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深入研究Snyk 扫描 Python 应用程序发现的最普遍的严重和高开源漏洞。详细了解这些高风险漏洞可能如何影响您目前使用的开源软件包以及如何修复它们。 |
消息
欧盟拟议的 CRA 法可能对 Python 生态系统产生意想不到的后果
欧盟提议的网络弹性法案和产品责任法案可能会对 Python 生态系统产生意想不到的后果。 PSF 担心过于宽泛的政策会无意中伤害他们想要保护的用户。例如，拟议的法律可能会使开源项目的更新和维护变得更加困难，并可能导致开发人员的法律成本增加。 PSF 呼吁欧盟重新考虑这些提案，并与开源社区合作制定既有效又公平的政策。
文章、教程和讲座
为生产构建 LLM 应用程序
这篇文章讨论了生产大型语言模型 (LLM) 应用程序的挑战。它涵盖的主题包括即时工程、成本和延迟、任务可组合性和 LLM 的有前途的用例。该帖子认为 LLM 可以成为执行各种任务的强大工具，但它们需要仔细的工程设计才能在生产中有效使用。
曼陀罗：保存、查询和版本控制的 Python 程序
您的代码及其执行跟踪包含足够的信息来保存、查询和版本计算，而无需额外的样板。 mandala 是一个持久的记忆缓存，可以让你利用这些信息。这篇文章将带您了解曼陀罗，让您了解它的一般精神以及它简化计算数据管理的特定方式。
如何使用 Pandas 和 Pandera 在 Python 中验证您的数据
当您在 Python 中使用 pandas 进行数据分析时，类型提示和注释是不够的。你需要验证！今天，我将向您展示如何使用 Pandera 快速轻松地验证您的数据框。
使用 XAR 构建可重现的 Python 环境
该博文讨论了如何使用 xars 构建可重现的 Python 环境，xars 是 Jane Street 开发的一种工具。 Xars 是 Python 包及其依赖项的独立存档，允许在不同机器之间轻松分发和重现。
构建一个 ChatGPT 增强的 Python REPL
本文分享了作者构建使用 ChatGPT 增强的 Python REPL 的经验。他探索了应用程序的构建方式，并推测了在基于大型语言模型 (LLM) 构建的系统中可能出现的软件工程模式和范例。
改进 GDB 的 Python API 中的消息和类型
该帖子描述了对 GDB（一种流行的调试器）的 Python API 所做的改进。具体而言，该帖子讨论了 API 中类型和消息处理的改进，使开发人员更容易在他们的 Python 项目中使用 GDB。
在 Pandas 2.0 中读取 CSV 文件的最快方法
事实证明，从 CSV 文件创建 Pandas DataFrame 的最快方法是使用完全不同的库。
用于 Python 数据处理的 Polars 实用介绍
这篇文章简要介绍了如何设置和使用 Polars，通过一个实用的示例来说明您在典型的数据探索项目中可能会做的事情。
（类型化）Python 中的代数数据类型
代数数据类型 (ADT) 是一种表示数据的方式，可以采用几种不同的、相互排斥的形式之一。在 Python 中，ADT 可以使用 typing 模块表示。 ADT 有助于使代码更加清晰和简洁，还有助于防止错误。
使用 ChatGPT 代码解释器 alpha 运行 Python 微基准测试
PyCascades 2023 视频
Python 中的依赖注入
有趣的项目、工具和库
巨型机器人
最先进的生产就绪机器人变得非常简单，因此您不必从头开始构建它们。
多工厂
Polyfactory 是一个简单而强大的模拟数据生成库，基于类型提示并支持数据类、类型化字典、Pydantic 模型等。
网络电影
将大型语言模型和聊天引入网络浏览器。一切都在浏览器内运行，无需服务器支持。
openai_pricing_logger
openai_pricing_logger 是一个 Python 包，用于记录 OpenAI API 成本和时间戳。它旨在帮助您跟踪 API 使用情况和相关成本，提供一种监控和分析费用的简便方法。
文本结构
txtinstruct 是一个用于训练指令调整模型的框架。
降价代码运行器
自动执行 Markdown 文件中的代码块并就地更新输出。
汽车研究员
使用 AI 自动化科学工作流程。
法学硕士动物园
LLM Zoo 是一个为大型语言模型提供数据、模型和评估基准的项目。
poe-api
Quora Poe 的逆向工程 Python API 包装器，提供对 ChatGPT、GPT-4 和 Claude 的免费访问。
信号
使用手势通过计算机视觉打字的全身键盘。
金刚狼
赋予您的 Python 脚本再生治疗能力！
pyobsplot
Jupyter 笔记本和 Quarto 文档中的 Observable Plot。
新版本
点 23.1
这是 2023 年 pip 的第二个版本。您可以在变更日志中找到完整的更改列表。
即将举行的活动和网络研讨会
PyData 纽约聚会 2023 年 4 月
将有以下谈话
- 在邻居的后院玩耍吧！不同的项目，相同的方法
- IBM Call for Code、Sustainability 和 AI (Watson Assistant)
- 使用 Python 的线性回归预测温度
PyData 芝加哥聚会 2023 年 4 月
将有一个演讲，用 R 和 Python 进行实验的设计和分析。 |