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chinesehuazhou
V2EX    Python

Python 潮流周刊#18: Flask、Streamlit、Polars 的学习教程

  •  
  •   chinesehuazhou 2023-09-02 16:13:26 +08:00 1455 次点击
    这是一个创建于 795 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。标题取自其中三则分享,不代表全部内容都是该主题,特此声明。

    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。

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    为了方便读者获取原始内容,我已将周刊的 Markdown 文件归档在 Github ,请通过以下链接获取:https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly

    文章&教程

    1 、一份深入探索 Flask 的指南

    由系列文章组成的 Flask 学习指南,深入了解 Flask 的内部结构、核心特性和功能,涵盖主题有程序和请求上下文、Werkzeug 、会话、安全(防 CSRF )、测试、2.0 版本的异步等。

    2 、使用 PyMuPDF 识别与提取表格

    识别和处理 PDF 文件中的表格是件困难的事,PyMuPDF 最新版本 1.23.0 提供了从 PDF 中提取表格的功能!可以将提取内容交给 pandas 处理,可以导出 Excel 和 CSV 格式的文件。

    3 、深入介绍 Python 3.12 中的永生对象

    周刊第 16 期分享了 Instagram 在 Python 3.12 引入永生对象的故事,而这里分享的文章深入剖析解释器源码,为我们回答了以下问题:为什么要引入永生对象?它对性能有什么影响?它是如何实现的(如 None 对象和小整数),如何做到兼容旧版本的接口的?

    4 、Python 中下划线的十种用法

    你知道 Python 中的下划线有哪些用法么?这篇文章介绍了:REPL 中的用法、作变量名的前缀和后缀时的四种用法、作为赋值“接收器”的两种用法、新 match-case 语法中的用处、用作频繁调用的函数别名、大额数字中增加可读性。

    5 、Python Asyncio 之网络编程方法详解

    Asyncio 不仅提供了简单的Socket接口,还基于它提供了Protocol&Transport接口以及更高级的Stream接口,大大的减轻了开发者进行网络编程的心理负担。文章主要介绍了这几个接口的简单使用以及对应的原理分析。

    6 、给初学者的 Streamlit 学习指南

    Streamlit 是一个用于创建和部署 Web 程序的框架,广泛用于机器学习和数据科学领域。这篇教程介绍了它的安装以及常用组件的使用。

    7 、如何在 FastAPI 应用中使用 Tailwind CSS 和 SQLAlchemy

    FastAPI 是一个轻量级框架,通常需要集成其它组件搭配使用。这篇文章介绍了如何将 FastAPI 与 Jinja2 模板引擎、Tailwind CSS 以及 SQLAlchemy 结合,创建出一个好用的开发脚手架。

    8 、Python 如何不作排序但保持数据有序

    文章介绍了 Python 堆排序/优先队列、二分查找、有序容器的相关使用,它们有更好的时间复杂度或适用场景,是比暴力搜索和暴力排序更值得采用的解决方案。

    9 、用 Django 发送带有验证链接的电子邮件

    我们经常会在注册一些账号后收到一封验证邮件,只有在链接的有效期内点击它才能完成账号注册。这篇教程介绍了如何用 Django 来实现这个功能,这是一个简短而完整的练手项目。

    10 、探索全球多样性:Pyetho 用于了解国家及其语言的 Python 库

    文章介绍了Pyetho 这个库的基本使用,它主要包含了全球国家及其语言的相关信息,采用 ISO 标准。收录有 195 个国家,我查询了下,中国有 285 种语言。除了国家和语言基本信息外,其它功能包括:查询某种语言的使用人数、查询某种语言在哪些国家使用、查询某种语言的谱系家族、查询所有的语言家族,等等。

    11 、Polars:快如闪电的 DataFrame 库

    Polars 是数据分析领域的新秀,底层是用 Rust 写的,拥有超高性能。这是一篇详细的教程,内容包括:它的 DataFrame 、表达式和上下文、惰性 API ( LazyFrame )、与外部数据源集成、与 Numpy 和 pandas 的集成,等等。

    12 、深入学习数据结构与算法:C++、Swift 、Python 、Java 、C#、Javascript

    超长文预警!文章探索了不同编程语言中常见数据结构的实现,使用简洁的动画和图表直观介绍了相关的知识。主要涉及线性数据结构,如数组、动态数组、链表、循环链表、栈、队列、哈希表、集合,等等。数据结构当然离不开算法和时间复杂度,文中也有对应介绍。

    Python 潮流周刊已免费发布了 18 期,访问下方链接,即可查看全部内容:https://pythoncat.top/tags/weekly

    项目&资源

    1 、fastapi-users:开箱即用的 FastAPI 用户管理库

    2 、upiano:命令行里的钢琴

    在命令行里弹钢琴是种什么体验?!安装这个库后,你就可以用鼠标和键盘来弹钢琴了。

    3 、hrequests:requests 库的替代品

    一个比 requests 库更简单、可配置、功能丰富的库,使用 gevent 实现高性能并发,支持 HTTP/2 ,JSON 序列化比标准库快 10 倍,代码使用类型提示,100% 线程安全。

    4 、wisdomInterrogatory:智海-录问法律大模型

    由浙江大学、阿里巴巴达摩院以及华院计算共同设计研发的法律大模型,以“普法共享和司法效能提升”为目标。模型基座是 Baichuan-7B ,预训练的数据包括法律文书、司法案例以及法律问答数据,共 40 G 。

    5 、awesome-systematic-trading:一个精选的系统化交易列表

    系统化交易/量化交易是依据规则和算法进行自动化交易的策略,这个仓库收录了一系列资源:库、软件、策略、书籍、博客、论文、视频,等等。( star 1.1K )

    6 、Qwen-VL:阿里通义千问-VL 模型的官方库

    Qwen-VL 是阿里云研发的大规模视觉语言模型,可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。支持多语言、多图交错对话。评测结果显示,Qwen-VL 在多个 VL 任务上相比目前 SOTA 的 Generalist Models 都有明显优势。

    7 、h2ogpt:私人文档+图像的问答

    查询和总结你的文档,或者与本地私有的 GPT LLM 聊天。支持大部分文档,支持 LLaMa2 、Falcon 、Vicuna 、AutoGPTQ 、LORA 等,支持 Linux 、Docker 、MAC 和 Windows 。( star 7.2K )

    8 、refact:开源编码助手,支持自动补全、代码重构、代码分析

    Copilot 的开源替代方案,可自托管或使用云服务。支持 starcoder 、starchat 、llama2 、wizardlm 等开源模型,支持代码补全、重构、解释、分析、优化与修复错误等功能。

    9 、dify:创建自己的 AI 应用

    dify 是 Do It For You 的简写,是一个易用的 LLMOps 平台,支持快速创建出自己的 AI 应用。核心能力:通过 Langchain 支持主流的大语言模型(包括讯飞星火、文心一言、通义千问)、可视化编排 Prompt 、支持添加数据集、支持插件、支持数据标注与改进。( star 8K )

    10 、dara:轻松创建交互式 Web 应用程序

    一个低代码开发框架,与 Plotly Dash 、Streamlit 和 Shiny 相似,支持快速创建仪表板应用。后端使用 FastAPI ,前端是一个基于 React 的 UI 。

    dara 创建应用示例

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