Python 周刊 – 第 586 期

蟒蛇周刊

欢迎阅读 Python Weekly 第 586 期。让我们直接进入本周的链接。

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消息

PSF 正在招聘一名驻场安全开发人员！
安全驻场开发人员将在计划期间全职工作，以规范现有的安全实践，并在与 Python 相关的安全改进方面更加积极主动。新角色将负责解决 CPython 和 PyPI 等 PSF 项目的安全问题，并应用知识和专业知识并与志愿者合作及时实施关键改进。

文章、教程和讲座

使用计算机视觉摧毁我童年在 DS 游戏中的高分
使用 Matplotlib 生成预标记数据，针对实时性能优化代码，并训练对象检测模型来控制 DS 模拟器，成为超级马里奥 64 DS 迷你游戏“通缉令！”的专家

Python 的“令人失望的”超能力
对 Hillel Wayne 的“ 我对动态输入感到失望”帖子的回应。

Python 装饰器：完整指南
Python 装饰器是向 Python 函数添加功能的好方法。在本视频中，我将向您展示它们是什么、它们的工作原理，以及您可以在代码中使用的一些最有用的装饰器。

更快还是更慢？用经验证据揭开 Python 习惯用法的性能之谜
在本文中，我们创建了一个大型合成数据集，其中包含 24,126 对非惯用和功能等效的惯用代码，用于 Zhang 等人确定的九个独特的 Python 惯用语，并重用了一个包含 54,879 个此类代码对的大型真实项目数据集张等人。我们开发了一种可靠的性能测量方法来比较惯用代码与非惯用代码的加速或减速，并分析合成代码与实际项目代码之间的性能差异、代码特征与性能变化之间的关系以及根本原因字节码级别的性能变化。我们将我们的发现总结为一些使用 Python 习语的可行建议。

高效的 DevSecOps 工作流程：动手实践 python-gitlab API 自动化
在这篇博文中，您将通过使用 API 对象、属性、分页和结果集来了解该库的基本用法，并深入研究更具体的用例，收集数据、打印摘要和将数据写入 API 以创建评论和提交.

使用 cuNumeric 和 Legate 加速 Python 应用程序
这篇文章介绍了 cuNumeric，它是基于 Legion 编程系统的 NumPy 的替代品。它透明地加速 NumPy 程序并将其分发到任何规模和功能的机器，通常是通过更改单个模块导入语句。 cuNumeric 通过将 NumPy 应用程序接口转换为 Legate 编程模型并利用 Legion 运行时的性能和可扩展性来实现这一点。

Pandas Illustrated：熊猫权威视觉指南
是副本还是视图？我应该合并还是加入？ MultiIndex 到底是什么？

无限（多语言）关键词的深度学习
我们如何使用受 CLIP 启发的模型为多种语言的模板标签建议关键字。

通过构建在线市场来学习 Django
通过构建一个人们可以买卖商品的简单在线市场来学习 Django 的基础知识。您将学习如何实施：身份验证、用户之间的通信、项目的仪表板、表单处理和自定义等等。

借助 Ray 在 Spotify 释放 ML 创新

不要费心去估计 Pandas 的内存使用量

有趣的项目、工具和库

轨道
可扩展的 Python 数据科学，以 API 兼容和闪电般快速的方式。

提示
Prompt Engineering，使用 LLM 解决 NLP 问题，并使用 Promptify 为 GPT、PaLM 等流行的生成模型轻松生成不同的 NLP 任务提示。

musiclm-pytorch
在 Pytorch 中实施 MusicLM，这是谷歌使用注意力网络生成音乐的新 SOTA 模型。

舒适的用户界面
强大且模块化的稳定扩散 GUI。

想像力
人工智能想象的图像。稳定扩散图像的 Pythonic 生成。

上行列车
UpTrain 是一种用于机器学习模型监控和优化的开源工具。