Python 潮流周刊#15：如何分析異步任務(wù)的性能？

你好，我是貓哥。這里每周分享優(yōu)質(zhì)的 Python、AI 及通用技術(shù)內(nèi)容，大部分為英文。標(biāo)題取自其中一則分享，不代表全部?jī)?nèi)容都是該主題，特此聲明。

本周刊精心篩選國(guó)內(nèi)外的 250+ 信息源，為你挑選最值得分享的文章、教程、開源項(xiàng)目、軟件工具、播客和視頻、熱門話題等內(nèi)容。愿景：幫助所有讀者精進(jìn) Python 技術(shù)，并增長(zhǎng)職業(yè)和副業(yè)的收入。

??文章&教程

如何分析 FastAPI 異步請(qǐng)求的性能？^[1]

cProfile 這種基于函數(shù)調(diào)用的分析工具無法有效分析異步操作的執(zhí)行時(shí)間，文章介紹了 pyinstrument^[2] 這個(gè)分析庫，結(jié)合 FastAPI.middleware 裝飾器，并使用 speedscope^[3] 來可視化 FastAPI 程序的耗時(shí)情況。

利用 FastAPI 的后臺(tái)任務(wù)：增強(qiáng)性能和響應(yīng)能力^[4]

介紹了 FastAPI 的 BackgroundTasks，可以創(chuàng)建后臺(tái)任務(wù)，用于管理長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的任務(wù)，而不阻塞主進(jìn)程。

使用 Python 創(chuàng)建直方圖^[5]

直方圖又名“柱狀圖”，可直觀查看數(shù)據(jù)的分布趨勢(shì)、離散程度和異常值等信息。文中介紹了 Matplotlib、Plotly、Seaborn、Numpy 和 Pandas 等工具繪制直方圖的方法，介紹各種直方圖的樣式和風(fēng)格、處理異常值、分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)等。

Mypy 1.5 發(fā)布了^[6]

Mypy 是 Python 的靜態(tài)類型檢查工具，1.5 版本主要功能有：不再支持 Python 3.7、更靈活的 TypedDict 創(chuàng)建和更新、可顯示錯(cuò)誤代碼的文檔鏈接、實(shí)驗(yàn)性改進(jìn)了泛型函數(shù)的類型推斷、對(duì) Python 3.12 的部分支持，等等。

在 Linux 上運(yùn)行 Python 的“Hello World”腳本時(shí)，會(huì)發(fā)生什么？^[7]

在 py 文件中寫上一句print("hello world")，然后在命令行執(zhí)行這個(gè)文件，幕后都發(fā)生了什么呢？文章使用了 readelf 、strace 、ldd 、debugfs 、/proc 、ltrace 、dd 和 stat 等工具，詳細(xì)解釋了腳本被執(zhí)行的過程。主要涉及操作系統(tǒng)相關(guān)的內(nèi)容，而不是 CPython 解釋器。（附：文章還引用了最近很火的 [Putting the "You" in CPU ](https://cpu.land/ "Putting the "You" in CPU ") ，介紹計(jì)算機(jī)是如何運(yùn)行程序的，強(qiáng)烈推薦！）

通過對(duì)比 Python 來學(xué)習(xí) PostScript^[8]

PostScript 是電子出版和桌面出版領(lǐng)域的頁面描述語言，廣泛用于打印機(jī)、出版和圖形設(shè)備。文章將一段 PostScript 程序直譯成 Python 代碼，可以讓你快速了解這門語言的語法。

Python 中不那么隨意的性能優(yōu)化^[9]

作者的一段代碼，用 Rust 花了 950 毫秒，而 Python 卻花 70 秒！這怎么能忍！將生成器寫法改成 for 循環(huán)后，只是輕微提速，使用 Numpy 和多進(jìn)程做了一些優(yōu)化后，終于看到了比較可觀的數(shù)據(jù)。不同代碼方案的對(duì)比、Python 底層工作原理、內(nèi)存使用效率問題，以及語言特性的差異。

在 Python 中創(chuàng)建上下文管理器^[10]

如何用 Python 創(chuàng)建自己的上下文管理器？上下文管理器是可以在 with 代碼塊中使用的對(duì)象，在進(jìn)入和退出時(shí)做一些操作。文章介紹了上下文管理器的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。

一個(gè)簡(jiǎn)單的模塊，可以篡改 Python 解釋器的數(shù)字^[11]

一篇有意思的文章。導(dǎo)入一個(gè)模塊后，可以將 8 和 9 互換，即print(8) 會(huì)打印出 9。文章展示了如何用 C 編寫一個(gè)簡(jiǎn)單的模塊，介紹了 CPython 中整數(shù)對(duì)象池的實(shí)現(xiàn)，并通過修改兩個(gè)整數(shù)的引用，實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的篡改數(shù)字的效果。

為什么說 Python 很糟糕……^[12]

一篇給 Python 潑冷水的文章，主要觀點(diǎn)是認(rèn)為 Python 不適合于開發(fā)大型應(yīng)用。批評(píng)的點(diǎn)包括動(dòng)態(tài)和鴨子類型、性能問題、代碼維護(hù)和重構(gòu)難等問題。

Python 中錯(cuò)誤處理的最佳實(shí)踐^[13]

Python 之禪說“錯(cuò)誤不應(yīng)該悄無聲息地被忽略”，強(qiáng)調(diào)了應(yīng)該直面錯(cuò)誤和透明處理。文章指出了一些糟糕的錯(cuò)誤處理寫法，給出了盡早檢查錯(cuò)誤、快速失敗處理等編程建議。

使用企業(yè)數(shù)據(jù)和 Python 構(gòu)建 GPT 對(duì)話機(jī)器人^[14]

這篇教程介紹了搭建企業(yè)中 GPT 對(duì)話機(jī)器人的完整流程，包括數(shù)據(jù)索引、查詢檢索、集成 LLM、使用 FastAPI 開發(fā)接口、uvicorn 作部署。

Python 雞尾酒：將上下文管理器和迭代器等量混合^[15]

tenacity 庫提供了一種用迭代器和上下文管理器組合的寫法，實(shí)現(xiàn)重試機(jī)制。這篇文章演示了如何用自定義的迭代器和上下文管理器，來實(shí)現(xiàn)同樣的功能，可以讓你更深入理解這兩個(gè)好用的特性。

索引的力量：利用 Pandas 提高數(shù)據(jù)整理效率^[16]

Pandas 被廣泛用于數(shù)據(jù)處理，文章介紹了如何高效利用索引技術(shù)，提升它整理數(shù)據(jù)的速度和效率。介紹了多種索引技術(shù)，例如基于整數(shù)的索引、布爾索引、設(shè)置新索引并重置舊索引、排序索引。

殺死 ProcessPoolExecutor^[17]

Python 不適合處理 CPU 密集型任務(wù)，文章中項(xiàng)目原本使用進(jìn)程池來規(guī)避 GIL 問題，后使用線程、C++ 擴(kuò)展和更精細(xì)調(diào)整的 GIL 控制，將內(nèi)存使用量減少 50%，CPU 使用量減少約 20%，線程和進(jìn)程減少約 70%，I/O 流量減少 100%。

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???項(xiàng)目&資源

pyinstrument：Python 的調(diào)用堆棧分析器^[18]

一個(gè)輕量級(jí)、無侵入的 Python 代碼性能分析庫，支持分析異步任務(wù)和事件循環(huán)代碼，可生成多種格式的分析報(bào)告，包括文本、HTML 和火焰圖。（star 5.5K）

viztracer：低開銷的日志記錄/調(diào)試/分析工具，可視化 Python 代碼的執(zhí)行^[19]

國(guó)人開源的日志記錄/調(diào)試/分析工具，支持線程、多進(jìn)程、子進(jìn)程和異步，支持火焰圖、遠(yuǎn)程連接、虛擬調(diào)試等，有強(qiáng)大的前端，可流暢渲染 GB 級(jí)堆棧信息。（star 3.5K）

tenacity：Python 重試庫^[20]

可提供簡(jiǎn)單而靈活的方式來實(shí)現(xiàn)可靠的重試機(jī)制，支持指定重試次數(shù)、重試間隔時(shí)間、重試的回調(diào)函數(shù)、根據(jù)不同的錯(cuò)誤條件進(jìn)行重試等功能，減少手動(dòng)處理錯(cuò)誤和異常的麻煩。（star 5.1K）

litestar：輕量、靈活且可擴(kuò)展的 ASGI API 框架^[21]

一個(gè)高性能的 ASGI API 框架，其早期版本是基于 Starlette^[22] 開發(fā)的，命名為 Starlite，但從 2.0 版本起已完全移除 Starlette 依賴，并改名為 litestar。核心特性：基于類的控制器、依賴注入、分層中間件、插件系統(tǒng)、OpenAPI 3.1、內(nèi)置 Trio，等等。（star 2.5K）

Make-It-3D：利用單個(gè)圖像創(chuàng)建高保真 3D 模型^[23]

從圖片中分割物體，創(chuàng)建高保真的 3D 幾何形狀，可作 360° 旋轉(zhuǎn)展示。（star 1.2K）

Color-diffusion：對(duì)黑白圖像進(jìn)行著色的擴(kuò)散模型^[24]

使用 diffusion  模型對(duì)黑白圖像進(jìn)行著色，使用 LAB 色彩空間實(shí)現(xiàn)，這是 RGB 色彩空間的 3 通道替代方案。

DevOpsGPT：AI 驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化軟件開發(fā)系統(tǒng)^[25]

將 LLM 與 DevOps 工具相結(jié)合，將自然語言需求轉(zhuǎn)換為可工作的軟件。無需繁瑣的需求文檔編寫與溝通，縮短開發(fā)與交付時(shí)間，加速軟件部署和迭代。（star 1.2K）

ILibCST：Python 的具體語法樹解析器和序列化器庫^[26]

具體語法樹（Concrete Syntax Tree）是在詞法分析和語法分析階段后生成的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可用于分析代碼結(jié)構(gòu)，執(zhí)行語義分析、重構(gòu)優(yōu)化和代碼生成等操作。（star 1.2K）

hypothesis：功能強(qiáng)大、靈活且易于使用的庫，用于基于屬性的測(cè)試^[27]

基于屬性的測(cè)試（Property-based Testing）是一種軟件測(cè)試方法，其中測(cè)試用例的生成和驗(yàn)證是基于定義的屬性或規(guī)約。傳統(tǒng)的單元測(cè)試要給定具體的測(cè)試用例，而基于屬性的測(cè)試則是隨機(jī)生成大量的測(cè)試數(shù)據(jù)。（star 6.8K）

??播客&視頻

Python People 播客^[28]

這是一檔新上線一個(gè)月的播客欄目，每周訪談 Python 社區(qū)里一位有突出貢獻(xiàn)的大佬。目前已訪談的嘉賓有 Michael Kennedy（Talk Python to Me 和 Python Bytes 的主理人）、Paul Everitt（ JetBrains 和 PyCharm 的開發(fā)者倡導(dǎo)者）、Brett Cannon（Python 核心開發(fā)者）、Barry Warsaw（Python 核心開發(fā)者，非常早的成員）、Bob Belderbos（Pybites 的主理人）。

Talk Python To Me #426：PyScript 的新增功能^[29]

Pyscript 使 Python 能夠在瀏覽器中運(yùn)行。這期播客聊了它的最新進(jìn)展。

Stack Overflow Blog #597：了解 SRE^[30]

網(wǎng)站可靠性工程（Site Reliability Engineering，SRE）是什么？它和 DevOps 有什么關(guān)系？如何平衡 SRE 的原則與組織結(jié)構(gòu)的關(guān)系？生成式 AI 對(duì) SRE 會(huì)帶來什么影響？

Stack Overflow Blog #593：Python 團(tuán)隊(duì)如何調(diào)整語言以適應(yīng) AI 的未來^[31]

播客嘉賓是 Python 核心開發(fā)者和指導(dǎo)委員會(huì)成員 Pablo Galindo Salgado，討論了如何平衡語言設(shè)計(jì)中的一致性和新功能、為什么收集社區(qū)對(duì)新版本的反饋很重要，以及為何他要專注于讓 Python 更快。

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參考資料