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chinesehuazhou
V2EX  ›  Python

Python 潮流周刊#5:并发一百万个任务要用多少内存?

  •  2
     
  •   chinesehuazhou · 327 天前 · 1420 次点击
    这是一个创建于 327 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。(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。)

    博客原文:https://pythoncat.top/posts/2023-06-03-weekly5

    文章&教程

    1 、并发一百万个任务要用多少内存?(英文)

    文中测试了主流的编程语言( Rust 、Go 、Java 、C#、Python 、Node.js 和 Elixir ),依次运行 1 个、1 万、10 万和 100 万个任务,统计了这些语言所消耗的内存。随着任务量增加,它们的排名出现了较大变化,让我感觉挺意外的。

    100 万任务占用的内存

    2 、使用这些方法让你的 Python 并发任务执行得更好 (英文)

    使用 asyncio 有什么最佳实践呢?这篇文章介绍了 asyncio.gather 、asyncio.as_completed 和 asyncio.wait API ,还介绍了 Python 3.11 中引入的新 asyncio.TaskGroup 特性。(附一篇不完整的译文

    3 、上岸第一剑,编程语法必修:Python 并发编程

    一篇长文,以四个章节(网络编程、多线程、多进程、协程)全面介绍了 Python 并发编程的知识点。

    4 、Python 多线程编程的终极指南 (英文)

    也是一篇长文,介绍了 Python 多线程编程的方方面面,真的是一份终极指南。

    5 、编程语言是如何实现并发的之并发模型篇

    依然是长文,介绍了常见的并发模型及不同编程语言是如何实现的。它的姊妹篇是《编程语言是如何实现并发的之操作系统篇》,都是图文并茂,资料翔实。

    并发模型

    6 、鹅厂程序员的 9 个生存法则

    作者分享了自己工作多年对代码设计、架构设计和工作思维的经验,比如 DRY 原则、SOLID 原则、高可用设计、如何想尽一切办法“偷懒”,等等。(文中提到了面向对象编程的原则,这里顺便推荐另一位鹅厂程序员的《Python 工匠》系列的第 12-14 章)

    7 、一览 Python 3.12 ! PEP 701 —— f-string 语法规范化

    f-string 是 Python 最好用的特性之一,但它也有诸多限制。即将发布的 3.12 会对 f-string 作语法规范化,详情可查看 PEP-701 。这里分享的文章带大家直观地感受了这个改动在代码的词法解析( lexing )层面的不同。

    8 、PyCharm:新用户界面的五大亮点 (英文)

    大家都用上 PyCharm 新的 UI 了么?这份官方教程介绍了新 UI 的使用方法及亮点。

    9 、PEP-594 已被实现:Python 3.13 将移除 20 个标准库 (英文)

    Python 3.12 正式版本还要几个月才发布,这边 3.13 已经迫不及待地移除了 20 个标准库。值得一提的是,2to3 项目及 lib2to3 模块也将会被移除。

    10 、Grasshopper:一个用于负载测试的开源 Python 库 (英文)

    Locust 是 Python 最主流的分布式负载测试库,而文章介绍的 Grasshopper 是新开源的基于 Locust 与 Pytest 的更全面的性能测试库。

    Grafana 面板展示了 Grasshopper 和 InfluxDB 指标

    11 、Python 装饰器:用包装巫术增强你的代码 (英文)

    Python 装饰器是增强代码行为和灵活性的强大工具,文章内容从基础到高阶,是不错的学习材料。

    12 、三个练手项目的实战教程:

    • 用 Python 开发 Telegram 机器人 (英文):开发 tg 机器人,教程使用 Tornado 作后端,项目部署在 Render 平台上
    • 花一周末用 Python 实现 DNS (英文):教程指导实现一个 DNS 解析器,总代码仅约 200 行,但作者给出了很多学习材料和代码讲解,你能学到的绝对够多。另外,教程最后还有 7 个练习题,可以进一步开发 DNS 解析器的功能。( Julia Evans 是一个宝藏作者,博客网站pandas-cookbook ,等等,强烈推荐!!!)
    • 用 Python 构建你自己的 Git (英文):这个项目我要给它满分!教程网站设计得独特而酷炫,从最小可行项目起步,逐渐添加代码,手把手教你实现 Git 的各种功能。每章都使用 Git 的差异比对方式,明确告诉你增删了哪些代码,良心满满,全网估计找不着第二家!

    构建自己的 Git

    项目&资源

    1 、frogmouth:一个在终端中浏览 Markdown 的工具 (英文)

    frogmouth 可以打开本地或 URL 中的 md 文件,具有类似浏览器的导航条、历史记录、书签和目录。

    2 、使用 Meta AI 的 SAM 进行图像分割的 Python GUI (英文)

    一个 Python 桌面程序,为 Meta 公司的 AI 模型 SAM 提供了图形界面,可以提取照片里面的物体。

    3 、GirlfriendGPT:你的人工智能伴侣 (英文)

    你有对象了么?这个入门项目使用 ChatGPT 构建一个 AI 伴侣, 拥有个性化的人格、声音以及自拍照!

    4 、Python 进化之路.pptx

    一份技术分享的 PPT 材料,介绍了 Python 3.7-3.11 在性能、类型体验及开发者体验方面的优化。

    Python 解释器优化

    5 、soundstorm-pytorch:在 Pytorch 中实现 SoundStorm (英文)

    SoundStorm 是 Google Deepmind 新提出的一个高效的、非自回归的音频并行生成模型。soundstorm-pytorch 使用 Pytorch 实现了这个模型。

    6 、asynq:Python 的异步编程库 (英文)

    asynq 是 Quora 开发的异步编程库,专注于对外部服务的批处理请求。对于 memcache 、redis 等存储服务,它发起一次请求批量获取多个 key ,比发出多次请求每次获取一个 key 要快得多。

    7 、Propan:功能强大且易用的 Python 异步 Web 框架 (英文)

    一个基于 pydantic 、fastapi 和 pytest 的异步框架,简化了 MQ 的代码集成,并提供了一个有用的开发工具包。其特点是基于消息架构( Messaging Architecture )设计,所以它还是个声明式的 MQ 框架。

    8 、talkGPT4All:基于 GPT4All 的一个语音聊天程序

    它利用 OpenAI 的 Whisper 模型将用户输入的语音转换为文本,再调用 GPT4All 的语言模型得到回答文本,最后利用文本转语音( TTS )的程序将回答文本朗读出来。

    9 、lightly:一个用于图像自监督学习的 Python 库 (英文)

    这是一个用于自我监督学习的计算机视觉框架,以类似 PyTorch 的风格编写,支持使用 PyTorch Lightning 进行分布式训练。

    相关概念的示意图

    播客&视频

    1 、硬地骇客:独立开发赚钱难?你需要正确的 build 策略

    探讨了在海外独立开发者中最常用的 build in public 策略。我对这期节目很有共鸣,打算针对本周刊的一些数据、周刊的创作流程、个人知识输入及创作体系等话题,不久会做一些分享。

    2 、代码之外:离开微软、人生在于体验?阅读的意义、主动和被动的人生

    这是一档新上线的程序员闲聊播客节目,主题很随性,但常常有能打动人的片段。这里分享的是第一期,它目前已更新到第三期,第三期请的嘉宾是 Vue 的作者尤雨溪!

    3 、Changelog #526:与你的朋友一起 Git (英文)

    这期播客聊了一些 Git 工具,如 Git-Heat-Map 、Git-Sim 、git-bug 、GitUI ,等等。因为有两个工具是用 Python 编写的,因此也聊了一些 Python 安装依赖包的话题。Brett Cannon 针对主播们的错误用法,写了一篇回应博客 ,主要介绍了 pipx 、.pyz 文件以及系统包管理器的正确使用。

    4 、#418:如何在 Python 程序中加密保存 (英文)

    “Talk Python To Me”的这期播客探讨如何处理程序要用到的敏感信息,同时也聊到了日常个人密码的保存方案。我正巧本周还看到一篇《2023-21: 我的 1Password 密钥管理实践》,它系统介绍了密码管理、SSH/Shell 集成和 CI/CD 应用等内容。

    5 、吴恩达三门新的生成式 AI 课程 (英文)

    使用 OpenAI 的 ChatGPT API 构建系统、LangChain 用于开发 LLM 应用、Diffusion 模型是如何工作的。

    6 、MIT 的三门 Python 相关课程 (英文)

    麻省理工学院的免费课程:Python 计算机科学和编程简介、经典机器学习、深度学习。

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    1 条回复    2023-06-04 15:06:55 +08:00
    DigitalFarmer
        1
    DigitalFarmer  
       326 天前 via Android
    赞👍猫哥!
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