事件驱动架构（Event-Driven Architecture，EDA）是一种基于事件流动进行系统设计的模式，广泛应用于游戏开发、实时监控和分布式系统中。它通过解耦事件的生产者和消费者，提升系统的可扩展性和灵活性。本文章从EDA的基本原理出发，结合Python的特性，全面介绍如何设计和实现一个简单但功能强大的事件驱动系统。文章通过逐步构建示例，涵盖事件总线、监听器、事件调度、优先级处理等关键模块，为读者提供清晰的实现思路和实践参考。大量代码实例和详细中文注释，帮助开发者深入理解EDA，并应用到实际项目中。 ...继续阅读 (33)

在现代数据处理任务中，集合操作作为一种高效的数据管理方式，广泛应用于去重、交集、差集等操作。Python 的 `set` 类型以其强大的功能和直观的语法，成为处理集合运算的首选工具。本篇文章将深入剖析 `set` 的工作原理，详细阐述集合操作的各种方法，并结合实际场景演示如何在日常开发中利用 `set` 提高数据处理效率。从基本的集合定义到复杂的集合运算，再到与其他数据类型的互操作，本文通过丰富的代码示例和中文注释，为读者呈现集合操作的全景图。同时，我们将探索 `frozenset` 等高级用法，以及集合的 ...继续阅读 (19)

之前也想过将 django 项目打包成 docker 部署，但是由于之前的项目过于庞大，用到了系统的定时任务等各种系统服务，不知道打包成 docker 之后相关的服务是否依然能够启动，所以并未实施。前几天做的我的足迹地图，项目相对来说比较独立，没有其他的依赖项，正好可以尝试一下。首先在项目下创建 Dockerfile，写入以下内容：# 使用官方Python运行时作为父镜像 FROM python:3.8.18-slim # 设置工作目录 WORKDIR /app # 将当前目录内容复制到位于/app中的容器中 COPY . /app # 安装项目依赖 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 暴露端口8000，与Django的默认运行端口一致 EXPOSE 10086 # 定义环境变量 ENV NAME=Django # 在容器启动时运行Django的manage.py命令 CMD ["python", "manage.py", "runserver", "0.0.0.0:10086"]网上代码来回抄，第二行都是FROM python:3.8-slim 如果这么写会导致下面的错误：PS E:\Pycharm_Proje ...继续阅读 (41)

日志文件记录了系统和服务器运行的重要信息，是排查问题、优化性能的重要数据来源。本篇文章将以实际需求为导向，使用Python构建一个完整的日志分析系统。我们将介绍如何解析常见的服务器日志格式，并将其存储到数据库中，随后使用`Matplotlib`和`Dash`实现动态的日志数据可视化。通过丰富的代码示例和详细中文注释，读者将学会如何高效处理和分析日志数据，为日志驱动的运维和决策提供可靠支持。 ...继续阅读 (15)

单元测试是现代软件开发中的重要组成部分，通过验证代码的功能性、准确性和稳定性，提升代码质量和开发效率。本文章深入介绍Python中两种主流单元测试框架：`unittest`和`pytest`，并结合测试驱动开发（TDD）的思想，展示如何在实际项目中通过测试引导代码开发。文章涵盖了测试基础知识、框架特性比较、实际案例分析以及高级测试技巧，同时提供大量代码实例及详尽的中文注释，帮助开发者快速掌握单元测试的核心要领和实践方法。 ...继续阅读 (14)

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在编程中，常量的管理是一个关键环节，合理的管理常量可以提高代码的可读性和可维护性。Python的`enum`模块提供了一种有效的方式来组织常量数据，通过枚举类（Enum）将相关的常量值集合在一起，使代码更具结构性和直观性。本文将全面介绍Python枚举类的使用方法，包括`Enum`的定义与操作、`IntEnum`和`Flag`的高级用法，以及结合枚举类的数据管理实例。通过大量代码示例和详细的中文注释，我们将逐步展示如何通过枚举类提升代码质量。 ...继续阅读 (15)

多模态生成模型是一种结合多种数据模态（如图像、文本）生成内容的人工智能技术，在图像生成、自动描述生成等领域有广泛应用。通过结合图像和文本输入，模型可以从不同模态获取信息并生成多种类型的输出。本文将深入介绍如何使用Python构建一个多模态生成系统，结合图像生成与文本生成模型，实现图像描述、文本生成和文本-图像互生成任务。我们将通过Python实现一个从零开始的多模态生成系统，详细讲解每一步的代码和原理，以帮助读者掌握多模态生成模型的应用。 ...继续阅读 (16)

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，1 则音视频，全文 2200 字。以下是本期摘要：🦄文章&教程① 游乐场智慧：线程击败 Async/Await② Python 真的很慢吗？③ Django Async：准备好用于生产环境了吗？④ 为什么持久执行应该是轻量级的？⑤ Python 中管道模式——通过重载运算符实现⑥ FireDucks：Pandas 但速度快 100 倍⑦ 任何 Python 程序都用 24 个字符装下⑧ PEP-765：不允许在 finally 块用 return/break/continue 作退出⑨ CPython 的垃圾回收器及其对程序性能的影响⑩ 扩展 Django 项目的实用指南⑪ SQL、同态和约束满足问题⑫ 使用 GDB 和 DDD，愉快地调试🐿️项目&资源① pyTermTk：Python 终端工具包② terminal-tree：终端中的文件系统导航器③ chdb：进程内 OLAP SQL 引擎④ open-notebook：谷歌 Notebook LM 的开源替代⑤ garak：LLM 漏洞扫描⑥ EasyAnimate：高分辨 ...继续阅读 (7)

反射是Python中一个强大的编程技术，通过反射可以在运行时动态地获取对象的信息，操作属性和方法，甚至动态创建类实例。Python中的反射功能包括`getattr`、`setattr`、`dir`等函数，广泛应用于动态模块加载、插件系统和元编程等场景。本文将深入讲解Python的反射机制，通过大量代码示例展示如何在实践中使用反射技术，实现灵活的动态操作和高效的面向对象编程。 ...继续阅读 (31)

强化学习（Reinforcement Learning）是一种通过试错学习策略的机器学习方法。在强化学习中，环境是智能体（Agent）学习和训练的关键组成部分。本文将带领读者使用Python从零开始构建一个迷宫游戏环境，为强化学习算法提供训练的场景。通过实现迷宫地图、智能体行为、奖励系统等，读者将能够深入理解强化学习环境的结构和实现。通过丰富的代码示例和详细的解释，本文为希望学习强化学习环境构建的开发者提供了实战指南。 ...继续阅读 (40)

文本摘要是自然语言处理（NLP）中的关键任务之一，广泛应用于新闻、博客、社交媒体和搜索引擎等场景。通过生成简洁而准确的文本摘要，我们可以大大提升信息处理效率。本文将探讨如何使用Python结合NLP工具（如NLTK和spaCy）构建一个文本摘要模型，并深入解析文本摘要的基本方法。通过逐步实现基于提取式方法的摘要模型，我们将展示如何提取重要句子生成简明的文本摘要。 ...继续阅读 (14)

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ForewordgRPCexample测试安装gRPC库pip install grpcio安装gRPC工具pip install grpcio-tools下载官方例程git clone -b v1.66.0 --depth 1 --shallow-submodules https://github.com/grpc/grpc演示用例在这里grpc/examples/python/helloworld先启动服务端python greeter_server.py可以看到已经在监听了再启动客户端python greeter_client.py正常连接到了服务端源码分析服务端fromconcurrentimportfuturesimportloggingimportgrpcimporthelloworld_pb2importhelloworld_pb2_grpc# 继承自helloworld_pb2_grpc.GreeterServicer,重写了sayhello的函数classGreeter(helloworld_pb2_grpc.GreeterServicer):defSayHello(self,request,context):# 对应返回 hello 和访问者的名字returnhelloworld_pb2.HelloReply(message="Hello, %s!"%reque ...继续阅读 (52)

关于GraphQL CopGraphQL Cop是一个小型 Python 实用程序，用于针对 GraphQL API 运行常见的安全测试。GraphQL Cop非常适合在 GraphQL 中运行 CI/CD 检查。 ...继续阅读 (26)

在Python中，迭代器和生成器为处理序列化数据和无限数据流提供了强大的工具。理解并掌握迭代协议不仅有助于更高效地操作数据，还能帮助编写更简洁和内存友好的代码。本文将深入探讨Python中的迭代协议，详解如何通过实现`__iter__`和`__next__`方法来自定义迭代器和生成器。我们将逐步展示迭代器和生成器的核心概念及实现细节，通过大量的代码示例帮助读者理解如何创建自己的迭代器和生成器，实现对迭代过程的完全掌控。 ...继续阅读 (36)

在机器学习建模过程中，模型的表现往往取决于参数的选择与优化。Scikit-learn提供了便捷的工具`GridSearchCV`和`RandomizedSearchCV`，帮助我们在参数空间中搜索最佳组合以提升模型表现。本文将从理论和实践两个角度出发，详解这两种方法的工作原理和使用技巧。通过大量的代码示例和中文注释，本文将逐步教读者如何设置参数网格、定义评分指标、在交叉验证的基础上进行参数搜索，并结合多种场景展示如何优化模型，从而提高机器学习模型的精度和泛化能力。 ...继续阅读 (16)

Python是一门动态类型的编程语言，其灵活性使开发高效，但也增加了类型错误的风险。类型注解和静态类型检查的引入为开发者提供了更好的代码检查机制，有助于在运行前检测类型错误，提高代码的健壮性。本文详细介绍Python的类型注解和静态类型检查的机制，包括基础语法和进阶用法。通过使用`mypy`进行类型检查，我们将展示如何在大型项目中保障类型安全性。文章包含大量代码示例和详细解释，帮助读者掌握类型注解和静态类型检查的实战技巧。 ...继续阅读 (18)

自动化部署工具在现代软件开发中至关重要，它能够大幅提高开发效率、减少人为操作带来的错误，并确保一致的部署流程。本文将通过Python从零构建一个简易的自动化部署工具，涵盖基本功能如代码拉取、服务器管理、依赖安装、服务启动与监控等。文章将结合Fabric和paramiko等库详细讲解工具实现的核心逻辑，并通过大量代码示例和中文注释帮助读者逐步完成工具的设计和优化。此外，文章还介绍了日志记录、错误处理以及如何扩展工具功能的技巧，最终构建一个可用的自动化部署解决方案。 ...继续阅读 (14)

K近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）算法是一种常见的分类和回归算法，其工作原理简单直观，但在各种场景中表现出色，尤其适合初学者学习机器学习的基本概念。本文将深入探讨KNN算法的工作原理，包括距离度量、K值选择、算法的优缺点以及常见的应用场景，并手把手教你用Python从零开始实现一个KNN分类器。通过大量代码示例和详细注释，我们会带领读者一步步构建KNN分类器，并在真实数据集上进行性能评估，帮助读者掌握KNN的核心思想与实现技巧。 ...继续阅读 (13)

懒加载（Lazy Loading）是一种在实际需要时才加载数据或资源的编程技术，广泛应用于提升程序的性能和启动速度。尤其在Python中，懒加载机制可以显著降低初始化时间和内存占用。本文详细介绍如何在Python中实现懒加载，涵盖懒加载的基本概念、使用场景、自定义类实现、装饰器实现，以及高级应用场景。通过大量的代码示例和详细的中文注释，帮助读者理解如何高效地管理资源的加载过程，从而优化Python程序的性能。 ...继续阅读 (22)

词向量是自然语言处理中的关键技术之一，将词语转换为向量表示能够捕捉语义信息并应用于机器学习模型中。本文将介绍词向量的基本概念，通过从零实现Word2Vec模型帮助读者掌握词向量的生成过程。同时，本文还将探讨FastText模型的优势，特别是在低频词处理上的改进。通过Python代码的实现和详解，我们将一步步展示如何构建词向量模型，并对比Word2Vec和FastText的性能，以便读者能够深入理解词嵌入技术及其在不同场景中的应用。 ...继续阅读 (21)

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的简单高效的分类算法，在文本分类任务中表现尤为优异。垃圾邮件分类是朴素贝叶斯算法的一个经典应用，通过分析电子邮件的词频分布来判断其是否为垃圾邮件。本文将从朴素贝叶斯算法的基本原理出发，逐步介绍其数学推导和实现过程，并使用Python手动实现该算法应用于垃圾邮件分类。我们将涵盖文本预处理、词频统计、条件概率计算等步骤，提供详细的代码和解释，为读者掌握朴素贝叶斯算法在实际分类任务中的应用提供帮助。 ...继续阅读 (18)

上下文管理器是Python中管理资源的重要工具，常用于文件操作、网络连接和数据库事务等场景。Python的`contextlib`库提供了一系列工具，帮助开发者更灵活高效地编写上下文管理器。本文将深入介绍`contextlib`库中的`@contextmanager`装饰器，以及`contextlib`中的其他工具，讲解如何利用这些工具构建更简洁的代码。通过详细的代码示例和中文注释，本文展示了上下文管理器在不同场景下的应用，为读者理解和应用Python上下文管理器提供了全面的指导。 ...继续阅读 (15)

生成对抗网络（GAN）是深度学习中用于生成数据的前沿技术，通过两个神经网络的对抗训练实现逼真图像的生成。本文深入介绍GAN的基本原理，并使用Python从头构建一个简单的GAN模型。文章将涵盖GAN的数学理论、网络结构、训练步骤、及如何使用GAN生成图像数据。通过详细的代码示例和中文注释，本文帮助读者深入理解GAN的实现过程，探索如何通过GAN在图像生成应用中创造出逼真效果。本文适合希望了解并动手实践GAN原理和实现的读者。 ...继续阅读 (16)

图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是近年来在深度学习领域迅速发展的新兴方向，主要用于处理图结构数据。GNN在社交网络分析、化学分子结构分析、推荐系统等应用中展现出强大的潜力。本文首先介绍GNN的核心理论与数学公式，并展示如何使用Python的PyTorch Geometric库实现一个基本的GNN。我们将通过两个实例——社交网络中的节点分类与化学分子分析，详细介绍GNN在处理图数据中的应用。文章配有丰富的代码和中文注释，帮助读者从理论到实践全面理解图神经网络。 ...继续阅读 (22)

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词嵌入（Word Embeddings）是自然语言处理（NLP）中的重要技术，它将词语表示为向量，捕捉语义信息并应用于各类文本处理任务。本文从词嵌入的基础概念出发，详细介绍如何利用Python和Gensim库构建Word2Vec与FastText模型，实现高效的词向量表示。我们将从理论、代码实现到模型应用逐步展开，包括数据预处理、模型训练、向量可视化等方面的详细内容，并配有大量代码和中文注释，帮助读者掌握词嵌入模型在文本数据处理中的应用，为深入NLP领域奠定坚实的基础。 ...继续阅读 (21)

强化学习是机器学习中的一个重要领域，用于训练智能体通过不断尝试和反馈学习最优决策策略。Q-Learning是一种常见的强化学习算法，能够帮助智能体找到一个给定环境（例如迷宫）中的最优路径。本文将详细介绍Q-Learning的数学原理、Q表的构建、Python实现，以及如何在迷宫环境中训练智能体找到最短路径。文章提供丰富的代码示例和详细注释，帮助读者从零开始构建一个Q-Learning模型，并理解其在强化学习任务中的应用。 ...继续阅读 (22)

在Python编程中，缓存机制是提高程序性能的关键技术之一。`functools.lru_cache`提供了一种内建的轻量级缓存装饰器，通过缓存函数调用结果来优化性能，尤其在重复计算的场景中效果显著。本文深入探讨`lru_cache`的工作原理，并从函数缓存、缓存失效策略、缓存大小管理等多个角度展示如何使用`lru_cache`。我们还将通过丰富的代码示例展示如何在实际项目中使用缓存机制来提高效率，并讨论如何定制缓存策略以应对不同需求。本文将帮助您掌握Python中的高效缓存技术，增强程序的可扩展性和响应速 ...继续阅读 (19)