Python 周刊 – 第 617 期

Python周刊

欢迎阅读《Python 周刊》第 617 期。本周让我们直接进入链接。

文章、教程和讲座

矢量嵌入教程 – 使用 GPT-4 和自然语言处理创建 AI 助手
了解向量嵌入以及如何在机器学习和人工智能项目中使用它们。了解如何使用矢量嵌入创建 AI 助手。

Python 数据帧交换协议如何让生活更美好
在本文中，我们回答了有关Python数据帧交换协议的三个问题：它是什么+它解决了什么问题；怎么运行的;以及它被广泛采用的程度。

介绍 flake8 日志记录
本文介绍 flake8-logging，这是一个 Flake8 插件，可帮助您改进 Python 代码中的日志记录。 Flake8 是一个检查 Python 代码是否有错误和样式违规的 linter。 flake8-logging 通过添加检查日志代码的规则来扩展 Flake8。

我们如何使用 LLM 嵌入构建人工智能搜索引擎
有关如何使用 Python 句子转换器库通过 Django ORM 和 pgvector 生成、存储和查询 LLM 嵌入的演示和说明。该视频演示了一个原型应用程序，该应用程序可以使用求职者的非结构化英语描述来“人工智能驱动的搜索”职位描述。

调试 Python 中正则表达式的灾难性回溯
这篇文章讨论了正则表达式中的灾难性回溯问题，并提供了一些有关如何避免该问题的提示。它还讨论了正则表达式引擎处理回溯的不同方式，以及不同方法之间的权衡。

使用 Coiled、Dask 和 Xarray 处理 250 TB 数据集
作者使用 Xarray、Dask 和 Coiled 在 20 分钟内成功处理了 250TB 的地理空间云数据，强调了所涉及的挑战和优化，同时将成本保持在大约 25 美元。这一成就证明了大规模数据处理的可行性，暴露了可扩展性问题，并探索了此类任务的成本效益策略。

使用 Kamal 部署 Django (mrsk)
如果您只想在远程计算机上部署容器，Kamal 可能是您工具带的一个不错的补充。将容器部署到一台或多台远程计算机时，它会自动执行许多常见步骤，而不会引入 Kubernetes 等复杂性，也无需使用托管服务。

使用 Django 和 HTMX 添加数据库搜索
我们将使用 Django 和 HTMX 创建快速且简单的数据库搜索。使用 HTMX 可以轻松快速地完成此操作。将有 6 个步骤。

何时使用 Python 中的类？当你重复相同的功能时
在本文中，我们将探讨在 Python 中使用类的另一种启发式方法，其中包含来自实际代码的示例以及一些需要记住的事项。

迈向新的 SymPy：第 1 部分 – 概述
第一篇文章将概述 SymPy 等计算机代数系统 (CAS) 的基础结构，描述 SymPy 目前存在的一些问题以及解决这些问题的方法。然后后续的帖子将更详细地关注特定组件以及已完成的工作以及将来应该做什么。

第 2 部分 – 多项式–这篇文章将描述 SymPy 的多项式计算代数系统以及如何应用每个步骤来加速 SymPy。我会谈谈 FLINT 和 python-flint，但我也会写一篇关于这些的单独的文章，因为我知道有些人对使用 python-flint 比 SymPy 本身更感兴趣，我希望鼓励他们为 python 做出贡献 -燧石。

如何通过 PyObjC 使用 Apple Vision 框架进行文本识别
本文讨论如何通过 PyObjC 使用 Vision 框架，它允许您从 Python 使用 Objective-C 框架。 Vision框架是一个机器学习框架，可用于执行人脸检测、对象检测和文本识别等任务。

可视化 CPython 发布过程

改变模块的 Python 属性处理

如何使用 Python 和 Django 对类似于 Twitter 和 Instagram 的以下系统进行建模

有趣的项目、工具和库

莱特星
Litestar 是一个功能强大、灵活但固执己见的 ASGI 框架，专注于构建 API，并提供高性能数据验证和解析、依赖项注入、一流的 ORM 集成、授权原语以及启动和运行应用程序所需的更多功能。

Instagram 图表
将文本输入或URL转换为知识图谱并显示。

提示流量
构建高质量的 LLM 应用程序 – 从原型设计、测试到生产部署和监控。

kr8s
一个包含电池的 Kubernetes Python 客户端库，对于已经知道如何使用 kubectl 的人来说感觉很熟悉。

Pyflyby
一套 Python 生产力工具。

拜县
具有内置 AI 代理和代码生成功能的 Python REPL。

视图.py
快如闪电的现代 Web 框架。