Python 2 已在2020年停止维护，存在安全漏洞和性能问题，建议尽快升级到 Python 3。Python 3 提供了更强大的性能、更清晰的语法、更好的 Unicode 支持以及更丰富的模块库。虽然从 Python 2 迁移到 Python 3 需要手动适配，但通过工具如 2to3 和 modernize 可以简化迁移过程。性能测试显示，Python 3 在 CPU 和内存使用上均有显著提升，尤其在 AI 相关领域，主流框架如 PyTorch 和 vLLM 已全面支持 Python 3。

AI助手也能玩转数据啦！MCP协议让AI不仅能聊天，还能直接分析你的数据。咱们手把手教你用Python搭个MCP服务器，让AI帮你算平均数、查股票价格，连CSV文件都能读懂。装上Claude Desktop，动动嘴皮子就能让AI干活儿，数据分析从此so easy！快来看如何用代码给AI装上"数据透视眼"~

Python自2008年3.0版本发布以来，历经十六年演进，从修复语言设计缺陷到追求现代编程风格与极致性能。3.0版本解决了字符串处理问题，3.5引入async/await语法，3.11通过Faster CPython项目显著提升性能。类型系统逐步完善，标准库精简优化，第三方生态爆发式增长。AI、云计算等技术推动Python持续进化，未来性能优化与类型系统完善仍是重点。

从零开始，用200行Python代码实现了一个基于Transformer架构的GPT模型。通过逐步添加self-attention、position嵌入等机制，最终构建了一个完整的语言模型。模型在训练后能够生成更通顺的文本，展示了Transformer的强大能力。代码简洁明了，适合初学者理解和实践，为进一步优化和扩展奠定了基础。

这篇文章手把手教你用Python从零实现一个极简版大语言模型！无需机器学习基础，只需会写Python代码，就能亲手搭建一个能生成古诗词的Bigram模型。通过具体代码示例，清晰展示了词汇表构建、概率统计、文本生成等关键步骤，还对比了传统方法与PyTorch实现的区别。跟着教程走，你不仅能理解tokenizer、embedding等核心概念，还能直观感受模型训练过程。最后实现的迷你模型虽然参数量仅39万，但已经能生成像模像样的诗词啦！

uv，一款用Rust编写的高性能Python包管理工具，可替代pip、poetry等，显著提升效率。支持Python版本管理、项目初始化、依赖管理和打包功能。通过pyproject.toml配置项目，使用uv add、uv remove等命令管理依赖，支持私有pypi源。项目结构清晰，包含虚拟环境和锁定文件，确保环境一致性。uv简化了Python开发流程，是高效开发的利器。

There are many ways available that remove the silence part or the dead spaces from an audio file but it’s time consuming to know which one is work best for you. Here in this article I’ll walk you through few commonly used techniques to remove the silence and its pro’s and con’s.

Though there are tools that only detects the silence and does not remove it from the audios implicitly. We can consider that also and use that information to remove the silence explicitly. Before we start lets understand few terminology that we are going to use later 1.Silence Time Threshold : Time duration for which there is no sound intensity (SI) or it is very low that can be consider as silence, most of the times it is fixed. For example if you keep Silence Time Threshold as 10 sec then your algorithm should detect dead/silence spaces greater than or equal to 10 sec. 2. Sound Intensity Threshold : Like time threshold, it is the threshold for sound intensity. For example if intensity threshold is 45db then the intensities those are less than 45db are considered as silent. We can keep it fixed throughout the audio or can make it dynamic based on the requirement. Lets begin …

Tache是一个Python的缓存框架，支持Python2和Python3。它能缓存不同类型的函数和方法，并支持基于标签的缓存和失效。文章提供了两个使用案例：一是使用标签实现批量失效，只需失效一个对象变更处；二是使用标签控制分页操作的缓存，保证增加和删除评论时的缓存一起失效。同时，文章介绍了批量缓存的使用，可以对列表中的多个元素进行批量缓存。针对分页操作，文章提供了get_comments函数的重构示例，使用标签来缓存评论数据。

JS的垃圾回收机制有标记清除和标记整理两种方式。标记整理是标记清除的增强操作，先整理对象位置，再清除变量和释放内存。Python和JS的内存管理机制相似，主要区别在于Python采用分代回收，而JS采用标记整理。C++的内存管理需要手动申请释放内存，容易导致内存泄漏。为了更好地管理Python内存，可以使用内存池机制、引用计数、标记清除和分代回收。

该文介绍了Lyft团队在Python升级方面的经验和做法。团队通过定期发送更新邮件和使用Slack渠道来分享和回答问题，以及利用新功能只能在较新版本的Python中使用来激励升级。团队成功升级了1500多个代码库，并且没有遇到重大问题，得益于他们优秀的CI和预发布环境。他们的升级速度越来越快，并且在其他重大项目的同时取得了进展。他们的工作也带来了其他好处，例如加快了开发流程和数据集的标准化。团队计划将他们的工具推广到整个基础架构，以跟踪所有升级和推广最佳实践。

2023年初，科技圈最火爆的话题莫过于大语言模型了，它是一种全新的聊天机器人模型，除了能应对基本的日常聊天外，还能胜任如文案编写、旅游规划等各项工作。

携程信息安全部也紧跟时代步伐，在携程内部推出基于大语言模型的智能聊天机器人，并发布网页版1.0，让所有“程里人”可以便捷无门槛地享受大语言模型带来的便利。在运营半年多后，我们广泛收集了用户的使用感受以及建议，结合当下大语言模型的发展进程，新推出了网页版2.0，相较于1.0版本，简化了页面展示，增加了历史会话保存、自定义对话设置、支持插件、AI绘图等功能。

其中插件功能可以扩展大语言模型的个性化能力，让其如虎添翼，开发者可以根据特定需求定义特定插件供用户使用。目前网页版2.0版本支持10多种插件，如google搜索插件可以对输入的问题进行联网查询；base64插件可以对base64内容进行解密等。那么这些插件是如何实现的呢？让我们一探究竟吧。

Python+Hadoop是大数据处理的黄金搭档，Hadoop的核心组件包括HDFS、MapReduce和YARN。HDFS将大文件切分成小的数据块存储在不同节点上，通过NameNode获取元数据信息并读取数据块。本文演示了使用Python+Hadoop统计单词数量的过程。客户端验证路径合法性和权限后，NameNode为文件分配块存储信息，并返回元数据和输出流给客户端。客户端通过输出流向第一个DataNode写入数据块。

任务优化是Python应用中提高效率的关键。通过Celery与Redis的协同作用，实现异步处理、分布式执行、可靠存储与自动重试。任务委托给Celery异步执行，以Redis作为消息代理，可降低人力成本，同时提高了执行效率。

本文通过Python脚本实现对OC类中的成员属性的调用进行分析作为实践示例，作为熟悉业务及技术现状时，重构影响评估依据。

Modular 公司在 9 月正式对外发布了 Mojo，这是一门面向 AI 领域的新型编程语言，号称比 python 快 68000 倍，而且会“着火”，真有那么猛吗？跟随着这篇文章咱来一探究竟......

本文通过Python脚本实现对OC类中的成员属性的调用进行分析作为实践示例，作为熟悉业务及技术现状时，重构影响评估依据。