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Python Trend Weekly#AI を利用してより良いコードの作成を支援しましょう

Jan 11, 2025 pm 12:09 PM

Python 潮流周刊#讓 AI 幫你寫出更好的代碼

Python Cat が注意深く作成した毎週の Python トレンドでは、國內(nèi)外の 250 以上の質(zhì)の高い情報ソースがまとめられ、記事、チュートリアル、オープンソース プロジェクト、ツール、ポッドキャスト、ビデオ、そして業(yè)界のホットスポット。私たちの目標は、Python スキルを向上させ、キャリアを拡大し、副収入を得るのを支援することです。

この週刊誌には 12 の記事、12 のオープンソース プロジェクト、1 つのオーディオおよびビデオ リソースが含まれており、合計約 2,300 ワードになります。

コアコンテンツの概要:

記事とチュートリアル:

  1. LLM コード改善機能の探索
  2. Python 同時プログラミング: スレッド、プロセス、非同期の詳細な分析
  3. Python で hash(-1) == hash(-2) になる理由
  4. ブラウザ側(cè)でPythonを?qū)g行する方法
  5. PEP-769: attrgetteritemgetter が新しい default パラメーター
  6. を追加しました
  7. Pipx に関する 3 つの実踐的なヒント
  8. Django と FastAPI の客観的な比較
  9. Python の弱參照とガベージ コレクション メカニズム
  10. AI テキストからビデオへのモデル開発の実踐
  11. DevOps における Python のアプリケーション
  12. 機械學習に基づく貧血検出システム
  13. Google AI エージェントの技術(shù)ホワイト ペーパーの解釈

プロジェクトとリソース:

  1. AI による書籍のページごとの読み取り: AI PDF 知識の抽出と概要の生成
  2. ai-book-writer: AI 支援の書籍執(zhí)筆ツール
  3. web-ui: ブラウザ側(cè) AI エージェント実行インターフェイス
  4. F5-TTS: スムーズでリアルな AI 音聲合成ツール
  5. AutoMouser: マウスの軌跡に基づくブラウザ自動化コード生成
  6. paper_to_podcast: 紙からポッドキャストへのツール
  7. xhs_ai_publisher: 小紅書 AI 操作アシスタント
  8. ipychat: IPython 用の AI 拡張機能
  9. マグネトロン: PyTorch に基づく新しい開発プロジェクト
  10. dendrite-python-sdk: ネットワーク AI エージェント開発ツールキット
  11. 人気の Django プロジェクト ナビゲーション Web サイト
  12. zh-style-guide: 中國の技術(shù)文書作成標準

ポッドキャストとビデオ:

  1. Python Trend Weekly の最初のシーズンから厳選された英語ポッドキャストのコレクション (AI によって制作)

この週刊誌は有料購読モデルを採用しており、年會費は128元で、1日あたり平均40セント未満です。 私たちは、あなた自身の學習と成長に投資することが、大きな成果をもたらすと信じています。ぜひ購読して、Python 改善の旅を始めてください。

購読リンク: http://m.miracleart.cn/link/4049f46696d549c65f5832e15664afdd

ご購読後、週刊誌第85號の全文を無料でお読みいただけます:http://m.miracleart.cn/link/951cb7fcf08241d659513d4e84acdfaa

Python Trend Weekly の第 2 シーズンの概要: http://m.miracleart.cn/link/01f6211e00cc8f00a7b68e8e24b1b4d6

最初の 30 號の無料コレクションと電子書籍 (EPUB/PDF): http://m.miracleart.cn/link/7651301cabf91a1be8e3cf0b72e8734f

Python Trend Weekly の最初のシーズンの 800 リンクの要約版: http://m.miracleart.cn/link/1cbaa4e5609fb6517f54f0ab0c205ada

WeChat 公開アカウント: Python Cat http://m.miracleart.cn/link/fd7fb6f837e41936eb831b050db82330

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Pythonの不適格またはPytestフレームワークは、自動テストをどのように促進しますか? Pythonの不適格またはPytestフレームワークは、自動テストをどのように促進しますか? Jun 19, 2025 am 01:10 AM

Pythonの不適格でPytestは、自動テストの書き込み、整理、および実行を簡素化する2つの広く使用されているテストフレームワークです。 1.両方とも、テストケースの自動発見をサポートし、明確なテスト構(gòu)造を提供します。 pytestはより簡潔で、テスト\ _から始まる関數(shù)が必要です。 2。それらはすべて組み込みのアサーションサポートを持っています:Unittestはアサートエクイアル、アサートトルー、およびその他の方法を提供しますが、Pytestは拡張されたアサートステートメントを使用して障害の詳細を自動的に表示します。 3.すべてがテストの準備とクリーニングを処理するためのメカニズムを持っています:un

Pythonは、NumpyやPandasなどのライブラリとのデータ分析と操作にどのように使用できますか? Pythonは、NumpyやPandasなどのライブラリとのデータ分析と操作にどのように使用できますか? Jun 19, 2025 am 01:04 AM

pythonisidealfordataanalysisduetonumpyandpandas.1)numpyexcelsatnumericalcompitations withfast、多次元路面およびベクトル化された分離likenp.sqrt()

動的なプログラミング技術(shù)とは何ですか?また、Pythonでそれらを使用するにはどうすればよいですか? 動的なプログラミング技術(shù)とは何ですか?また、Pythonでそれらを使用するにはどうすればよいですか? Jun 20, 2025 am 12:57 AM

動的プログラミング(DP)は、複雑な問題をより単純なサブ問題に分解し、結(jié)果を保存して繰り返し計算を回避することにより、ソリューションプロセスを最適化します。主な方法は2つあります。1。トップダウン(暗記):問題を再帰的に分解し、キャッシュを使用して中間結(jié)果を保存します。 2。ボトムアップ(表):基本的な狀況からソリューションを繰り返し構(gòu)築します。フィボナッチシーケンス、バックパッキングの問題など、最大/最小値、最適なソリューション、または重複するサブ問題が必要なシナリオに適しています。Pythonでは、デコレータまたはアレイを通じて実裝でき、再帰的な関係を特定し、ベンチマークの狀況を定義し、空間の複雑さを最適化することに注意する必要があります。

__iter__と__next__を使用してPythonにカスタムイテレーターを?qū)g裝するにはどうすればよいですか? __iter__と__next__を使用してPythonにカスタムイテレーターを?qū)g裝するにはどうすればよいですか? Jun 19, 2025 am 01:12 AM

カスタムイテレーターを?qū)g裝するには、クラス內(nèi)の__iter__および__next__メソッドを定義する必要があります。 __iter__メソッドは、ループなどの反復(fù)環(huán)境と互換性があるように、通常は自己の反復(fù)オブジェクト自體を返します。 __next__メソッドは、各反復(fù)の値を制御し、シーケンスの次の要素を返し、アイテムがもうない場合、停止例外をスローする必要があります。 statusステータスを正しく追跡する必要があり、無限のループを避けるために終了條件を設(shè)定する必要があります。 fileファイルラインフィルタリングなどの複雑なロジック、およびリソースクリーニングとメモリ管理に注意を払ってください。 simple単純なロジックについては、代わりにジェネレーター関數(shù)の収率を使用することを検討できますが、特定のシナリオに基づいて適切な方法を選択する必要があります。

Pythonプログラミング言語とそのエコシステムの新たな傾向または將來の方向性は何ですか? Pythonプログラミング言語とそのエコシステムの新たな傾向または將來の方向性は何ですか? Jun 19, 2025 am 01:09 AM

Pythonの將來の傾向には、パフォーマンスの最適化、より強力なタイププロンプト、代替ランタイムの増加、およびAI/MLフィールドの継続的な成長が含まれます。第一に、CPYTHONは最適化を続け、スタートアップのより速い時間、機能通話の最適化、および提案された整數(shù)操作を通じてパフォーマンスを向上させ続けています。第二に、タイプのプロンプトは、コードセキュリティと開発エクスペリエンスを強化するために、言語とツールチェーンに深く統(tǒng)合されています。第三に、PyscriptやNuitkaなどの代替のランタイムは、新しい機能とパフォーマンスの利點を提供します。最後に、AIとデータサイエンスの分野は拡大し続けており、新興図書館はより効率的な開発と統(tǒng)合を促進します。これらの傾向は、Pythonが常に技術(shù)の変化に適応し、その主要な位置を維持していることを示しています。

ソケットを使用してPythonでネットワークプログラミングを?qū)g行するにはどうすればよいですか? ソケットを使用してPythonでネットワークプログラミングを?qū)g行するにはどうすればよいですか? Jun 20, 2025 am 12:56 AM

Pythonのソケットモジュールは、クライアントおよびサーバーアプリケーションの構(gòu)築に適した低レベルのネットワーク通信機能を提供するネットワークプログラミングの基礎(chǔ)です。基本的なTCPサーバーを設(shè)定するには、Socket.Socket()を使用してオブジェクトを作成し、アドレスとポートをバインドし、.listen()を呼び出して接続をリッスンし、.accept()を介してクライアント接続を受け入れる必要があります。 TCPクライアントを構(gòu)築するには、ソケットオブジェクトを作成し、.connect()を呼び出してサーバーに接続する必要があります。次に、.sendall()を使用してデータと.recv()を送信して応答を受信します。複數(shù)のクライアントを処理するには、1つを使用できます。スレッド:接続するたびに新しいスレッドを起動します。 2。非同期I/O:たとえば、Asyncioライブラリは非ブロッキング通信を?qū)g現(xiàn)できます。注意すべきこと

Pythonクラスの多型 Pythonクラスの多型 Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK()方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw()メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります:親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます

Pythonでリストをスライスするにはどうすればよいですか? Pythonでリストをスライスするにはどうすればよいですか? Jun 20, 2025 am 12:51 AM

Pythonリストスライスに対するコアの答えは、[start:end:step]構(gòu)文をマスターし、その動作を理解することです。 1.リストスライスの基本形式はリスト[start:end:step]です。ここで、開始は開始インデックス(含まれています)、endはend index(含まれていません)、ステップはステップサイズです。 2。デフォルトで開始を省略して、0から開始を開始し、デフォルトで終了して終了し、デフォルトでステップを1に省略します。 3。my_list[:n]を使用して最初のnアイテムを取得し、my_list [-n:]を使用して最後のnアイテムを取得します。 4.ステップを使用して、my_list [:: 2]などの要素をスキップして、均一な數(shù)字と負のステップ値を取得できます。 5.一般的な誤解には、終了インデックスが含まれません

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