大妈强行嗯哼

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好的，根据您提供的 2024 年蟒周刊内容，以及您指定的参考链接，我将为您总结 2024 年 Python 行业的整体要点、趋势以及未来计划中的关键发展，并以 Python 3 新版本逐步发展为线索，重点开源项目变化为补充，重大社区事件单独列出章节，完成一篇 4200 字以内的 "Python 2024 年终盘点"。

Python 2024 年终盘点

引言

2024 年，Python 持续在全球范围内保持着其强大的影响力，不仅在 Web 开发、数据科学、机器学习等领域发挥着核心作用，还在新的技术浪潮中不断进化。本年度，Python 3 的迭代更新，开源项目的活跃发展，以及一些重大社区事件，共同构成了 Python 领域丰富多彩的一年。本文将深入分析这些要点，以 Python 3 新版本的演进为脉络，重点关注开源项目的发展变化，并详细梳理重大社区事件，力求全面展现 2024 年 Python 领域的全貌。

Python 3 新版本发展

2024 年，Python 3 的发展依然是整个生态系统的核心驱动力。

• Python 3.13 的进展

  • 性能提升: Python 3.13 的一个主要亮点是引入了 JIT (Just-in-Time) 编译器，这在最初的基准测试中显示了 2-9% 的性能提升。这表明 Python 在性能优化方面持续努力，尽管 CPython 本身存在一些限制。
  • 自由线程: Python 3.13 正在积极开发中，其中一项重要特性是 禁用 GIL (Global Interpreter Lock)，以实现真正的多线程并发。这一特性如果成功实现，将显著提高 Python 在多核处理器上的性能。
  • 新的语法: PEP 758 允许在 except 和 except* 表达式中不带括号，这虽然看似微小，但代表了语言在持续的改进和演化中。
  • 弃用: Python 3.13 也引入了一些新的弃用, 这表示Python正在不断演进，并淘汰一些过时的用法。

• Python 3.8 的 EOL (End of Life)

  • 停止支持: 2024 年，Python 3.8 达到了生命周期终点，这意味着官方不再提供安全更新和错误修复。这标志着用户需要迁移到更新的 Python 版本，以确保其项目的安全性和稳定性。

重点开源项目变化

2024 年，众多 Python 开源项目在持续发展，其中一些项目特别值得关注：

• Web 开发框架:
  • Django: Django 依然是 Python Web 开发中的中流砥柱，并且持续有新功能和更新。例如，Django 5.2 alpha 1 发布 展现了框架的活力。同时，社区也在不断探索如何简化 Django 开发，比如 Nanodjango 等项目，以及使用 HTMX 和 Tailwind CSS 等技术进行更高效的开发。
  • FastAPI: FastAPI 作为新兴的 Web 框架，因其高性能和易用性而受到欢迎，并且经常被拿来与 Django 进行比较.
  • Flask: Flask 也是一个非常流行的框架, 并且有大量的教程和工具，例如，使用 Flask 构建搜索引擎 或者与 Gemini API 结合构建聊天应用。
• 包管理和环境:
  • uv: uv 作为一个快速的 Python 包和项目管理器, 在 2024 年频繁出现，并受到许多开发者的关注。它被认为是 pip 的一个潜在替代方案，旨在解决 Python 包管理中的一些痛点。
  • Rye: 也是一个被提及的包管理工具, 但不如 uv 频繁.
  • mamba: mamba 作为 miniconda 的加速版本，在包管理方面也获得了关注。
• 数据科学和机器学习:
  • PyTorch: PyTorch 2 的新功能，通过动态 Python 字节码转换和图形编译加速机器学习， 是一个显著的进展。
  • SymPy: SymPy 是一个用于符号数学的 Python 库，在 2024 年仍然活跃。
  • Ultralytics: 流行的 Python 包 ultralytics 在供应链攻击中受到损害, 这提醒开发者们需要注意供应链安全.
  • Manim: Manim 作为用于制作数学动画的 Python 框架，在社区中受到关注, 并且有相关视频教程.
• 其他重要项目:
  • PyPy: PyPy 已经迁移到了 GitHub，这反映了开源项目托管方式的变化。
  • Nuitka: Nuitka 是一个优化与 CPython 兼容的 Python 编译器，致力于提高 Python 代码的执行效率。
  • GraalPy: GraalPy 是一个适用于 Java 的高性能嵌入式 Python 3 运行时，展示了 Python 在跨平台运行时方面的新尝试。
  • HPy: HPy 是一个更好的 Python C API，旨在改进 Python 的扩展机制。
  • Starlark: Starlark 语言概述, 这是一个值得关注的嵌入式配置语言。
  • Kivy: Kivy 是一个跨平台的 Python UI 框架，在 2024 年似乎有复苏的迹象。

重大社区事件

2024 年，Python 社区发生了一些值得关注的事件：

• Google 裁员事件:
  • 解雇 Python 团队: Google 解雇了整个 Python 团队，这一事件引起了广泛关注和讨论。这不仅暴露了大公司在战略调整中可能对特定技术团队造成的冲击，也引发了关于 Python 在商业环境中价值的思考。
  • 裁员原因: 一些报道指出，Google 裁员的原因是为了降低成本，转向“廉价劳动力”。
• 安全问题:
  • 供应链攻击: 流行的 Python 包 ultralytics 在供应链攻击中受到损害，这突显了开源软件供应链安全的重要性。
  • 朝鲜黑客攻击: 有报道称朝鲜黑客利用伪装成编码测试的恶意软件攻击 Python 开发人员，这提醒开发者们在下载和运行第三方代码时要格外小心。

• 核心开发人员停职: 有核心 Python 开发人员被停职, 这也值得社区思考, 如何健康的维护和发展开源社区.

• Python 替换 JavaScript 成为 GitHub 上最常用语言: Python 取代 JavaScript 成为 GitHub 上最常用的语言，这显示了Python 在代码托管平台上的流行度。

未来计划和发展趋势

• Python 3.13 和性能提升: Python 3.13 的发布和后续优化将是未来几年的重要发展方向。特别是 GIL 的移除和 JIT 编译器的优化，将有望显著提高 Python 的性能。
• Python 与 Rust 的融合: 越来越多的项目开始尝试使用 Rust 来提升 Python 的性能，例如使用 Rust 重写 Python 的 AST 解析器，或者用 Rust 开发 Python 的扩展模块，这预示着 Python 和 Rust 在未来将有更紧密的合作。
• AI 和机器学习领域的深化: Python 在 AI 和机器学习领域的应用将继续深化。例如，通过构建自己的 ChatGPT 来学习 Websockets 与 Django 的结合，以及使用 Python 和 LLVM 创建自定义编程语言，这些都体现了 Python 在新兴技术领域的活力。
• 包管理工具的进化: uv 等新一代包管理工具的出现，预示着 Python 包管理生态将迎来新的变革。
• Web 开发和全栈 Python: 全栈 Python 的概念开始流行，开发者们更加关注如何使用 Python 构建完整的 Web 应用程序。
• 类型化的Python： 2024 年类型化 Python 得到了广泛采用，但可用性挑战依然存在，这预示着未来类型检查工具会更加成熟.

结论

2024 年对于 Python 来说是充满挑战和机遇的一年。Python 3 的不断更新，开源项目的活跃发展，以及一些重大社区事件，都深刻地影响着 Python 的未来走向。从性能优化到生态扩展，从安全挑战到社区治理，Python 都在积极应对，并不断展现出强大的生命力。展望未来，Python 将继续在各个领域发挥重要作用，并不断推动技术进步和社会发展。

通过以上内容，希望能为您呈现一份较为全面的 "Python 2024 年终盘点"， 方便您更好的了解过去一年 Python 领域的重大事件和发展趋势。

好的，我将根据您提供的链接和之前的总结，深入挖掘每条简述对应的关键信息、人物、数据，并以尾注形式收集所有引用链接，同时列出对应的蟒周刊访问链接。以下是更新后的“Python 2024 年终盘点”文章：

Python 2024 年终盘点

引言

2024 年，Python 在全球范围内持续发挥着核心作用，在 Web 开发、数据科学、机器学习等领域不断进化。本年度，Python 3 的迭代更新、开源项目的活跃发展以及一些重大社区事件，共同构成了 Python 领域丰富多彩的一年。本文将深入分析这些要点，以 Python 3 新版本的演进为脉络，重点关注开源项目的发展变化，并详细梳理重大社区事件，力求全面展现 2024 年 Python 领域的全貌。

Python 3 新版本发展

2024 年，Python 3 的发展依然是整个生态系统的核心驱动力。

• Python 3.13 的进展
  • 性能提升: Python 3.13 的一个主要亮点是引入了 JIT (Just-in-Time) 编译器。最初的基准测试显示，性能提升了 2-9%。这表明 Python 在性能优化方面持续努力，尽管 CPython 本身存在一些限制。
  • 自由线程: Python 3.13 正在积极开发中，其中一项重要特性是 禁用 GIL (Global Interpreter Lock)，以实现真正的多线程并发。这一特性如果成功实现，将显著提高 Python 在多核处理器上的性能。
  • 新的语法: PEP 758 允许在 except 和 except* 表达式中不带括号，这虽然看似微小，但代表了语言在持续改进和演化中。
  • 弃用: Python 3.13 也引入了一些新的弃用, 例如 crypt.crypt 模块，这表示 Python 正在不断演进，并淘汰一些过时的用法。作者自己撸了个 shacrypt512.py 来替代。
• Python 3.8 的 EOL (End of Life)
  • 停止支持: 2024 年，Python 3.8 达到了生命周期终点，官方不再提供安全更新和错误修复。这标志着用户需要迁移到更新的 Python 版本，以确保项目的安全性和稳定性。

重点开源项目变化

2024 年，众多 Python 开源项目持续发展，其中一些项目特别值得关注：

• Web 开发框架:
  • Django: Django 依然是 Python Web 开发中的中流砥柱，并且持续有新功能和更新。例如，Django 5.0.3, 4.2.11 和 3.2.25 发布了安全版本。同时，社区也在不断探索如何简化 Django 开发，比如使用 HTMX 和 Tailwind CSS 等技术进行更高效的开发。一些项目如 django-components 也在不断改进。
  • FastAPI: FastAPI 作为新兴的 Web 框架，因其高性能和易用性而受到欢迎，并且经常被拿来与 Django 进行比较。
  • Flask: Flask 也是一个非常流行的框架，并且有大量的教程和工具，例如，使用 Flask 构建搜索引擎 或者与 Gemini API 结合构建聊天应用。此外，还有使用 Flask 进行可视化的工具 和构建家庭仪表板的应用。
• 包管理和环境:
  • uv: uv 作为一个快速的 Python 包和项目管理器，在 2024 年频繁出现，并受到许多开发者的关注。它被认为是 pip 的一个潜在替代方案，旨在解决 Python 包管理中的一些痛点。
  • Rye: Rye 也是一个被提及的包管理工具，强调约定优于规则。
  • mamba: mamba 作为 miniconda 的加速版本，在包管理方面也获得了关注。
• 数据科学和机器学习:
  • PyTorch: PyTorch 2 的新功能，通过动态 Python 字节码转换和图形编译加速机器学习， 是一个显著的进展。
  • SymPy: SymPy 是一个用于符号数学的 Python 库，在 2024 年仍然活跃。
  • Ultralytics: 流行的 Python 包 ultralytics 在供应链攻击中受到损害，这提醒开发者们需要注意供应链安全。
  • Manim: Manim 作为用于制作数学动画的 Python 框架，在社区中受到关注，并且有相关视频教程。
  • Polars: Polars 宣布推出 1.0 版本。
• 其他重要项目:
  • PyPy: PyPy 已经迁移到了 GitHub，这反映了开源项目托管方式的变化。
  • Nuitka: Nuitka 是一个优化与 CPython 兼容的 Python 编译器，致力于提高 Python 代码的执行效率。
  • GraalPy: GraalPy 是一个适用于 Java 的高性能嵌入式 Python 3 运行时，展示了 Python 在跨平台运行时方面的新尝试。
  • HPy: HPy 是一个更好的 Python C API，旨在改进 Python 的扩展机制。
  • Starlark: Starlark 语言概述，这是一个由 Google 设计，旨在取代 Python 作为构建描述语言的嵌入式配置语言。
  • Kivy: Kivy 是一个跨平台的 Python UI 框架，在 2024 年似乎有复苏的迹象。
  • Microdot: Microdot 是一个为微控制器设计的 Web 框架，它足够小，可以与 MicroPython 一起使用。
  • Taichi: Taichi 是一个高性能的计算库。
  • Poetry: Poetry 是一个 Python 的依赖管理和打包工具，但有用户指出其存在一些问题。
  • Black: Black 是一个不妥协的 Python 代码格式化程序。
  • Ruff: Ruff v0.4.0 发布，这是一个手写的 Python 递归下降解析器。
  • Flet: Flet 是一个由 Flutter 支持的 Python 多平台应用程序框架。
  • Calamine: Calamine 是一个 Rust 开发的 Python 模块，用于快速读取 Excel 文件。

重大社区事件

2024 年，Python 社区发生了一些值得关注的事件：

• Google 裁员事件:
  • 解雇 Python 团队: Google 解雇了 Dart、Flutter 和 Python 团队的成员，这一事件引起了广泛关注和讨论。这不仅暴露了大公司在战略调整中可能对特定技术团队造成的冲击，也引发了关于 Python 在商业环境中价值的思考。
  • 裁员原因: 一些报道指出，Google 裁员的原因是为了降低成本。
• 安全问题:
  • 供应链攻击: 流行的 Python 包 ultralytics 在供应链攻击中受到损害，这突显了开源软件供应链安全的重要性。
  • 朝鲜黑客攻击: 有报道称朝鲜黑客利用伪装成编码测试的恶意软件攻击 Python 开发人员，这提醒开发者们在下载和运行第三方代码时要格外小心。
• 核心开发人员停职: 有核心 Python 开发人员被停职, 这也值得社区思考, 如何健康的维护和发展开源社区.
• Python 替换 JavaScript 成为 GitHub 上最常用语言: Python 取代 JavaScript 成为 GitHub 上最常用的语言，这显示了 Python 在代码托管平台上的流行度。

未来计划和发展趋势

• Python 3.13 和性能提升: Python 3.13 的发布和后续优化将是未来几年的重要发展方向。特别是 GIL 的移除和 JIT 编译器的优化，将有望显著提高 Python 的性能。
• Python 与 Rust 的融合: 越来越多的项目开始尝试使用 Rust 来提升 Python 的性能，例如使用 Rust 重写 Python 的 AST 解析器，或者用 Rust 开发 Python 的扩展模块，这预示着 Python 和 Rust 在未来将有更紧密的合作。
• AI 和机器学习领域的深化: Python 在 AI 和机器学习领域的应用将继续深化。例如，使用 Python 构建 LLM 应用，以及使用 Python 和 LLVM 创建自定义编程语言，这些都体现了 Python 在新兴技术领域的活力。
• 包管理工具的进化: uv 等新一代包管理工具的出现，预示着 Python 包管理生态将迎来新的变革。
• Web 开发和全栈 Python: 全栈 Python 的概念开始流行，开发者们更加关注如何使用 Python 构建完整的 Web 应用程序，例如 Django + HTMX。
• 类型化的Python： 2024 年类型化 Python 得到了广泛采用，但可用性挑战依然存在，这预示着未来类型检查工具会更加成熟。
• Python 的可移植性: Python 的可移植性是一个被讨论的话题，尤其是在跨平台应用打包方面。
• 单文件跨平台应用打包: 在 Rust 的帮助下，Python 有望拥有单文件跨平台应用打包能力。

结论

2024 年对于 Python 来说是充满挑战和机遇的一年。Python 3 的不断更新，开源项目的活跃发展，以及一些重大社区事件，都深刻地影响着 Python 的未来走向。从性能优化到生态扩展，从安全挑战到社区治理，Python 都在积极应对，并不断展现出强大的生命力。展望未来，Python 将继续在各个领域发挥重要作用，并不断推动技术进步和社会发展。

蟒周刊访问链接

• https://weekly.pychina.org/issue/issue-top2013.html
• https://weekly.pychina.org/issue/issue-147-top2014.html
• https://weekly.pychina.org/issue/ (所有 2024 年的周刊都可以在这里找到，例如 2024-01.md 对应 2024 年第一期)

希望这个版本更符合您的要求。

好的，根据您提供的资料和我们的对话历史，以下是关于 Google 裁员事件对 Python 学习者的启示，并去除了尾注部分：

Google 裁员事件对 Python 学习者的启示

Google 的裁员事件，虽然直接原因是成本控制，但也引发了我们对于技术选择和职业发展的深入思考。以下是对 Python 学习者的几点启示：

1. 保持技能多样性：
   • 不要只专注于 Python。尽管 Python 非常流行且应用广泛，但这次事件提醒我们，单一技术并不能保证职业的稳定。
   • 拓展技能栈，学习其他编程语言和技术，如 Rust, Go , JavaScript, 以及 C/C++，能够让你在快速变化的市场中更具竞争力。
2. 关注技术趋势：
   • 紧跟前沿技术的发展至关重要。例如，了解 AI 和机器学习领域的最新动态，掌握相关的 Python 库（如 PyTorch、TensorFlow），能够帮助你在技术浪潮中保持领先。
   • 同时，也要关注 Rust 等高性能语言的发展，它们在某些场景下可以弥补 Python 的性能短板。
3. 关注开源社区动态：
   • 了解开源社区的最新项目、技术进展和安全风险。这能帮助你更好地理解技术生态，避免安全隐患，并能更好地利用开源资源。
4. 提升解决问题的能力：
   • 学习编程不仅是学习语法和API，更重要的是培养解决实际问题的能力。参与实际项目开发（例如开源项目 或个人项目），能够提升你的工程能力和问题解决能力，这在任何技术环境中都至关重要。
   • 例如，可以尝试用 Python 构建 Web 应用、工具 、游戏或 数据分析 项目，从而在实践中提升技能。
5. 理解商业环境：
   • 了解技术在商业环境中的角色，以及技术选择背后的商业考量。这可以帮助你更好地规划职业发展，并做出更明智的技术选择。
   • 例如，企业可能会根据成本、效率、兼容性等因素选择其他技术，而不单单是因为 Python 的流行度。
6. 持续学习和适应：
   • 技术领域变化迅速，持续学习和适应是保持竞争力的关键。 关注 Python 的新版本和新特性，了解社区的最佳实践，并积极参与到技术交流中，都是非常重要的。

总结

Google 的裁员事件是一个警示，提醒 Python 学习者，技术领域充满变化和不确定性。保持学习的积极性，扩展技能栈，关注技术趋势，深入理解商业逻辑，才能在竞争激烈的技术环境中立于不败之地。

核心在于: 不应将鸡蛋放在一个篮子里， 即使 Python 非常强大和流行，也需要不断拓展自己的技能边界，以适应未来的变化。

好的，根据您提供的资料和我们的对话历史，以下是关于 Python 核心开发人员停职事件的具体过程、争论核心问题以及对 Python 社区的重大影响：

Python 核心开发人员停职事件

事件具体过程

• 根据来源 和 的描述，一位 Python 核心开发人员被停职三个月。
• 具体停职的原因在资料中没有详细说明，只提到是“Python 核心开发人员被停职三个月”，并未给出事件的来龙去脉。

争论的核心问题

• 由于资料中没有提供详细的停职原因，因此争论的核心问题尚不明确。
• 通常情况下，核心开发人员停职可能涉及到：
  • 违反社区行为准则：可能存在不当言论、行为，或是滥用职权。
  • 技术决策分歧：可能与社区其他成员在技术方向、决策上存在重大分歧。
  • 个人行为不端：可能涉及个人道德或法律问题。
  • 工作失职：可能未能尽到核心开发者的责任和义务。
• 由于缺乏具体信息，我们无法准确判断此次停职事件的争议点。

对 Python 社区的重大影响

• 社区信任危机：核心开发人员是社区的重要组成部分，他们的行为直接影响社区的声誉和信任。停职事件可能会引发社区成员对核心开发团队的信任危机。
• 项目开发受阻：核心开发人员的停职可能会影响 Python 核心项目的开发进度和质量，特别是当该开发人员负责关键模块或功能时。
• 社区分裂风险：如果停职事件处理不当，可能会加剧社区内部的分裂，导致部分开发者离开或另立门户。
• 社区治理反思：此次事件可能会促使 Python 社区反思其治理结构和行为准则，从而完善社区的管理机制，确保类似事件不再发生。
• 开源项目透明度： 停职事件的发生，可能引发关于开源项目透明度的讨论，促使社区更加公开地处理内部争议。

总结

虽然我们无法得知 Python 核心开发人员停职事件的具体细节，但从类似事件中我们可以看出，核心开发人员的停职对开源社区来说是一个重大事件，它可能会引发一系列连锁反应，如社区信任危机、项目开发受阻以及社区分裂风险。

Python 社区需要从此次事件中吸取教训，完善社区治理，加强透明度，从而确保项目的健康发展和社区的和谐稳定。同时，开源社区成员也要在贡献代码的同时，遵守社区行为规范。

好的，根据您提供的资料和我们的对话历史，以下是对 Python 与 Rust 融合趋势的分析，以及对 Python 用户、工程师和在校大学生的启示：

Python 与 Rust 融合的趋势及其对 Python 用户的影响

• Rust 的崛起和 Python 的短板: 2024 年的明显趋势是 Rust 在 Python 生态系统中的日益普及。Rust 作为一种高性能系统编程语言，可以弥补 Python 在某些方面的不足，例如：
  • 性能瓶颈: Python 的全局解释器锁 (GIL) 限制了其在多线程环境中的性能，而 Rust 则能提供更高的并发性能。
  • 系统级编程: Python 在系统级编程方面相对较弱，而 Rust 在这方面具有优势，例如，uv 工具使用 Rust 开发。
  • 内存安全: Rust 的内存安全特性有助于减少程序中的错误和漏洞。

• Python 和 Rust 的互补性: 这种融合并非意味着 Python 将被 Rust 取代，而是两者之间的 互补关系。

  • Python 擅长快速开发和原型设计，适用于 Web 开发、数据分析、机器学习等领域。
  • Rust 擅长构建高性能的底层组件，可以为 Python 提供性能加速，例如，通过 PyO3 将 Rust 代码集成到 Python 中。
  • “锈化一切” 的趋势： 这是一种将 Python 中一些性能敏感的部分用 Rust 重写的趋势，以便让 Python 项目运行的更快。

• 对 Python 用户的影响:

  • 性能提升: Python 用户可以从 Rust 的集成中获益，例如，使用 Rust 编写的库或模块，来提升 Python 应用程序的性能。
  • 更丰富的生态系统: Rust 的引入丰富了 Python 的生态系统，为开发者提供了更多的选择和工具。例如，使用 Rust 开发的 Web 框架 Robyn。
  • 学习新技术的必要性: 为了更好地利用 Python 和 Rust 的融合，Python 用户需要学习 Rust 的基本知识，以便理解和使用 Rust 编写的库或模块。

Python 工程师是否必须学习 Rust？

• 不是必须，但强烈推荐: 虽然不是必须，但 Python 工程师 强烈建议学习 Rust。
  • 并非所有 Python 项目都需要 Rust: 并非所有 Python 项目都需要 Rust。如果项目对性能要求不高，或者没有复杂的系统级操作，Python 完全可以胜任。
  • Rust 可以作为技能补充: 对于需要高性能和系统级操作的 Python 项目，学习 Rust 可以作为技能补充，提高开发能力和竞争力。
  • 理解底层原理: 学习 Rust 可以帮助 Python 工程师更深入地理解计算机底层原理，从而更好地优化 Python 代码。
• 学习 Rust 的目标:
  • 了解基本语法和概念: 了解 Rust 的基本语法、数据类型、所有权、借用等概念。
  • 掌握 Rust 与 Python 的集成: 学习如何使用 PyO3 等工具将 Rust 代码集成到 Python 中。
  • 理解 Rust 在 Python 生态中的应用场景: 了解 Rust 在哪些 Python 项目中可以发挥优势，例如，Web 框架、数据处理、机器学习等领域。
  • 无需成为 Rust 专家: Python 工程师无需成为 Rust 专家，但需要了解 Rust 的基本原理和在 Python 生态中的应用。

学习资源和过程

• 学习资源:
  • 官方文档: Rust 官方文档是最好的学习资源，提供详尽的语法和概念介绍。
  • 在线教程: 有许多在线教程和课程可以帮助初学者入门 Rust。
  • 书籍: 有一些优秀的 Rust 书籍可以深入学习，例如 “The Rust Programming Language”。
  • 开源项目: 阅读和参与 Rust 开源项目是学习 Rust 的有效方法。
  • PyO3文档： 如果希望将Rust代码集成到Python中，PyO3文档是必不可少的学习资源。
• 学习过程:
  1. 入门 Rust 基础: 从 Rust 的基本语法和概念开始，掌握所有权、借用等核心特性。
  2. 实践 Rust 项目: 通过一些简单的 Rust 项目来巩固所学知识。
  3. 学习 Rust 与 Python 的集成: 学习如何使用 PyO3 将 Rust 代码集成到 Python 中。
  4. 分析现有项目: 分析 Python 生态系统中已经使用了 Rust 的项目，了解 Rust 在实际项目中的应用。
  5. 持续学习: 技术不断发展，需要保持持续学习的习惯。

对于在校大学生的建议

• 关注计算机基础: 在校大学生应该重视计算机基础知识的学习，包括数据结构、算法、操作系统、计算机网络等。
• 选择适合自己的语言:
  • Python 作为基础: Python 作为一门易学易用的语言，适合作为入门语言。
  • Rust 作为提升: 如果对性能和底层原理感兴趣，可以学习 Rust，作为技术能力的提升。
• 参与开源项目: 参与开源项目是提升编程能力和了解行业前沿技术的有效方式。
• 关注技术趋势: 关注技术领域的新趋势，例如，人工智能、云计算、高性能计算等，并尝试学习相关技术。
• 不要只局限于一门语言： 应该学习不同的编程语言，拓宽自己的技术视野。
• 结合自身兴趣和发展方向: 选择自己感兴趣的领域，并学习相关的技术。

总结

Python 和 Rust 的融合是 2024 年的一个重要趋势，对于 Python 用户而言，这意味着更好的性能和更丰富的生态系统。Python 工程师无需成为 Rust 专家，但学习 Rust 可以提高自身竞争力。在校大学生应该重视计算机基础，选择适合自己的语言，并关注技术趋势，为未来的职业发展做好准备。核心是理解每种语言的优势和应用场景，并根据需要进行学习和应用。

好的，根据您提供的资料和我们的对话历史，以下是对 Django 作为 Python Web 应用框架的分析，以及其在 AI 时代面临的挑战和机遇，以及对新人的建议：

Django 的现状和挑战

• Django 的重要地位: Django 作为 Python 生态中最成熟和重要的 Web 应用框架，在多个来源中都被提及。它被广泛应用于各种规模的项目，从简单的网站到复杂的 Web 应用程序。
• 新框架的挑战: 尽管 Django 具有重要地位，但它也面临着来自其他新兴框架的挑战，例如 FastAPI, Litestar, Falcon 等。这些框架通常以更高的性能、更简洁的语法和更现代化的设计理念为卖点，吸引了一部分开发者。
• Django 的 “笨重”: 一些资料指出，Django 有 “太大、太旧” 的问题，导致在某些场景下不够灵活和敏捷，例如需要高度定制化和高性能的 API 开发场景。
• 前后端分离的趋势: 随着前端技术（如 React, Vue, HTMX 等）的快速发展，前后端分离的架构越来越流行，这使得 Django 这种“全栈式”框架在某些场景下显得有些笨重。

AI 时代 Web 应用开发的变化

• AI 技术的融入: AI 技术，特别是大语言模型 (LLM)，正在快速融入 Web 应用开发。
  • AI 辅助代码生成: LLM 可以辅助开发者生成代码、测试用例和文档，提高开发效率。
  • AI 驱动的功能: Web 应用可以利用 LLM 实现智能搜索、自然语言处理、个性化推荐等功能。
  • AI 驱动的 API: 可以通过 LLM 构建 AI 驱动的 API ， 例如，通过自然语言与网站交互。
• API 的重要性: 在 AI 时代，Web 应用的 API 将变得更加重要。
  • 数据交换: API 是不同系统之间交换数据的桥梁，特别是在 AI 应用中，需要频繁地与各种数据源交互。
  • 服务集成: Web 应用可以通过 API 集成各种 AI 服务，例如，图像识别、语音识别、文本生成等。
• 低代码/无代码趋势: 为了降低开发门槛，提高开发效率，低代码/无代码平台正在兴起。这些平台通常提供可视化的界面，让开发者可以通过拖拽组件的方式构建 Web 应用，而无需编写大量的代码。
• 性能仍然重要: 尽管 AI 的重要性日益增加，但 Web 应用的性能仍然是关键。用户体验和响应速度对于用户留存率和整体满意度至关重要。

Django 是否还能保持地位？

• Django 的优势:
  • 成熟的生态系统: Django 拥有庞大且成熟的生态系统，包括各种第三方库、工具和文档。这使得开发者可以快速构建各种类型的 Web 应用。
  • 全栈式框架: Django 是一个全栈式框架，提供了构建 Web 应用所需的各种组件，例如，ORM、模板引擎、表单处理、用户认证等。这使得开发者可以在一个框架中完成整个 Web 应用的开发。
  • 社区支持强大: Django 拥有一个活跃且友好的社区，可以为开发者提供各种帮助和支持。
• Django 的适应性: Django 正在积极适应 AI 时代的变化。
  • 与 AI 技术的集成: Django 可以与各种 AI 技术集成，例如，使用 TensorFlow, PyTorch 等机器学习库。
  • API 开发: 虽然 Django 不是专门为 API 开发而设计的，但它可以通过 Django REST framework 等扩展来实现高效的 API 开发。
  • 性能优化: Django 可以通过各种优化手段来提高性能，例如，使用缓存、优化数据库查询、异步处理等。
• Django 仍然值得学习: 总而言之，Django 仍然是一个 值得学习的 Web 应用框架。
  • 适用性广泛: Django 适用于各种类型的 Web 应用，从简单的网站到复杂的企业级应用。
  • 学习曲线平缓: Django 的学习曲线相对平缓，适合初学者入门。
  • 职业前景广阔: Django 开发人员在市场上仍然有很高的需求。
  • 在 AI 时代仍然可以发光发热: 虽然新的框架层出不穷，但 Django 的成熟度和庞大生态使得它在一段时间内仍然难以被取代，可以和新兴技术相结合，持续为开发者所用。

对于新人而言，还有哪些框架值得关注？

• FastAPI:
  • 高性能: FastAPI 是一个高性能的 API 框架，特别适合构建 RESTful API。
  • 现代化的设计: FastAPI 使用了现代化的 Python 特性，例如，类型提示和异步编程。
  • 易于学习: FastAPI 的学习曲线相对平缓，适合初学者入门。
  • 与 AI 集成: FastAPI 可以与各种 AI 技术集成，例如，使用 Langchain 构建 AI 应用。
• Litestar:
  • 高性能API: Litestar 也是一个高性能的 API 框架，其设计理念强调性能和灵活性。
  • 更少的 “魔法”: Litestar 比 Django 和 FastAPI 都减少了 “魔法”，更方便定制，也更容易理解。
  • 更“现代”的Python框架: 资料中评价 Litestar 是一个更现代的 Python 框架。
• Falcon:
  • 轻量级和快速: Falcon 是一个轻量级和快速的 Web 框架，适用于构建高性能的 API。
  • 适合微服务: Falcon 的设计理念使其特别适合构建微服务。
  • 更少的依赖: Falcon 比 FastAPI 依赖更少，更加轻巧。
• HTMX:
  • 前端框架？: HTMX 并非一个完整的框架，而是一个库，它允许你通过 HTML 属性直接从 HTML 发送 AJAX 请求。
  • 简化前端逻辑: HTMX 可以简化前端逻辑，减少 JavaScript 的使用，使得前后端交互更容易。
  • 与 Django 搭配: HTMX 可以与 Django 等后端框架搭配使用，构建更流畅的 Web 应用。
• Streamlit 和 Taipy
  • 快速构建应用： 这类框架的特点就是用 Python 可以快速构建出可交互的 web 页面，适合快速原型设计。
  • 简化前端开发: 这些框架可以减少开发者在前端开发的投入，让专注于核心的 Python 代码。
  • AI 应用场景：这类框架特别适合构建 AI 相关的应用。
• 选择的考虑: 新人应该根据自身的需求和兴趣选择合适的框架。
  • 快速原型: 如果需要快速构建原型，可以选择 Streamlit, Taipy 这类框架。
  • API 开发: 如果需要构建高性能的 API，可以选择 FastAPI, Litestar, Falcon。
  • 全栈开发: 如果需要构建复杂的 Web 应用，可以选择 Django。
  • 前端交互: 如果需要更好的前端交互体验，可以选择 HTMX。

总结

Django 作为 Python Web 应用框架的基石，仍然值得学习，并且在 AI 时代仍然具有重要的地位。然而，新技术和新框架正在不断涌现，为 Web 应用开发提供了更多的选择。对于新人而言，应该保持开放的心态，学习多种技术，以便在未来的工作中更好地适应变化。核心是理解不同框架的优势和应用场景，并根据需要选择合适的工具。

好的，根据您提供的资料和我们的对话历史，以下是对 Python 3.13 的用户期待、观望特性，以及与 Python 2.x 时代相比的变化和社区影响的分析：

Python 3.13 的用户期待与观望

• 用户期待的特性：

  • 性能提升：Python 3.13 的一个主要目标是提高性能。这包括对解释器、标准库以及一些常用模块的优化。用户普遍期待新版本能在速度上有所突破。
  • 禁用 GIL 的尝试：在 Python 3.13 中禁用 GIL (Global Interpreter Lock) 是一项重大尝试。GIL 长期以来是 Python 多线程性能的瓶颈。虽然目前还不能完全移除 GIL，但这一尝试引发了用户的极大期待，希望 Python 在多核 CPU 上能更好地发挥性能。
  • 改进的 REPL: Python 3.13 对 REPL (交互式解释器) 进行了大力改进。这对于日常调试、快速原型设计以及教学都很有帮助。用户期待更强大的 REPL 可以提升交互式编程的体验。
  • 新的类型功能：Python 3.13 引入了新的类型功能，例如只读类型。这些功能旨在提高代码的可读性和可维护性，特别是在大型项目中。用户期待类型系统能更强大，并减少潜在的运行时错误。
  • 更好的异步支持: Python 的异步编程 (asyncio) 一直是热门话题， 用户期待 3.13 能有进一步的改进，让异步编程更加易用和高效。
  • 更快的包管理工具: 类似于 uv 这样的新型 Python 包管理器，它们旨在提供更快的包安装速度和更好的项目管理体验。用户期待这些工具能够显著改善 Python 开发的体验。
  • 更好的 C/C++ 整合: Python 一直和 C/C++ 有很强的亲缘性，用户期待能更方便地利用 C/C++ 的能力，提升 Python 的运行效率。

• 用户观望的特性：

  • GIL 移除的进度: 虽然禁用 GIL 是一项重要进展，但用户也意识到这并非一蹴而就。用户会观望该特性在实际应用中的效果，以及是否会引入其他问题。
  • 新的类型特性学习成本: 引入新的类型功能可能会带来额外的学习成本，用户会观望类型提示是否真的能大幅提高开发效率和代码质量。
  • 新工具的兼容性: 类似于 uv 这类新工具，用户也会观望它们是否能和现有工具兼容良好，以及是否值得迁移。
  • 过于复杂的特性：有观点认为 Python 有变得过于复杂的趋势，一些用户担忧新特性会增加学习成本，使得 Python 变得不再简单易用。

Python 最新版本与 Python 2.x 时代的最大变化

• 最大的变化:
  • 语法和语义的改变：Python 3.x 与 Python 2.x 相比，语法和语义有了很多显著变化，例如 print 函数化、整数除法的变化、Unicode 字符串的默认支持等。这些变化使得 Python 3.x 更现代化、更易用。
  • 生态系统的转变：Python 3.x 发布后，Python 社区花了很长时间才完成从 Python 2.x 到 Python 3.x 的迁移。目前，大部分库都已经支持 Python 3.x，生态系统基本完成转变。
  • 异步编程的引入：Python 3.x 引入了 asyncio 模块，为异步编程提供了原生支持。这使得 Python 可以更高效地处理并发 I/O 操作，特别是在 Web 开发和网络编程中。
  • 类型提示的引入：Python 3.5 引入了类型提示（Type Hints），允许开发者在代码中添加类型信息，提高代码的可读性和可维护性。这在大型项目中尤其重要。
  • 性能的提升：Python 3.x 在性能方面进行了大量的优化，虽然和 C/C++ 这样的语言相比仍然有差距，但相比 Python 2.x 已经有了明显的提升。
  • 社区的成熟：Python 社区在 Python 3.x 的发展过程中变得更加成熟和活跃，并且有更多的工具和框架出现。
  • 强调最佳实践: 新版本的 Python 开发更加注重现代化的最佳实践，鼓励使用类型注解，更规范的代码风格和项目组织方式，并且更加重视测试和自动化。
  • AI 的发展：Python 在 AI 领域发挥了重要作用，并且在 AI 应用开发和研究中获得了广泛应用。Python 生态系统中出现了大量 AI 相关的库，比如 TensorFlow 和 PyTorch，这改变了 Python 的应用范围和方向。

• 更现代化的 Web 开发框架: 新的 Python Web 框架，比如 FastAPI, Litestar 等，在设计上更加现代化，并且更符合 REST API 的开发标准。

• 变化的动力:

  • 解决历史遗留问题: Python 3.x 的很多变化是为了解决 Python 2.x 中存在的问题，例如 Unicode 支持、语法缺陷等。
  • 提升开发效率: 新的语言特性和标准库旨在提高开发效率，让开发者可以更快速地构建应用程序。
  • 适应时代变化: 引入异步编程、类型提示等特性是为了适应现代编程的需求，例如高并发、高可维护性等。
  • 生态系统的健康发展: Python 社区通过不断改进 Python 语言和生态系统，确保 Python 在各种应用场景下仍然具有竞争力。
  • 更好地支持新硬件: 例如在多核 CPU 上的运行效率，以及对 GPU 的支持，Python 新版本都在不断地尝试。

趋势对 Python 社区的影响

• 正向影响:

  • 更广泛的应用: Python 3.x 的发展，使得 Python 在 Web 开发、数据科学、人工智能等领域得到了广泛应用，吸引了更多的开发者和用户。
  • 更强大的社区: Python 社区在不断发展壮大，拥有更多的贡献者和资源，这促进了 Python 的持续发展。
  • 更健康的生态系统: Python 生态系统越来越完善，拥有更多的第三方库和工具，这使得开发者可以更轻松地构建各种类型的应用。
  • 推动技术进步: 新特性的引入，例如异步编程、类型提示等，推动了 Python 技术的发展，使得 Python 变得更加现代化和强大。
  • 吸引更多新开发者: Python 简洁的语法和丰富的生态，更容易上手，吸引了更多的新开发者加入，特别是 AI 领域的从业人员。

• 潜在的负面影响:

  • 学习成本增加: Python 新版本的特性越来越多，这可能会增加新开发者的学习成本。
  • 技术碎片化: 各种新的库和框架的出现，可能会导致技术碎片化，增加技术选型的难度。
  • 兼容性问题: 新版本可能存在兼容性问题，导致一些旧代码无法在新版本上运行，增加维护的负担。
  • 社区分裂风险: 虽然目前还未发生，但如果社区对某些新特性有较大争议，可能会导致社区分裂。
  • 过度工程： 越来越多的现代特性引入，可能会使得 Python 变得过于复杂，失去了简单易用的特点。

总结

Python 3.13 的开发和发布带来了许多令人期待的特性，同时也引发了一些观望。 与 Python 2.x 时代相比，Python 3.x 在语法、语义、生态系统以及编程范式方面都有了很大的改变，这使得 Python 更加现代化、强大和适用。这些变化总体来说对 Python 社区的发展是正向的，但也需要注意潜在的负面影响。 Python 社区应该在追求技术进步的同时，保持 Python 的简单易用性，避免过度工程，并确保社区的团结和健康发展。

好的，根据您提供的新的思维导图格式要求，以及我们之前的讨论，我将重新设计思维导图，并加入社区事件分支，并根据影响度分级连接，并深入链接到第4层。

mindmap
  root((**蟒周刊 2024 技术主题及社区事件**))
    **Web开发**
      Django
        ORM增强
        模板优化
        REST API构建
          Django REST Framework
          Django Ninja
        安全增强
          django-allauth
        异步任务处理
        部署策略
          Docker
          Kubernetes
      Flask
        轻量级应用开发
        API构建
        模板引擎
          Jinja2
        与前端集成
          HTMX
        部署
      FastAPI
        高性能API
        异步支持
        类型提示
        与数据库集成
      HTMX
        动态UI
        无JavaScript
        与后端集成
          Django
          Flask
      WebAssembly/WASM
        浏览器端运行Python
        性能优化
        应用场景
      Tailwind CSS
        CSS框架
        UI设计
        响应式布局
        组件化
      InertiaJS
         前后端分离
         路由管理
         组件化
    **数据科学与AI**
      机器学习/深度学习
        模型训练
        推理优化
        框架选择
          PyTorch
          TensorFlow
        模型部署
          云端
          本地
        评估指标
      自然语言处理(NLP)
        文本分析
        语义理解
        信息提取
        LLM应用
          Langchain
          LlamaIndex
        情感分析
      数据分析/处理
        数据清洗
        数据可视化
        数据转换
        工具
          Pandas
          NumPy
          Polars
      AI应用开发
        聊天机器人
        图像识别
        内容生成
        工具
          Ollama
        伦理考量
      PyTorch
         动态图机制
        模型定义
        训练流程
        与硬件加速
          CUDA
      CUDA
        GPU加速
        并行计算
        性能优化
    **工具与库**
      包管理工具(uv, pip-tools, poetry)
        依赖管理
        环境隔离
        性能优化
          uv
        依赖冲突解决
      调试工具
        代码调试
        性能分析
        内存分析
          Memray
      测试工具(pytest)
        单元测试
        集成测试
        测试覆盖率
        Mock
      静态站点生成器(SSG)
        内容管理
        主题定制
        部署策略
      代码分析工具
         静态代码分析
        代码质量检查
          Ruff
        代码风格统一
         Pylyzer
      REPL改进
        交互式开发
        代码补全
        调试增强
      类型检查工具
         静态类型检查
          Mypy
        类型提示增强
      Jupyter Notebook
         交互式计算
        数据可视化
         文档生成
      Postgresql工具
        数据操作
        性能监控
        备份与恢复
        pgcrud
      Emacs 开发工具
        代码编辑
        代码补全
        调试功能
        Emacs-jupyter
      数据库工具
        数据可视化
        数据管理
        基于文件系统的数据库
    **语言特性与优化**
      GIL优化
        多线程性能
        并发策略
        替代方案
          多进程
          异步
      异步编程(asyncio)
        并发处理
        异步IO
        任务调度
      类型提示
        代码可读性
        代码维护性
        类型检查
          Mypy
      SIMD优化
        数值计算
        性能提升
        纯Python实现
      CPython改进
        解释器优化
        性能提升
        字节码优化
      代码重构
        代码质量提升
        可维护性
        代码风格
    **项目管理与部署**
      Docker
        容器化
        环境隔离
        部署流程
      Kubernetes
        容器编排
        服务管理
        扩展性
      云服务部署(AWS, Azure)
        弹性计算
        存储服务
        数据库服务
        Serverless
      项目打包
        分发方式
          wheel
        依赖管理
      虚拟环境管理
        环境隔离
        依赖管理
          venv
          conda
      版本控制
        Git
        分支管理
        代码合并
      依赖管理
         requirements.txt
        pip-tools
        poetry
    **其他**
      串口编程(pyserial)
        硬件通信
        数据采集
      游戏开发(Pygame, 虚幻引擎)
        2D游戏
        3D游戏
        游戏逻辑
      硬件控制(电机)
        自动化控制
        传感器集成
        物联网
      多媒体处理
         音频处理
        视频处理
        图像处理
          FFmpeg
      网络编程
        HTTP
        TCP/IP
        Socket
      加密
        数据安全
        身份认证
        JWT
      日志和监控
         日志记录
        错误监控
        性能监控
        Sentry
    **社区事件**
      核心开发人员变动
        影响: 社区稳定, 开发方向
        级别: 高
      新包管理器 UV 兴起
        影响: 包管理效率, 依赖解决
        级别: 高
      RustPython 项目活跃
         影响: Python解释器性能, 生态
        级别: 高
      AI 工具及应用爆发
        影响: 开发模式, 应用场景
         级别: 高
      Django 新功能发布
        影响: Web开发效率, 生态
        级别: 高
      类型提示的广泛采用
        影响: 代码质量, 可维护性
        级别: 中
      WebAssembly 的关注度提升
         影响: Python 应用场景, 前端集成
        级别: 中
      Mojo 语言兴起
        影响: Python 性能优化, 超集概念
        级别: 中
      多款新的 Web 框架出现
        影响: 开发选择, 竞争
         级别: 中
      Python 打包问题讨论
        影响: 社区共识, 打包生态
        级别: 中
      PyPy 发布新版本
        影响: 执行效率, 兼容性
        级别: 低

详细解释

• 结构化调整：思维导图的结构已调整为更符合 mindmap 格式，使用 root 定义根节点，使用缩进表示层级关系。
• 更深层级的链接：
  • 每个主要分支（Web 开发，数据科学与 AI，工具与库等）都深入链接到了第 4 层，以提供更详细的信息。
  • 例如，在 Web开发 分支下，Django 深入到了 ORM 增强，模板优化，REST API 构建，安全增强，异步任务处理和部署策略等更具体的层面。
  • 工具与库 分支下，包管理工具 深入到依赖管理，环境隔离，性能优化以及依赖冲突解决等层面。
• 社区事件分支：
  • 增加了 社区事件 分支，以反映 2024 年对 Python 社区有重大影响的事件。
  • 每个事件都根据其对 Python 社区的影响程度进行了分级（高、中、低）。
  • 例如，"核心开发人员变动"被列为高影响事件，因为它直接关系到 Python 语言的未来发展和社区稳定。
• 格式调整：
  • 使用 粗体 强调了思维导图中的关键概念。
• 技术细节补充: 在各个分支中, 加入了一些更为关键的技术细节, 例如, Django 分支下, 详细列出了 Django REST Framework, Django Ninja, django-allauth等.

分析说明

• Web 开发 依然是 Python 的重要领域，但同时，异步框架 和 前端集成 也获得了更多关注。
• 数据科学与 AI 领域继续保持高度活跃，并且深入到了 LLM 的应用和伦理考量层面。
• 工具与库 部分，包管理和代码质量工具的关注度提升，反映了社区对开发效率和代码质量的重视。
• 语言特性与优化 方面，不仅有传统的 GIL 优化，类型提示和 SIMD 优化等也成为了重要的关注点。
• 项目管理与部署 方面，容器化和云部署已成为常态。
• 社区事件 分支突出了影响 Python 社区发展的重要事件，例如新工具的出现和核心团队的变动。

这个思维导图应该可以更全面地展现 2024 年蟒周刊涉及的技术主题和社区动态，并提供了更深层次的细节。如果您有任何其他问题，请随时提出。

DAMA

❤️ Happy Pythonic ;-(大妈私人无责任播报)

• 大妈的多重宇宙 - YouTube
  • @Chaos42DAMA
  • 恢复各种嗯哼...

        _~∽|∽~_
    \/ /  # ?  \ ()
      '_   ⌐   _'
      ( '--∽--' /

...act by ferris-actor v0.2.4 (built on 23.0303.201916)

PS:

• 首发: 2025/03 ~上周蠎快讯 ~汇集全球蠎事儿 ;-)
• 修订: pyrw-2503.md

Happy Pythonic

Copyright © 2025 Python weekly newsletter, All rights reserved.

PPS:

不觉中蟒周刊快译已经到了第10+3个年头

开始有小伙伴加入承担 pythonisa 周刊的翻译, 从来没提醒过, 可就这么默默坚持下来了...

问为什么:

[皱眉]每周新闻资讯 怎么能错过 
看看有什么新东西 
当有新的发现时：
    what f**k 还能这样玩？ 还有这东西？
    每周开彩蛋[吃瓜]

无法同意更多... 很多社区贡献看起来辛苦, 其实受益最多的, 就是主动承担者也.

好文笔,感叹号年度配额: 0/3

投稿/反馈邮箱:

askdama@googlegroups.com

(邮件列表地址, 当成正常邮件发送邮件就好, 不用注册, 不用翻越...)

ZoomQuiet/大妈

就是四处 是也乎,(￣▽￣) 的那个大妈:

全力嗯哼: 大妈的多重宇宙 - https://www.youtube.com/@Chaos42DAMA
私自嗯哼: ZoomQuiet (https://zoomquiet.io)

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    CPyUG (mailling-list: python-cn@googlegroups.com)
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