Python 潮流周刊#64：Python 的函数调用还很慢么？

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本期分享了 11 篇文章，13 个开源项目，1 则音视频，全文 2000 字。

文章&教程[2]

1、CPython 的函数调用还很慢么？[3]

在 Python 中调用内置函数和普通函数，性能差距有多大？将函数调用改为内联代码会有提升么？从 Python 3.10 版本以来，函数调用方面做了哪些改进？文章解读了字节码和 Python 解释器源码，深度回答了函数调用相关的性能问题。

自己写的代码比min函数快？

2、Python ASGI 应用中的日志上下文传播[4]

在分布式日志记录中，如何有效给日志标记上下文信息（如用户 id）？手工传递上下文信息会很麻烦，文章介绍了如何开发一个中间件，自动在日志里记录调用链的上下文信息，提高代码的可维护性。

3、PyCon US 2024 回顾和视频已发布[5]

2024 年 PyCon US 活动的官方回顾来了，18 页报告分享了参与人数、观众来源、活动回顾、精彩照片等内容。

4、Python API 集成的深度教程[6]

API 集成指的是将不同系统和应用连接起来，打通数据壁垒，改进业务流程。Zato是一个基于 Python 的 API 和数据集成平台，这篇教程详细介绍了它的特点和使用方法。

5、Python 每月热点话题合集（日语）[7]

已收录 25 篇 Python 热点话题组成的系列文章，涵盖话题：从 Python 的新特性，到热门的第三方库的介绍（Python in Excel、PyScript、基于 Rust 的 Polars、uv），再到 Python 的应用场景（Sphinx 部署文档、Cloudflare Workers 部署无服务器的 Python 代码）。（分享自@NoHeartPen）

6、快速找到合适的日期时间格式代码[8]

作者介绍了自己开发的一个在线工具，可基于你想要的日期/时间描述，快速生成一个格式化的时间字符串。

7、django-http-debug，一个新的 Django 应用程序[9]

作者开发了一个新项目 django-http-debug，可快速设置一个 URL，返回固定的 HTTP 响应，并将所有请求数据记录到数据库中。文章介绍了它的工作原理、如何用 Claude 辅助开发和对于 LLM 辅助开发的体会。

8、PyTorch Lightning：全面的实践教程[10]

这篇教程介绍如何用 PyTorch Lightning 作深度学习模型开发，涵盖环境设置、模型训练和实际示例，非常适合初学者。

9、Python 扩展应该是懒惰的[11]

Python 的 ast 模块是用 C 语言开发的，但是作者发现它与 Python 解释器交互时有大量内存分配与垃圾回收，导致耗时较长。作者引入 Rust 优化，将耗时从 8.7 秒提升到 530 毫秒。

AST查询引擎图

10、不要过早 DRY 你的代码[12]

“不要重复自己”（Don’t Repeat Yourself）是一条常见的编码原则，但是这篇文章想引发思考：重复代码是否真的多余，它们是否会独立演化？不要过早优化重复代码。

11、引发我很多思考的那些编程文章[13]

作者分享了对自己较有启发的 10 多篇关于编程的文章，并摘录了一些核心观点。这有点像是一期优质文章分享的“周刊”了，推荐一读。

️项目&资源[14]

1、zato：Python 中的 ESB、SOA、REST、API 和云集成[15]

对业务系统、API、工作流甚至硬件资产做自动化、集成与编排。（star 1.1K）

2、segment-anything-2：Meta SAM 2 模型推理代码[16]

Meta 开源用于解决图像和视频中提示词视觉分割问题的基础模型。（star 9K）

3、alive-progress：终端里的酷炫动画进度条[17]

一个酷炫的进度条库，显示实时进度、高效的多线程处理、准确的预计完成时间、处理结束时打印漂亮的汇总、支持暂停、高度可定制。（star 5.3K）

4、Ingram：网络摄像头漏洞扫描工具[18]

针对网络摄像头的漏洞扫描框架，目前已集成海康、大华、宇视、dlink 等常见设备。（star 1.6K）

5、Deep-Live-Cam：实时换脸和一键式视频 deepfake[19]

只需一张脸部照片，实现目标图像或视频的换脸！（star 2.9K）

6、annotated_deep_learning_paper_implementations：60 篇深度学习论文的实现/教程，附注释[20]

神经网络和相关算法的简单 PyTorch 实现的集合。（star 52.8K）

7、table-transformer：从非结构化文档（PDF 和图像）中提取表格[21]

一种基于对象检测的深度学习模型，可从 PDF 和图像中提取表格。（star 2.1K）

8、wsgidav：基于 WSGI 的通用且可扩展的 WebDAV 服务器[22]

基于 WSGI 的 WebDAV 服务器，是一个高性能的多线程 Web 服务器，支持 SSL，可在 Linux、OSX 和 Windows 上安装运行。

9、silero-vad：预训练的企业级语音活动检测器[23]

表现出色的语音检测工具，JIT 模型大小仅 2 MB，基于 6000 多种语言的庞大语料库训练，支持 8000 Hz 和 16000 Hz 采样率。（star 3.6K）

10、textual-serve：在本地将 Textual 应用变为 Web 应用[24]

在本地启动 Textual 服务端，可将基于命令行的 Textual 应用变为 Web 应用。不同于 testual-web 在公共 URL 上提供 Textual 应用，这个项目可自托管。

11、geopandas：用于处理地理数据的 Python 工具[25]

一个向 pandas 对象添加对地理数据支持的项目，实现了GeoSeries和GeoDataFrame类型，可对几何对象作操作。（star 4.4K）

12、IMS-Toucan：多语言和可控的文本转语音工具包[26]

一个用于教学、培训和使用的语音合成模型的工具包。基于纯 Python 和 PyTorch，简单而适合初学者。（star 1.3K）

13、beancount：用文本文件进行复式记账[27]

在文本文件中定义财务交易记录，在内存中读取，并生成各种报告，并提供 Web 界面。（star 3.6K）

播客&视频[28]

1、Ep 48. 专访高天：为了当好 B站 up主，我成为了 Python 核心开发者[29]

短短一年成为 Python 核心开发者，高天太赞了！我的体会是，少花时间在纯娱乐上，每周抽出几个小时发展兴趣，做一点点让自己与众不同的事，这不一定能达成什么功利性目标，但至少让自己活得有意义了。

往年回顾[30]

Python 潮流周刊#14：Lpython 高性能编译器、Python 与 JavaScript 实现互通[31]（2023.08.05）

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上一期：Python 潮流周刊#63：开发 Python Web 项目[35]

下一期：Python 潮流周刊#65：CSV 有点糟糕[36]

参考资料

电报频道: https://t.me/pythontrendingweekly

文章&教程: https://xiaobot.net/p/python_weekly

CPython 的函数调用还很慢么？: https://blog.codingconfessions.com/p/are-function-calls-still-slow-in-python

Python ASGI 应用中的日志上下文传播: https://rednafi.com/python/log_context_propagation/

[5]

PyCon US 2024 回顾和视频已发布: https://pycon.blogspot.com/2024/08/pycon-us-2024-recap-and-recording.html

[6]

Python API 集成的深度教程: https://zato.io/en/docs/3.2/tutorial/01.html

[7]

Python 每月热点话题合集（日语）: https://gihyo.jp/list/group/Python-Monthly-Topics

[8]

快速找到合适的日期时间格式代码: https://treyhunner.com/2024/08/find-the-datetime-format-code-for-your-date/

[9]

django-http-debug，一个新的 Django 应用程序: https://simonwillison.net/2024/Aug/8/django-http-debug/

[10]

PyTorch Lightning：全面的实践教程: https://www.datacamp.com/tutorial/pytorch-lightning-tutorial

[11]

Python 扩展应该是懒惰的: https://www.gauge.sh/blog/python-extensions-should-be-lazy

[12]

不要过早 DRY 你的代码: https://testing.googleblog.com/2024/05/dont-dry-your-code-prematurely.html

[13]

引发我很多思考的那些编程文章: https://www.benkuhn.net/progessays/

[14]

️项目&资源: https://xiaobot.net/p/python_weekly

[15]

zato：Python 中的 ESB、SOA、REST、API 和云集成: https://github.com/zatosource/zato

[16]

segment-anything-2：Meta SAM 2 模型推理代码: https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2

[17]

alive-progress：终端里的酷炫动画进度条: https://github.com/rsalmei/alive-progress

Ingram：网络摄像头漏洞扫描工具: https://github.com/jorhelp/Ingram

Deep-Live-Cam：实时换脸和一键式视频 deepfake: https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam

annotated_deep_learning_paper_implementations：60 篇深度学习论文的实现/教程，附注释: https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations

[21]

table-transformer：从非结构化文档（PDF 和图像）中提取表格: https://github.com/microsoft/table-transformer

[22]

wsgidav：基于 WSGI 的通用且可扩展的 WebDAV 服务器: https://github.com/mar10/wsgidav

[23]

silero-vad：预训练的企业级语音活动检测器: https://github.com/snakers4/silero-vad

[24]

textual-serve：在本地将 Textual 应用变为 Web 应用: https://github.com/Textualize/textual-serve

[25]

geopandas：用于处理地理数据的 Python 工具: https://github.com/geopandas/geopandas

[26]

IMS-Toucan：多语言和可控的文本转语音工具包: https://github.com/DigitalPhonetics/IMS-Toucan

[27]

beancount：用文本文件进行复式记账: https://github.com/beancount/beancount

[28]

播客&视频: https://xiaobot.net/p/python_weekly

[29]

Ep 48. 专访高天：为了当好 B站 up主，我成为了 Python 核心开发者: https://pythonhunter.org/episodes/ep48

[30]

往年回顾: https://xiaobot.net/p/python_weekly

[31]

Python 潮流周刊#14：Lpython 高性能编译器、Python 与 JavaScript 实现互通: https://pythoncat.top/posts/2023-08-05-weekly

[32]

欢迎订阅: https://xiaobot.net/p/python_weekly

[33]

立即订阅: https://xiaobot.net/p/python_weekly

[34]

本专栏: https://xiaobot.net/p/python_weekly

[35]

Python 潮流周刊#63：开发 Python Web 项目: https://pythoncat.top/posts/2024-08-03-weekly

[36]

Python 潮流周刊#65：CSV 有点糟糕: https://pythoncat.top/posts/2024-08-17-weekly

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