跳转至

上周蠎快讯 25w44 #720

Title: 上周蠎快讯 25w44 #720 Slug: pyw-qzh-720 Date: 2025-11-05 11:42 Tags: Weekly,Python, DAMA ,ZH

原文: Python Weekly | Issue #720

  • 251105 Zoom.Quiet用时 17 分钟 完成格式转抄.
  • 251105 Zoom.Quiet用时 42 分钟 完成快译

(是也乎:

之前快译的周刊: https://discu.eu/weekl01python/ 从25年8月开始经常 502 错误, 无法访问, 所以, 切换回古老的 PyCoder’s Weekly | A Weekly Python Email Newsletter, 除了编号不同,每周关注到的新内容其实并无过大不同; 但是, 又因为 pycoders.com 的周刊所有链接都指向自己的内部链接, 导致发布平台认为我的快译是引流,已经封号; 只好, 继续切换快译对象: pythonweekly 官方推荐的周刊

Python-Weekly-Square

)

快讯

News

Python 软件基金会（PSF）撤回了其向美国提交的 150 万美元提案。

由于国家科学基金会的拨款条款要求 PSF 确认其不会促进多样性、公平性和包容性 (DEI) 或意识形态，这与该基金会的使命相冲突，并构成财务风险，因此 PSF 的拨款计划被终止。

尽管该提案旨在通过自动化工具增强 Python 和 PyPI 的安全性，但 PSF 将其价值观和社区信任置于资金之上，一致决定撤回申请。

PyCharm 和 Django 软件基金会发布的《Django 2025 年现状报告》强调了 Django 的成熟度，包括强大的社区支持、HTMX 和 Alpine.js 在简化服务器渲染交互方面的日益普及，以及开发者对 AI 工具的采用率不断提高。

调查显示，Django 开发人员都是经验丰富的专业人士，他们偏爱 PostgreSQL，广泛使用类型提示，定期更新到最新的 Django 版本，并依赖流行的第三方软件包，如 Django REST Framework，其中 pytest 是首选的测试工具。

文章/教程/嗯哼

Articles, Tutorials and Talks

学习如何使用 Pydantic ，通过类型提示、自定义验证器和嵌套模型，在 Python 中验证和构建数据。Pydantic 用简洁可靠的模型取代繁琐的手动验证，简化了 Web 应用、管道和 AI 工具中的数据处理。

(是也乎:

Pydantic 解决了类似 golang 中永无止境的 err 捕获问题.. 以一种八股文样的形式, 自动化确保了所有常见数据类型不匹配时的安全标准响应..

)

这篇博客文章讲述了 PyTorch MPS 后端的一个静默错误如何导致训练损失停滞不前，因为它无法更新非连续张量的模型权重，这引导作者进行了一次深入的调试之旅，揭示了 PyTorch 的内部结构以及特定于设备的 GPU 内核实现的复杂性。

这次经历让我对 PyTorch 的工作原理有了比多年使用更深入的了解，也让我更加意识到人工智能训练框架中硬件特定错误带来的挑战。

wrapt 库的 2.0.0 版本更改了其对象代理类层次结构，破坏了检测对象是否已被包装的检查，导致重复包装和性能问题。

最佳实践是使用自定义包装器类型，并通过 __wrapped __ 属性遍历包装器链，以可靠地检测包装，强调在生产环境中仔细锁定版本并谨慎地进行猴子补丁。

文章解释说，Django 添加异步支持主要是为了更有效地处理 I/O 密集型工作负载，允许服务器同时处理多个请求而不会阻塞。

然而，异步功能增加了很大的复杂性，并且由于大多数 Django 应用程序从将繁重任务卸载到后台工作进程中获益更多，而不是将代码重写为异步，因此异步功能的应用受到限制。

尽管工程设计令人印象深刻，但对于大多数开发者来说，异步 Django 是一个过于复杂的解决方案，而这个问题很少出现。

(是也乎:

异步在多数场景中从来不是刚需, 一定要, 通过合理插入一个异步消息层基本上就可以同时解决异步以及分布式的需求..

)

PyTorch Native Agentic Stack 是一个可扩展的、与 PyTorch 集成的框架，旨在构建和部署跨数千个 GPU 的自主 AI 代理。

它通过协调大规模模型、提供服务抽象、容错和高效的状态管理，简化了复杂的分布式强化学习工作流程，从而加速了人工智能的研究和部署。

本文介绍了 probabilit，这是一个专为蒙特卡罗建模而设计的 Python 包，它允许用户使用概率分布对方程进行建模并从中采样，从而简化不确定性计算。

它展示了拉丁超立方抽样等关键特性，可实现高效抽样并引入变量之间的相关性，突出了其在不确定性原型设计方面的适用性，但指出它并不适用于复杂的模拟或对性能要求极高的应用。

NVIDIA Nemotron 系列为专业智能 AI 提供开放、高效的 AI 模型，包括高级推理、视觉语言理解、检索和安全防护措施。

这些模型针对各种部署需求进行了优化，使开发人员能够在各种应用程序中构建准确、可扩展且安全的 AI 代理。

FlashPack 包通过将所有权重展平为单个连续流、对文件进行内存映射以及将磁盘、CPU 和 GPU 操作与 CUDA 流重叠，显著加快了 PyTorch 模型加载速度。

与 load_state_dict() 等传统方法相比，这种方法可以实现 3-6 倍的加载速度，减少 GPU 空闲时间，提高整体性能，尤其是在没有专用硬件的系统上。

了解代码优化为何重要，以及高效的 Python 代码如何提高速度、可扩展性和用户体验。

Helion 是一个嵌入 Python 的高级 DSL，它编译成优化的 Triton 内核，将 PyTorch 语法的简洁性与强大的自动调优功能相结合，从而在各种硬件架构上提供高性能、可移植的机器学习内核。

它能够自动执行张量索引、内存管理和硬件特定调优等复杂任务，使开发人员能够以最小的努力编写高效的内核，同时实现与手工优化代码性能相当甚至更高的性能。

作者讲述了自己独自开发气候行动应用 Carbn 的经历，以及在经验有限的情况下如何做出重要的架构决策。文章探讨了最初的 MVP 后端以及融资后代价高昂的全面改造，并分享了这些创业“实战”中的经验教训。

视频讲解了如何使用 UV 工作区在单个存储库中管理多个具有共享代码和依赖项的 Python 应用程序。

本文演示了如何使用 CLI 和 FastAPI 应用构建项目，将共享逻辑提取到内部包中，并高效地管理依赖项，从而避免重复和冲突的环境。这种方法简化了多应用 Python 项目的开发和扩展。

这是系列文章的第一篇，我将在其中尝试深入解释 SPy，包括其动机、目标、语言规则、与 Python 的区别以及实现细节。

本文主要关注问题领域：为什么 Python 的优化从根本上来说很困难，现有解决方案需要做出哪些权衡，以及当前方法的不足之处。本系列后续文章将深入探讨解决方案。

现在，让我们先从最根本的问题开始：什么是 SPy？

(是也乎:

..SPy 是一个用于 Python 静态类型变体的解释器和编译器，专注于性能。..100% 兼容 Python 并不是我们的目标。

叕一个试图 C++ 化的 Python 发行版?

)

本次大会的所有视频，由 EuroPython 2025 团队和 EuroPython 协会为您提供..

好物/妙品/

Interesting Projects, Tools and Libraries, Projects & Code

五款人工智能争夺纳斯达克100指数的霸主地位。全程无人为干预，纯粹竞争

(是也乎:

传奇实验, 证明 Deepseek 内置了宏大的华尔街经验, 而 MiniMax-M2 对中国股市更加理解..

rankus

)

优秀的 Python async 库。它能够以与 asyncio 相同的方式并发运行高延迟的异步任务，例如 Web 请求和数据库查询，但用户体验却得到了极大的提升..

(是也乎:

就看 fastAPI 们是否内置了

)

NVIDIA Isaac Sim™ 是 NVIDIA Omniverse 上的一个开源应用程序，用于在逼真的虚拟环境中开发、模拟和测试 AI 驱动的机器人..

(是也乎:

和李飞飞 的世界模型没什么关联?

)

ValueCell 是一个社区驱动的多代理金融应用平台

用 SQL 和 Python 构建数据管道，从不同来源提取数据，添加质量检查，并构建端到端流程

(是也乎:

是的, SQL 才是永恒的开发语言...

)

激发人工智能代理潜能的终极训练器。

(是也乎:

架构: architecture

训练流程:

tasks-spans-loop

感觉, 这个框架是用来将以往人工编写的算法, 配套自动强化训练机制, 将之变成一个 智能体 的工具?

)

面向高级用户的个人理财数据接口（支持 Monarch Money 等后端）

功能强大的 CLI，可将每个 HTTP 请求分解为 DNS、连接、TLS、等待和传输阶段，并提供瀑布图时间线、简洁摘要或仅指标输出。

(是也乎:

demo

简直就是将 chrome 开发工具迁移为终端工具了哪..

)

创建和运行无限制的 Linux 工作流。“nine”、“yaml”、“no-code/无代码”和“automation/自动化”的缩写。

又一款针对 Python 代码库的静态分析工具，它能检测出由 AI 生成的死代码和常见安全漏洞。比其他工具更快更好 :)

(是也乎:

SKYLOS

logo 很 Q, 而且, 是针对 AI 生成代码的工具...

所以, AI 并不是替代所有程序猿, 而是给有眼力见儿的程序猿更多的工作空间,,

)

PyTorch 原生大规模后训练

实时Celery/芹菜任务监控和管理系统

(是也乎:

Celery 越来越多的第三方管理/观察工具, 也证明, 在任务管理上, 芹菜已经是现实标准

)

发布

Release

pip 25.3 版本是 2025 年的最后一个主要 pip 更新，其特点是移除了对非 PEP 517 包构建的支持和非 PEP 660 可编辑安装的支持，这意味着 pip 不再调用旧版 setup.py 命令。

新增了 --build-constraint 选项，用于单独指定构建时约束，改进了缓存和元数据处理，支持将可编辑的需求作为直接 URL，并且现在使用 flit-core 而不是 setuptools 构建，同时还修复了各种错误并改进了用户体验。

(是也乎:

PyPi 是 CPAN 的伟大复制, 但是, 随着使用规模的高速增长, 就连安装指令工具本身都变成了一个复杂性工程; 早已不堪使用, conda/mamba 等平替已经兴起..

)

DAMA

❤️ Happy Pythonic ;-(大妈私人无责任播报)

          _~^|`~_
      () /  ◕ ♡  \ \/
        '_   𝟂   _'
        | '--⌄--' |

...act by ferris-actor v0.2.4 (built on 23.0303.201916)

PS

Happy Pythonic

PPS

不觉中蟒周刊快译已经到了第10+3个年头

开始有小伙伴加入承担 pythonic 周刊的翻译, 从来没提醒过, 可就这么默默坚持下来了...

问为什么:

[皱眉]每周新闻资讯 怎么能错过 
看看有什么新东西 
当有新的发现时：
    what f**k 还能这样玩？ 还有这东西？
    每周开彩蛋[吃瓜]

无法同意更多... 很多社区贡献看起来辛苦, 其实受益最多的, 就是主动承担者也.

好文笔,感叹号年度配额: 3/3

投稿/反馈邮箱:

[email protected]

(邮件列表地址, 当成正常邮件发送邮件就好, 不用注册, 不用翻越...)

ZoomQuiet/大妈

就是四处 是也乎,(￣▽￣) 的那个大妈:

全力嗯哼: 大妈的多重宇宙 https://www.youtube.com/@Chaos42DAMA
私自嗯哼: ZoomQuiet https://zoomquiet.io

as 创始组织者:
    CPyUG (mailling-list: [email protected])
    PyChina (订阅号: PyChinaOrg)
    本地社区: 
        GDG珠海 (订阅号: GDG-ZhuHai)
        FMHub (大小湾终身幼儿园)
旧[utteranc.es]注释: