Python 潮流周刊#38:Django + Next.js 構建全棧項目

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你好，我是貓哥。這里每周分享優(yōu)質(zhì)的 Python、AI 及通用技術內(nèi)容，大部分為英文。本周刊開源，歡迎投稿[1]。另有電報頻道[2]作為副刊，補充發(fā)布更加豐富的資訊，歡迎關注。

提醒：本期有贈書活動，詳見文末；春節(jié)期間，本周刊預計停更一周，祝大家春節(jié)快樂！

??文章&教程

1、使用 Django、Django REST 和 Next.js 構建全棧項目[3]

Django 和 Nextjs 是后端和前端開發(fā)中非常強大 Web 框架，這篇教程用 Django 4.2 和 Next.js 13 開發(fā)了一個餐廳菜單管理項目。

2、使用 SQL、Node.js、Django 和 Next.js 構建儀表板項目[4]

比上一則分享更為全面的全棧項目教程，除了實現(xiàn) CURD 操作，還涉及儀表板、表單篩選、Tailwind CSS、不同數(shù)據(jù)庫的使用，以及分別使用 Node.js 和 Django 構建后端等內(nèi)容。

3、用 Profila 分析你的 Numba 代碼[5]

Numba 是提升 Python 代碼性能的常見方案。作者開源了一個 Profila[6] 庫，專用于分析 Numba 代碼本身的性能問題，文章介紹了它的使用方法，以及關于性能分析的三點局限性。

4、Python datetime 標準庫的 10 個陷阱[7]

作者分析了datetime 模塊的 10 個陷阱，同時介紹了主流的三方庫的情況（例如 arrow 、pendulum 、DateType、heliclockter），發(fā)現(xiàn)它們大多存在同樣的問題。什么樣才是更好的日期時間庫？作者開源了一個庫，試圖解決文中的問題。

5、使用 Python 糾正語法的 4 種方法[8]

這里的“語法”指的是寫作語法，不是編程語法。文章介紹了language-tool-python 、Gramformer 、Ginger 和 pyaspeller 4 個庫用于檢查和自動糾正語法錯誤。

6、Python 調(diào)試技巧[9]

這是作者在 2023 PyCon Sweden 演講的文字版，分享了他的調(diào)試思維、調(diào)試工具和技術，工具例如snoop、pdb/ipdb、PuDB、web-pdb、birdseye、Kolo 等等。

7、調(diào)試 Python 與 C 語言混合的項目[10]

調(diào)試很難，跨多語言調(diào)試更難。文章介紹了如何調(diào)試多語言問題，使用 GDB 來調(diào)試 Python+C 語言，定位和解決死鎖問題，分享了一些調(diào)試的經(jīng)驗。

8、分析“使用 Python 和 2MB RAM 對一百萬個 32 位整數(shù)進行排序”[11]

Guido 在 2008 年寫了 Sorting a million 32-bit integers in 2MB of RAM using Python[12] ，這篇文章是對它作的分析解讀。解決方案中用到了不太常見的模塊：struct、array、heapq ，也用了上下文管理器和生成器等技術。

9、使用 Python + Pylasu 實現(xiàn)語言解析器[13]

如何用 Python 開發(fā)一個解析器？這篇教程用Pylasu 定義 AST，使用ANTLR 生成解析器，實現(xiàn)從 ANTLR 解析樹到 Pylasu AST 的轉(zhuǎn)換，最后構建出帶 CLI 的玩具編程語言解析器。

10、動態(tài)規(guī)劃不是黑魔法[14]

動態(tài)規(guī)劃什么編程技術？相比其它方案，它的特點和優(yōu)勢是什么？文章從常見編程問題出發(fā)，使用緩存、優(yōu)化緩存、動態(tài)規(guī)劃逐步深入，揭開動態(tài)規(guī)劃的神秘面紗。

11、什么時候應避免靜態(tài)類型檢查？[15]

Python 支持用類型提示，但這并不是強制的。事實上，有很多情況下并不建議使用類型提示。typing 模塊的這篇文檔列舉了一些不推薦使用類型提示的原因。

12、實用指南：用 Python 運行開源的 LLM[16]

在個人筆記本電腦上如何運行大語言模型？這篇教程介紹了在不同操作系統(tǒng)上運行llama.cpp 的完整過程，例如選擇和下載模型、提示詞設置、使用 GBNF 語法格式化 LLM 輸出、流式響應、多模態(tài)模型等。

??Python潮流周刊??每 30 期為一季，第一季的精華內(nèi)容已整理成一篇，方便你隨時查看。在線訪問地址：Python 潮流周刊第一季精華合集（1~30）[17]

???項目&資源

1、excelCPU：用 Excel 實現(xiàn)的 16 位 CPU 和相關文件[18]

才發(fā)布一周就已近 3K star 的火爆項目！CPU.xlsx 文件提供了 16 位 CPU、16 個通用寄存器、128KB RAM 和 128x128 顯示區(qū)域。使用 Python 進行編譯。（star 3K）

2、whenever：萬無一失的 Python 日期時間[19]

前文提及過的日期時間庫，克服了標準庫和其它三方庫沒有很好解決的一些問題。

3、DeepSeek-Coder：讓代碼自己編寫[20]

它由一系列代碼語言模型組成，每個模型都用 2T token 訓練，提供多種型號尺寸，擁有高級代碼補全能力，在各項基準測試中表現(xiàn)亮眼。（star 4.3K）

與其它模型的基準測試評分對比

4、fastcrud：FastAPI 的異步 CRUD 操作[21]

特性有：完全異步、SQLAlchemy 2.0、強大的 CRUD、動態(tài)構建復雜查詢、高級 SQL 聯(lián)結(jié)、基于偏移或光標的分頁、模塊化可擴展、自動生成接口。

5、leptonai：簡化 AI 服務構建的 Pythonic 框架[22]

讓你輕松用 Python 代碼構建 AI 服務，主要特性：良好的抽象、僅需幾行代碼即可啟動模型、內(nèi)置常見模型（如 Llama、SDXL、Whisper 等）的示例、自動批處理、后臺任務等。（star 1.9K）

6、gpt-newspaper：用 GPT 創(chuàng)建個性化報紙[23]

讓 AI 根據(jù)你的個人品味和興趣來策劃選題、撰寫、設計和編輯內(nèi)容，由 6 個專業(yè) agent 組成，支持搜索網(wǎng)絡最新內(nèi)容，聚合知名的新聞源。

7、apprise：幾乎適用于所有平臺的通知推送[24]

純 Python 開發(fā)的輕量型消息推送庫，支持通過大多數(shù)服務發(fā)送通知，例如 Telegram、Discord、Slack、Amazon SNS、Gotify 等等等，支持短信、郵件、系統(tǒng)桌面等多種形式。（star 9.7K）

8、procrastinate：基于 PostgreSQL 的 Python 任務隊列[25]

一個基于 PostgreSQL 的分布式任務處理庫，提供 Django 集成，易于與 ASGI 框架一起使用。支持異步、周期任務、重試、任意任務鎖等功能。

9、flent：靈活的網(wǎng)絡基準測試工具[26]

它可以同時運行多個 netperf/iperf/ping 實例并聚合結(jié)果，通過交互式 GUI 和可擴展的繪圖功能展示數(shù)據(jù)，支持本地和遠程主機，支持采集 CPU 使用率、WiFi、qdisc 和 TCP 套接字統(tǒng)計信息等。

10、urllib3：新版本支持在瀏覽器發(fā)起 HTTP 請求[27]

urllib3 發(fā)布了 2.2.0 版本，支持在Pyodide 運行時中使用！后者是用在瀏覽器中的 Python 解釋器，也是PyScript 和 Jupyterlite 框架的技術基礎。這對 Python 的前端開發(fā)有重大作用，未來可期。

11、gnuplotlib：基于 gnuplot 的 numpy 繪圖后端[28]

Gnuplot 是一個強大的開源繪圖工具，用于生成各種類型的二維和三維圖表。這個項目將它與 Numpy 結(jié)合，充分利用數(shù)據(jù)處理和繪圖能力。

12、history_rag：用 RAG 搭建中國歷史問答應用[29]

RAG（檢索增強生成）+向量數(shù)據(jù)庫搭建一個中國歷史知識問答應用，支持“Milvus方案“（本地）和“Zilliz Cloud Pipelines方案”（云上），提供基于gradio的 Web UI 界面。默認使用 GPT4 模型，可輕松切換其它 LLM。

??贈書福利

不定期的福利活動，本期贈書 5 本《AI 繪畫實戰(zhàn)：Midjourney從新手到高手》，開獎時間 2 月 10 日（春節(jié)）。請給 Python貓公眾號發(fā)送數(shù)字“8038”，獲取抽獎小程序碼。

這本書介紹了 Midjourney 繪畫的各種使用方法與技巧，從基礎理論到實戰(zhàn)應用，一本書輕松玩轉(zhuǎn)當下最火的 AI 繪畫，帶你領略無限藝術可能。

??歡迎訂閱

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參考資料 [1]

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

[2]

電報頻道: https://t.me/pythontrendingweekly

[3]

使用 Django、Django REST 和 Next.js 構建全棧項目: https://dev.to/koladev/building-a-fullstack-application-with-django-django-rest-nextjs-3e26

[4]

使用 SQL、Node.js、Django 和 Next.js 構建儀表板項目: https://dev.to/andrewbaisden/a-day-in-the-life-of-a-developer-building-a-dashboard-app-with-sql-nodejs-django-and-nextjs-5en7

[5]

用 Profila 分析你的 Numba 代碼: https://pythonspeed.com/articles/numba-profiling/

[6]

Profila: https://github.com/pythonspeed/profila

[7]

Python datetime 標準庫的 10 個陷阱: https://dev.arie.bovenberg.net/blog/python-datetime-pitfalls/

[8]

使用 Python 糾正語法的 4 種方法: https://www.listendata.com/2024/01/4-ways-to-correct-grammar-with-python.html

[9]

Python 調(diào)試技巧: https://www.syntaxerror.tech/syntax-error-11-debugging-python/

[10]

調(diào)試 Python 與 C 語言混合的項目: https://developer.nvidia.com/blog/debugging-mixed-python-and-c-language-stack/

[11]

分析“使用 Python 和 2MB RAM 對一百萬個 32 位整數(shù)進行排序”: https://www.bitecode.dev/p/analyzing-sorting-a-million-32-bit

[12]

Sorting a million 32-bit integers in 2MB of RAM using Python: http://neopythonic.blogspot.com/2008/10/sorting-million-32-bit-integers-in-2mb.html

[13]

使用 Python + Pylasu 實現(xiàn)語言解析器: https://tomassetti.me/implement-parsers-with-pylasu/

[14]

動態(tài)規(guī)劃不是黑魔法: https://qsantos.fr/2024/01/04/dynamic-programming-is-not-black-magic/

[15]

什么時候應避免靜態(tài)類型檢查？: https://typing.readthedocs.io/en/latest/source/typing_anti_pitch.html

[16]

實用指南：用 Python 運行開源的 LLM: https://christophergs.com/blog/running-open-source-llms-in-python

[17]

Python 潮流周刊第一季精華合集（1~30）: https://pythoncat.top/posts/2023-12-11-weekly

[18]

excelCPU：用 Excel 實現(xiàn)的 16 位 CPU 和相關文件: https://github.com/InkboxSoftware/excelCPU

[19]

whenever：萬無一失的 Python 日期時間: https://github.com/ariebovenberg/whenever

[20]

DeepSeek-Coder：讓代碼自己編寫: https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/

[21]

fastcrud：FastAPI 的異步 CRUD 操作: https://github.com/igorbenav/fastcrud

[22]

leptonai：簡化 AI 服務構建的 Pythonic 框架: https://github.com/leptonai/leptonai

[23]

gpt-newspaper：用 GPT 創(chuàng)建個性化報紙: https://github.com/assafelovic/gpt-newspaper

[24]

apprise：幾乎適用于所有平臺的通知推送: https://github.com/caronc/apprise

[25]

procrastinate：基于 PostgreSQL 的 Python 任務隊列: https://github.com/procrastinate-org/procrastinate

[26]

flent：靈活的網(wǎng)絡基準測試工具: https://github.com/tohojo/flent

[27]

urllib3：新版本支持在瀏覽器發(fā)起 HTTP 請求: https://github.com/urllib3/urllib3/releases/tag/2.2.0

[28]

gnuplotlib：基于 gnuplot 的 numpy 繪圖后端: https://github.com/dkogan/gnuplotlib

[29]

history_rag：用 RAG 搭建中國歷史問答應用: https://github.com/wxywb/history_rag

[30]

微信公眾號: https://qinglite-1253448069.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/web/e60bd68bc8457412c2aa53620ba674452ec756f7

[31]

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[32]

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