Python Trend Weekly#AI を利用してより良いコードの作成を支援しましょう
Python Cat が注意深く作成した毎週の Python トレンドでは、国内外の 250 以上の質の高い情報ソースがまとめられ、記事、チュートリアル、オープンソース プロジェクト、ツール、ポッドキャスト、ビデオ、そして業界のホットスポット。私たちの目標は、Python スキルを向上させ、キャリアを拡大し、副収入を得るのを支援することです。
この週刊誌には 12 の記事、12 のオープンソース プロジェクト、1 つのオーディオおよびビデオ リソースが含まれており、合計約 2,300 ワードになります。
コアコンテンツの概要:
記事とチュートリアル:
- LLM コード改善機能の探索
- Python 同時プログラミング: スレッド、プロセス、非同期の詳細な分析
- Python で hash(-1) == hash(-2) になる理由
- ブラウザ側でPythonを実行する方法
- PEP-769:
attrgetter
とitemgetter
が新しいdefault
パラメーター を追加しました
- Pipx に関する 3 つの実践的なヒント
- Django と FastAPI の客観的な比較
- Python の弱参照とガベージ コレクション メカニズム
- AI テキストからビデオへのモデル開発の実践
- DevOps における Python のアプリケーション
- 機械学習に基づく貧血検出システム
- Google AI エージェントの技術ホワイト ペーパーの解釈
プロジェクトとリソース:
- AI による書籍のページごとの読み取り: AI PDF 知識の抽出と概要の生成
- ai-book-writer: AI 支援の書籍執筆ツール
- web-ui: ブラウザ側 AI エージェント実行インターフェイス
- F5-TTS: スムーズでリアルな AI 音声合成ツール
- AutoMouser: マウスの軌跡に基づくブラウザ自動化コード生成
- paper_to_podcast: 紙からポッドキャストへのツール
- xhs_ai_publisher: 小紅書 AI 操作アシスタント
- ipychat: IPython 用の AI 拡張機能
- マグネトロン: PyTorch に基づく新しい開発プロジェクト
- dendrite-python-sdk: ネットワーク AI エージェント開発ツールキット
- 人気の Django プロジェクト ナビゲーション Web サイト
- zh-style-guide: 中国の技術文書作成標準
ポッドキャストとビデオ:
- Python Trend Weekly の最初のシーズンから厳選された英語ポッドキャストのコレクション (AI によって制作)
この週刊誌は有料購読モデルを採用しており、年会費は128元で、1日あたり平均40セント未満です。 私たちは、あなた自身の学習と成長に投資することが、大きな成果をもたらすと信じています。ぜひ購読して、Python 改善の旅を始めてください。
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Python Trend Weekly の第 2 シーズンの概要: https://www.php.cn/link/01f6211e00cc8f00a7b68e8e24b1b4d6
最初の 30 号の無料コレクションと電子書籍 (EPUB/PDF): https://www.php.cn/link/7651301cabf91a1be8e3cf0b72e8734f
Python Trend Weekly の最初のシーズンの 800 リンクの要約版: https://www.php.cn/link/1cbaa4e5609fb6517f54f0ab0c205ada
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ホットトピック











PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。
