Python潮流周刊#2：Rust 让 Python 再次伟大

这里记录每周值得分享的 Python 及通用技术内容，部分为英文，已在小标题注明。（本期标题取自其中一则分享，不代表全部内容都是该主题，特此声明。）

文章&教程

介绍了装饰器的实现原理、带参装饰器、多装饰器、类装饰器和几个典型的示例。文章发布于 2014 年，代码用的还是 Python 2。之所以分享这篇文章，因为它是左耳朵耗子唯一以 Python 为话题的文章，而且写得详细到位。

出自我们的老朋友@古明地觉 的新系列《asyncio 系列》，半个月内已连载 14 篇。真想问问他是如何做到如此高产又高质量的？！文章回答了：如何设计既能接收协程又能接收普通 Python 函数的 API，如何强制事件循环的迭代，如何在不传递参数的情况下在任务之间传递状态……

3、Nginx+uWSGI 部署 Django 以及负载均衡操作

介绍了 uWSGI 和 Nginx 的配置，实现对 Django 服务的反向代理及负载均衡。该文出自仍在连载的《Django 系列》，目前该系列包含 44 篇文章，能作为系统学习 Django 的参考材料。

4、Rye:一个实验性质的Python包管理系统

Python 目前的包管理工具多得让人眼花缭乱，而 Conda 和操作系统的包管理器也存在诸多问题（本周刊第一期就有两则相关内容）。Flask 作者 Armin Ronacher 用 Rust 开发的 rye，借鉴了 Rust 包管理的经验，试图提供一个标准化的解决方案。这篇文章介绍了 rye 的安装及使用。

5、PyInstaller：将你的Python代码打包成独立应用程序

PyInstaller 可将 Python 程序打包为一个可执行文件，支持多个平台如 Windows、Mac 和 Linux。这是一篇简单清晰的使用教程，除了基础介绍外，难得的是它还介绍了两种打包方式的优缺点，以及打包后常见的 5 个问题。

6、如何在 Python 中实现真正的多线程（英文）

Python 3.12 即将推出“Per-Interpreter GIL（PEP-684）”特性，它允许 Python 实现真正的并行处理。代码虽然已在 alpha 版本中，但目前只能通过 C-API 使用。文章使用 CPython 的test 模块演示了子解释器的示例。

7、GIL vs. nogil: 改动一行代码，提升十倍 I/O 性能（英文）

nogil 项目是另一个试图实现真正多线程的方案，这篇文章测试发现 CPython 3.9-nogil 在单文件和多文件的情况下，比未修改的 CPython 3.9 分别快 2.5 倍和 10 倍。nogil 项目最新的进展是形成了正式的 PEP-703，相关介绍在此。

8、如何在 PyCharm 中创建一个密码生成器？（英文）

PyCharm 官方推出的文章教程，指导在 PyCharm 中创建项目、导入包、使用 Typer 库创建 CLI 应用、运行和调试代码、创建和编辑运行配置，适合于新人学习练手。另外，PyCharm 2023.1.2 版本刚刚发布，可以去尝鲜！

9、Python 元类教程（带示例）（英文）

在 Python 中，一切都是对象，包括类。元类是 Python 的一项强大功能，允许你在运行时动态地创建类（实际是创建一个type 类型的对象）。文章探讨元类的基础知识，以及更高级的功能和示例。

10、当在终端输入“ls”后会发生什么？（英文）

有一道很常见的面试题：“当在浏览器输入 google.com 后会发生什么？”由于见得多了，每个人都能回答个一二，但是，经常跟终端打交道的我们，能否回答这个问题呢：当在终端输入命令后会发生什么？文章主要介绍了终端的历史、启动过程、命令的解析和执行过程。

项目&资源

1、WingetUI：更好用的包管理器 UI（英文）

该项目的目标是为 Win 10-11 中最常见的 CLI 包管理器（如 Winget、Scoop 和 Chocolatey）创建一个直观的 GUI。已支持软件包的安装、更新和卸载、排队安装、消息通知、黑暗模式、导入/导出等功能。

2、pandas-ai：支持 AI 功能的 Pandas（英文）

Pandas 无疑是目前最流行的数据分析和处理工具，当它结合了生成式 AI 的能力后，会不会更好用呢？答案似乎是的！pandasai 项目支持用文字的方式操作 Pandas 的数据对象，可简化很多 Pandas 库的操作。

3、promptulate：一个强大的 LLM Prompt Layer 框架

一个专为 Prompt Engineer 设计的 LLM Prompt Layer 框架，支持连续对话、角色预设、对话存储、工具扩展等功能，可以无需代理直接访问，开箱即用。通过 promptulate，你可以轻松构建起属于自己的 GPT 应用程序。

4、MicroPython：面向微控制器和嵌入式系统的 Python（英文）

MicroPython 新发布了 1.20 版本，引入了一个新的轻量级包管理器，减小了代码大小，并增加了对许多新板的支持。另外，LWN 的这篇文章对此版本做了介绍，文章还提到 Anaconda 有可能在 Q2 将 PyScript 的运行时从 Pyodide 替换为 MicroPython。

5、DB-GPT：以数据库为基础的 GPT 实验项目

使用本地化的 GPT 大模型与你的数据和环境交互，无数据泄露风险，100% 私密，100% 安全。基于 FastChat 构建大模型运行环境，并提供 vicuna 作为基础的大语言模型，通过 LangChain 提供私域知识库问答能力，支持插件模式，在设计上原生支持 Auto-GPT 插件。

播客&视频

1、Ep 40. Rust 和 PyO3：让 Python 再次伟大

断更许久的《捕蛇者说》播客回归了！本期的嘉宾是 PyO3 项目的维护者，他的另一个身份是 wechatpy 的作者。Rust 和 PyO3 项目能放大 Python 的优势，并能改造 Python 的应用生态。我们曾推荐过性能最快的代码分析工具 Ruff，另外 Flask 作者新开发的包管理工具 rye，它们都是 Rust 与 Python 结合的产物。（题外话：看到了捕蛇者说的三位主播发推/发博缅怀左耳朵耗子，想不到他对 Python 圈子有这么多渊源。R.I.P）

2、Talk Python to Me #415: Future of Pydantic and FastAPI（英文）

Pydantic 2.0 使用 Rust 重写了核心及顶层的代码，将对构建在其之上的库产生积极的影响，比如 FastAPI。播客邀请了 Pydantic 的 Samuel Colvin 以及 FastAPI 的 Sebastián Ramírez 一起采访，话题度很新！

3、再访《流畅的 Python》作者 Luciano Ramalho（英文）

我在上个月推荐过新上市的《流畅的 Python》中文第二版（链接），这里补充两则相关材料。这期播客来自 thoughtworks，是在《Fluent Python》英文第二版上市前的访谈，介绍了关于 Python 发展、不同语言的对比、新书的变化等。另外，他们还在 2020 年新书写作期间录了一期“The future of Python”，两期播客都有完整的文字稿。

4、最常用的七种分布式系统模式（英文）

一则简短的科普视频，介绍了七种分布式系统模式：Ambassador、Circuit Breaker、CQRS、Event Sourcing、Leader Election、Publisher/Subscriber、Sharding。视频中的动画和图例都非常直观和舒适，让人赏心悦目。

问题&讨论

1、作为程序员，有什么提升生活/工作体验的 App、硬件、服务？

V2ex 上的一个帖子，大家对这样的话题似乎很有发言欲。我在此最想推荐的 APP 是 Feedly 和 Substack，用于阅读 RSS 和 Newsletter。Feedly 对本周刊的素材采集帮助极大！（心愿：依靠读者的打赏，让我用上 Feedly Pro+ 的 AI 功能！）

2、rye 应该存在么？（英文）

前文已提到过 rye，那么，mitsuhiko 是出于什么考虑而开发了它呢？它想解决什么样的问题，想打造出一款什么样的工具呢？Python 官方对包管理会有什么发展支持呢？Github 上的这个问题引起了广泛的讨论。

3、你是怎样开始程序员职业生涯的？

V2ex 上的帖子，楼主分享了自己从读书到就业前几年的故事，评论区有不少人分享了自己的经历。你是如何开始自己的程序员之路的呢？

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