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chinesehuazhou
V2EX  ›  Python

Python 潮流周刊#27:应该如何处理程序的错误?

  •  
  •   chinesehuazhou · 193 天前 · 887 次点击
    这是一个创建于 193 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    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。本周刊开源,欢迎投稿。另有电报频道作为副刊,补充发布更加丰富的资讯。

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    🦄文章&教程

    1 、将 Python 错误作为值:比较 Go 和 Rust 的使用模式

    文章比较了两种处理错误的方法:抛出错误和将错误作为返回值,并参照 Go 和 Rust 的处理模式,介绍如何在 Python 中实现将错误作为值返回。(附 1:两种风格的错误处理 分析了两种风格的优缺点及其适用场景;附 2:周刊第一期的 编程语言的四种错误处理方法 从语法、代码可读性、演变过程、运行效率角度对比了不同方案)

    2 、调试 Django 中的 CSRF 失败/403 禁止错误

    部署 Django 程序时的一个常见错误是 403 Forbidden ,通常由 CSRF 错误导致,文章介绍了导致这种错误的 7 种原因,并解读 Django 源码,详细梳理了它们的校验逻辑。

    3 、对 Python 环境和包管理工具的公正分析

    Python 中的虚拟环境和包管理工具实在是太多了!但是应该如何选择最适合自己需求的工具呢?作者全面分析了 5 个类别的 10 多款工具,希望减少用户在抉择上的困惑。(附:作者针对此主题的两场演讲 PyCon DE 2023EuroPython 2023

    Python 环境和包管理工具的分类

    4 、让我们一起创建一个 Python 调试器

    你是否好奇一个代码调试器是如何工作的?当设置断点后,程序触发它时会发生什么?调试器是程序员日常必备工具之一,但极少有人知道它是如何实现的。这是一个系列教程,已更新 5 篇文章。值得一提的是,作者使用了最新的 Python 3.12 PEP-669 功能。

    5 、揭开 Python 3.12 的面纱:Python 世界有哪些新东西?

    Python 3.12 已发布一个半月,你开始尝鲜了么?这篇内容全面的文章重点解读了新的几个 PEP ,让你对这个版本有更清晰的认识。

    6 、Python 的哈希表指南

    Python 的字典是一种“哈希表”,提供了高效灵活的数据存储和检索方法。文章介绍了这种数据结构及其工作原理,探讨了如何用 Python 实现哈希表并解决哈希冲突。这是一个系列文章,作者还写了堆、队列、栈、数组等数据结构的指南。

    7 、运行不可信的 Python 代码

    作者想自己实现一个简化版的不太安全的沙盒,文章介绍了它的运作方式,以及一些关键性问题的解决方案,即独立的进程 + seccomp + setrlimit 。(附:如何安全运行别人上传的 Python 代码? 这篇文章的方案是使用 Docker 的 Python SDK 来构建镜像,在 Docker 中执行代码)

    8 、了解 Linux cp 命令并用 Python 编程实现

    深入探讨了 Linux 中 cp 命令的工作原理,然后用 Python 实现了一个基础版本。从中可以看到高级编程语言提供的强大功能和简单性。

    9 、初学者应该用 Django ,而不是 Flask

    作者认为 Flask 虽然简单易用,但它可能会让初学者忽视 Web 开发的复杂性。Django 功能全面、生态系统成熟,更适合新手学习与提升生产力。

    10 、PEP-733:对 Python 公共 C API 的评估

    一则信息型的 PEP ,用于分享 C API 的信息,包括定义 C API 的用途、利益相关者及其使用场景和要求、C API 的优势、C API 的 9 项薄弱的问题。

    11 、让我们做一个类 JSON 语法的解析器

    作者出于编程乐趣的目的,定义了一组类似 JSON 的语法规则,然后使用 Python 逐一实现不同内容的提取与解析,开发了一个解析器。

    12 、一门编程语言应该有多大?

    在作者眼中,Python 1.5 是他能完全理解的最后一个版本,而之后的版本则使得语言越来越大。语言设计时添加新功能,如何权衡取舍?作者建议学习 C 语言的例子,让语言处于“最小进化”模式。

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    🐿️项目&资源

    1 、CogVLM:多模态预训练模型

    一个强大的开源可视化语言模型 ( VLM ),CogVLM-17B 有 100 亿个视觉参数和 70 亿个语言参数,具有高性能,在多项跨模态基准测试中排名领先。( star 2.1K )

    CogVLM 在基准测试中的得分

    2 、movis:用于生成与编辑视频的库

    让你通过 Python 代码生成各类视频,包括但不限于演示视频、动态图形、着色器艺术编码和游戏解说视频。支持视频编辑、音频剪辑、图层转换及添加特效等。

    3 、mirror:基于摄像头内容,实时回答问题

    这是一个 Web APP ,可将摄像头视频流传给 AI ,让它分析内容并实时回答你提出的问题。100% 本地和私有,Web UI 是用 gradio 构建,多模态 AI 模型是 Bakllava

    4 、vimGPT:使用 GPT-4V 和 Vimium 浏览网页

    Vimium 是一个 Chrome 插件,可让你仅用键盘浏览网页,借助它,可以不将浏览器 DOM 传给大模型,仅用 GPT-4V 的视觉功能来浏览网页。( star 1.8K )

    使用 GPT-4V 和 Vimium 浏览网页

    5 、twitter_user_tweet_crawler:无需调用 Twitter API ,爬取用户推文

    使用 selenium 模拟浏览器操作,可抓取用户推文并保存静态资源到本地,无需调用 Twitter API 。(投稿自 @kaixinol

    6 、RSS-OPML-to-Markdown:将 OPML 文件转化为易读的 Markdown 格式

    经常有人分享自己 RSS 列表导出的 OPML 文件,但这难以阅读也不宜直接拿去导入自己的阅读器。这个项目将 RSS 源的概要和一些统计信息输出成 markdown 表格,方便你按需订阅。(投稿自 @AboutRSS

    7 、MyHeyGen:视频翻译工具

    一个平民版视频翻译工具,音频翻译、翻译校正、视频唇纹合成全流程解决方案。

    8 、awesome-python-repo-stats:统计“awesome-python”列表中项目的信息

    awesome-python 是一个拥有 187K star 超火爆的项目,收录了大量框架、库、软件和资源。这个项目是对它收录内容的统计分析,每日更新,可在线查看统计表。

    9 、outlines:引导式文本生成

    一个用于生成神经文本的库,可视为 transformers 库中 generate 方法的替代品。( star 3.3K )

    10 、marimo:下一代 Python notebook

    全新的 notebook 项目,其每个 notebook 都可作为交互式 Web 程序共享,可浏览数据、运行实验、构建工具和部署应用。

    marimo 使用演示

    11 、Finance:150+ 量化金融 Python 程序

    一个资源集合项目,帮助你收集、操纵和分析股市数据。( star 1.2K )

    12 、tacticalrmm:一个远程监控和管理工具

    一个远程监控和管理工具,使用 Django 、Vue 和 Go 构建。类似 Teamviewer 的远程桌面控制、远程文件传输、远程执行命令和脚本、查看日志、告警管理、支持自动化。( star 2.3K )

    🐢播客&视频

    1 、CPython 的 JIT 编译器

    Guido 本周在 X 上分享了这则视频,视频作者介绍了他们规划给 Python 3.13 开发一个 JIT 编译器!(附:演讲视频的文稿

    2 、The Python Show 第 21 期:Sanic - 异步 Web 框架

    Sanic 是支持异步编程的 Python Web 框架,能够快速构建和运行。这期播客的嘉宾是 Sanic 的维护者之一,话题包括 Web 框架对比、消息规范、Mayim(单向 ORM )。

    本文首发于:https://pythoncat.top/posts/2023-11-18-weekly

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    1 条回复    2023-11-21 09:35:13 +08:00
    wingor2015
        1
    wingor2015  
       191 天前
    辛苦啦,谢谢分享
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