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1、将 Python 错误作为值：比较 Go 和 Rust 的使用模式
文章比较了两种处理错误的方法：抛出错误和将错误作为返回值，并参照 Go 和 Rust 的处理模式，介绍如何在 Python 中实现将错误作为值返回。（附1：两种风格的错误处理 分析了两种风格的优缺点及其适用场景；附2：周刊第一期的 编程语言的四种错误处理方法 从语法、代码可读性、演变过程、运行效率角度对比了不同方案）
2、调试 Django 中的 CSRF 失败/403 禁止错误
部署 Django 程序时的一个常见错误是 403 Forbidden ，通常由 CSRF 错误导致，文章介绍了导致这种错误的 7 种原因，并解读 Django 源码，详细梳理了它们的校验逻辑。
Python 中的虚拟环境和包管理工具实在是太多了！但是应该如何选择最适合自己需求的工具呢？作者全面分析了 5 个类别的 10 多款工具，希望减少用户在抉择上的困惑。（附：作者针对此主题的两场演讲 PyCon DE 2023 和 EuroPython 2023）
你是否好奇一个代码调试器是如何工作的？当设置断点后，程序触发它时会发生什么？调试器是程序员日常必备工具之一，但极少有人知道它是如何实现的。这是一个系列教程，已更新 5 篇文章。值得一提的是，作者使用了最新的 Python 3.12 PEP-669 功能。
5、揭开 Python 3.12 的面纱：Python 世界有哪些新东西？
Python 3.12 已发布一个半月，你开始尝鲜了么？这篇内容全面的文章重点解读了新的几个 PEP，让你对这个版本有更清晰的认识。
Python 的字典是一种“哈希表”，提供了高效灵活的数据存储和检索方法。文章介绍了这种数据结构及其工作原理，探讨了如何用 Python 实现哈希表并解决哈希冲突。这是一个系列文章，作者还写了堆、队列、栈、数组等数据结构的指南。
作者想自己实现一个简化版的不太安全的沙盒，文章介绍了它的运作方式，以及一些关键性问题的解决方案，即独立的进程 + seccomp + setrlimit 。（附：如何安全运行别人上传的Python代码？ 这篇文章的方案是使用 Docker 的 Python SDK 来构建镜像，在 Docker 中执行代码）
8、了解 Linux cp 命令并用 Python 编程实现
深入探讨了 Linux 中 cp 命令的工作原理，然后用 Python 实现了一个基础版本。从中可以看到高级编程语言提供的强大功能和简单性。
作者认为 Flask 虽然简单易用，但它可能会让初学者忽视 Web 开发的复杂性。Django 功能全面、生态系统成熟，更适合新手学习与提升生产力。
10、PEP-733：对 Python 公共 C API 的评估
一则信息型的 PEP，用于分享 C API 的信息，包括定义 C API 的用途、利益相关者及其使用场景和要求、C API 的优势、C API 的 9 项薄弱的问题。
作者出于编程乐趣的目的，定义了一组类似 JSON 的语法规则，然后使用 Python 逐一实现不同内容的提取与解析，开发了一个解析器。
12、一门编程语言应该有多大？
在作者眼中，Python 1.5 是他能完全理解的最后一个版本，而之后的版本则使得语言越来越大。语言设计时添加新功能，如何权衡取舍？作者建议学习 C 语言的例子，让语言处于“最小进化”模式。
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一个强大的开源可视化语言模型 （VLM），CogVLM-17B 有 100 亿个视觉参数和 70 亿个语言参数，具有高性能，在多项跨模态基准测试中排名领先。（star 2.1K）
让你通过 Python 代码生成各类视频，包括但不限于演示视频、动态图形、着色器艺术编码和游戏解说视频。支持视频编辑、音频剪辑、图层转换及添加特效等。
这是一个 Web APP，可将摄像头视频流传给 AI，让它分析内容并实时回答你提出的问题。100% 本地和私有，Web UI 是用 gradio 构建，多模态 AI 模型是 Bakllava 。
4、vimGPT：使用 GPT-4V 和 Vimium 浏览网页
Vimium 是一个 Chrome 插件，可让你仅用键盘浏览网页，借助它，可以不将浏览器 DOM 传给大模型，仅用 GPT-4V 的视觉功能来浏览网页。（star 1.8K）
5、twitter_user_tweet_crawler：无需调用 Twitter API，爬取用户推文
使用 selenium 模拟浏览器操作，可抓取用户推文并保存静态资源到本地，无需调用 Twitter API。（投稿自@kaixinol）
6、RSS-OPML-to-Markdown：将 OPML 文件转化为易读的 Markdown 格式
经常有人分享自己 RSS 列表导出的 OPML 文件，但这难以阅读也不宜直接拿去导入自己的阅读器。这个项目将 RSS 源的概要和一些统计信息输出成 markdown 表格，方便你按需订阅。（投稿自@AboutRSS）
一个平民版视频翻译工具，音频翻译、翻译校正、视频唇纹合成全流程解决方案。
8、awesome-python-repo-stats：统计“awesome-python”列表中项目的信息
awesome-python 是一个拥有 187K star 超火爆的项目，收录了大量框架、库、软件和资源。这个项目是对它收录内容的统计分析，每日更新，可在线查看统计表。
一个用于生成神经文本的库，可视为 transformers 库中 generate 方法的替代品。（star 3.3K）
全新的 notebook 项目，其每个 notebook 都可作为交互式 Web 程序共享，可浏览数据、运行实验、构建工具和部署应用。
11、Finance：150+ 量化金融 Python 程序
一个资源集合项目，帮助你收集、操纵和分析股市数据。（star 1.2K）
一个远程监控和管理工具，使用 Django、Vue 和 Go 构建。类似 Teamviewer 的远程桌面控制、远程文件传输、远程执行命令和脚本、查看日志、告警管理、支持自动化。（star 2.3K）
Guido 本周在 X 上分享了这则视频，视频作者介绍了他们规划给 Python 3.13 开发一个 JIT 编译器！（附：演讲视频的文稿）
2、The Python Show 第 21 期：Sanic - 异步 Web 框架
Sanic 是支持异步编程的 Python Web 框架，能够快速构建和运行。这期播客的嘉宾是 Sanic 的维护者之一，话题包括 Web 框架对比、消息规范、Mayim（单向 ORM）。
本文首发于：https://pythoncat.top/posts/2023-11-18-weekly
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