目前在 Linux 基金会官方网站提供免费下载，有兴趣的网友可以查看报告全文：https://www.linuxfoundation.org/research/census-iii?hsLang=en单一维护者项目的风险暴露：研究报告指出，40% 的顶级项目只有 1~2 名开发者并且贡献了超过 80% 以上的代码，贡献者 / 维护者的高度集中模式代表着潜在的安全隐患。案例是今年的 XZ ...继续阅读 (10)

网络运维是现代IT管理中至关重要的部分，它包括了对网络连接状态的监控、故障诊断和性能优化等多项工作。在日常网络运维中，Ping、端口扫描和流量监控等工具是最常用的基础工具。本篇文章将深入探讨如何使用Python编写这些网络工具，详细介绍如何实现网络的健康检查、端口扫描和流量监控。文章将通过大量的代码示例和详细的解释，帮助读者理解并实现这些工具，同时深入讲解每个工具背后的原理与应用场景。我们将使用Python的标准库和第三方库，如`os`、`socket`、`scapy`、`psutil`等，逐步构建出完整 ...继续阅读 (24)

本文详细探讨了长短期记忆网络（LSTM）和Meta的开源Prophet模型在时间序列预测中的应用场景和性能对比。我们从理论基础、实现方法和实际效果三个维度进行分析，使用真实数据集（例如股票价格或电力消耗数据）对两种方法进行了建模。文中提供了大量代码示例与中文注释，帮助读者快速理解和应用这两种技术。通过对模型预测精度、训练时间和参数调整灵活性的比较，我们为不同应用场景选择合适的时间序列预测方法提供了指南。文章将帮助读者在Python环境中掌握时间序列分析的核心技能，并建立高效的预测模型。 ...继续阅读 (20)

日志是软件开发中的核心部分，尤其在分布式系统中，日志对于调试和问题定位至关重要。本篇文章将从Python标准库的`logging`模块出发，逐步探讨日志管理的最佳实践，涵盖日志配置、日志分层、日志格式化等基础知识。随后，我们将扩展到分布式日志追踪，介绍如何利用日志实现分布式系统的调试与监控，并整合工具如`Elastic Stack`和`OpenTelemetry`进行分布式日志分析。通过丰富的代码实例和深入的中文注释，本文为开发者提供了一套从单体应用到分布式系统的日志管理完整方案。 ...继续阅读 (21)

图像分割是计算机视觉中的核心任务之一，旨在将图像划分为具有语义意义的区域，在自动驾驶、医疗影像分析等领域有广泛应用。本篇文章将从图像分割的基础知识出发，详细讲解分割任务的目标、评价指标以及常见模型结构。接着，我们将使用PyTorch实现一个经典的U-Net模型，从数据预处理到训练与验证的完整流程。通过丰富的代码示例和中文注释，读者可以深入理解图像分割的实现原理，并掌握如何训练和评估一个高效的分割模型。 ...继续阅读 (23)