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。

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。

In looking for a way to automatically generate descriptions for pages I stumbled into a markdown ast in python. It allows me to go over the markdown page and get only paragraph text. This will ignore headings, blockquotes, and code fences.

别了，Python GIL。

之前总结过了知识追踪的发展历程，2015年Chris Piech等人第一次将深度学习应用于知识追踪，效果显著，自此出现了大量改进的DKT模型。深度知识追踪模型可以实现对学生的知识状态的动态追踪，相比于之前只能针对测评数据静态诊断的模型，更适用于当前的测评场景。

In this post, we’ll attend to those concerns and take a look at some 6 best practices when containerizing Python applications with Docker.

When you're writing code to search a database, you can't rely on all those data entries being spelled correctly. Doug Hellmann, developer at DreamHost and author of The Python Standard Library by Example, reviews available options for searching databases by the sound of the target's name, rather than relying on the entry's accuracy.

浅谈Python+requests+pytest接口自动化测试框架的搭建。

浅谈Python+reqest+pytest接口自动化测试框架的搭建。

我们日常测试中存在大量重复的造数操作，且流程较长，为了提升测试效率，我们搭建了数据构造平台。平台采用了前端+脚本分离的形式，数据构造脚本独立存在，页面和脚本的关联关系通过页面配置进行绑定。页面配置中，包含了脚本的路径以及启动命令，因此，运行脚本的时候需要在服务器上启动子进程中去执行脚本命令。为了能够了解脚本的执行情况，还需要获取脚本的执行状态以及执行日志。平台后端语言是Python，因此，选择了Python中的subprocess模块，本文重点阐述subprocess模块在项目实战中遇到的问题以及解决方案。