我们期望 frozendict 通过设计实现安全性，因为它能防止任何意外修改。此新增不仅惠及 CPython 标准库，第三方维护者也能借助这种可靠的不可变字典类型。

ABC语言或许过于超前于时代，而Python恰逢其时。无论如何，我相信在ABC语言开发过程中形成的理念——只要这些理念在Python中得到延续

出乎意料的是，Go和Python与数据库层的交互方式存在根本差异。Python通过ORM简化了对Postgres存储的查询和写入操作。Reddit的Go服务未使用ORM，而Python ORM底层某些未知优化机制导致新Go接口上线初期出现数据库压力

Django 负责任务创建和队列管理，但 不提供执行任务的工件机制 。任务执行必须由外部基础设施(如独立进程或服务)管理

Python 的异步模型常被误解，尤其来自 JS 或 C# 背景的工程师。在 Python 中，等待协程不会让出事件循环。唯有任务才能创造并发。本文阐释这种区别的重要性，及其对锁机制、设计和正确性的影响。

它或许是数据科学领域不错的选择，但远非最佳。

是的，我准备好触碰烫手山芋了。语言之争，就此展开。

本指南呈现10种经过严格测试的性能提升策略。通过运用Python内置功能、高效数据结构及底层优化技术，提供在保持语言清晰优雅特性的前提下加速代码执行的实用方法。

Python软件基金会勇敢拒绝了150万美元的反DEI联邦拨款，此举立即引发了社区前所未有的支持浪潮。

Python 3.14 于 2025 年 10 月 7 日发布，其众多实用而强大的功能让编程变得更轻松、更高效、更有趣。

Python 软件基金会 无法接受任何承诺“不推进或促进”多样性、公平性与包容性项目的声明——这将背离我们的使命与社区精神。

这是Python社区最期待的版本之一，不仅因其昵称“𝜋thon”显得俏皮可爱，更因它带来了重大改进和多项关键新特性。作为资深 Python 开发者，我耗费数日深入探索这个激动人心的新版本，并精选出 7 项真正能提升代码性能、可读性及整体编程体验的更新。

你是否曾盯着Python的错误回溯或某段代码，忍不住惊呼：“哦，真的吗？不，真的？”然后坐着发呆几分钟，纠结该笑还是该哭？你并不孤单。下面就来看看几个搞笑案例——准备好了吗？

尽管我将分享本次基准测试结果，但仍需再次提醒——正如前文所述——此类通用基准测试其实意义有限。运行这些测试固然有趣，这也是我坚持的原因，但仅凭几个简单的脚本，根本无法准确描绘Python解释器这类复杂系统的性能特征。

通用工具调用协议(UTCP)是一种现代、灵活且可扩展的标准，用于定义和与各种通信协议中的工具进行交互。UTCP 1.0.0 引入了基于插件架构的模块化核心，使其更具可扩展性、可测试性，并更易于打包。

伦敦国王学院最近发表的一篇论文揭示，大语言模型(LLMs)在 90% 至 97% 的基准编程任务中使用了 Python，即使其他语言可能更适合。对于某些Python并非最佳选择的项目类型，模型仍以58%的概率选择Python。更令人惊讶的是，Rust语言一次未被采用。

第一个误区是“Python并不慢”；但根据举手情况，他认为大多数与会者已经知道这是个误区。如今，他常听到开发者说Python的速度并不重要，因为它是一种粘合语言；“现在只有GPU才重要”，所以Python已经足够快。

一部即将上映的纪录片讲述了 Python 如何从一群开发者合作开发演变为拥有自己的基金会(及用户大会)。

该问题提出：当分布式进程中的一部分(最多M个节点，总数为N个节点)可能随意行为、说谎、省略或伪造消息时，如何使这些进程达成一致？此类故障被称为“拜占庭故障”，因为它们与叛徒将军类似，不仅会崩溃，还会主动试图误导系统其他部分。

你想通过实践来学习 Python 吗？在这篇文章中，我将引导你完成 30 个简单的 Python 项目，提供分步指导和易于理解的说明。你将了解每个项目是如何实现的，以及它为何有用。没有复杂的理论，只有清晰的步骤。让我们开始吧！

Zstandard是由Meta开发的一种快速压缩算法。它旨在提供速度与压缩率之间的良好平衡，因此成为实时压缩和大规模数据处理的热门选择。

Python 在不到四年时间里速度提升了近 50%，他说道。项目使用的基准测试中约 93% 的性能有所提升；其中近半数(46%)提升超过 50%，20% 的基准测试提升超过 100%。

许多人抱怨打包生态系统和工具让他们的生活更加困难。许多初学者对虚拟环境感到困惑。但情况非得如此吗？当前解决打包问题的方案是否有效？而主导大多数打包工具和标准的组织本身是否就是问题的一部分？

我直到最近才认真对待它，就在我想要构建人工智能应用程序(RAG、代理、生成式人工智能工具等) 等)时，我才意识到，无论你喜不喜欢，Python都是这些领域的首选语言。

但当我开始深入研究时，我意识到这背后还有更多内容。我挑战自己想出尽可能多的检测元音的方法。我还让几位朋友尝试了一下。哪种方法最快？哪种方法绝不能使用？哪种方法最巧妙？哪种方法最易读？这篇文章涉及11种不同的检测元音的方法，包括算法分析、解析Python字节码、检查CPython实现，甚至查看编译后的正则表达式操作码。让我们开始吧。

鉴于无 GIL Python 预计将于 2028 年左右成为默认版本，而当前的无 GIL Python 3.13 仅为实验性构建，我们目前不应在生产环境中使用无 GIL Python。因为仍存在许多不确定性——包括兼容性、稳定性和生态系统采用率。它需要时间来完善。但我们确实应该密切关注无GIL Python的发展。它已经发生了，而且非常令人兴奋！

Python 打包系统复杂得令人吃惊–以至于一个关于连字符和下划线的争论就能破坏成千上万的软件包，并引发成百上千的讨论帖子。但是，这种复杂性也给许多方面带来了改善体验的机会。

海象运算符并不是为了写出更短的代码，而是为了在适当使用时写出更清晰、更高效的代码。它在循环、综合和条件中特别有用，消除冗余既能提高性能，又能提高可读性。

遗憾的是，由于 Clang/LLVM19 中的一个编译器错误（已在后续版本中修复），最初估计的这一更改的性能改进结果偏差很大。性能提升幅度在 3% 到 5% 之间，远低于最初报告的 9% 到 15% 的速度提升。

只需敲击几下键盘，你就会发现 Python 的 CLI 技巧是多么方便–无需额外安装、无需上下文切换、无需仪式。毕竟，Python 的优雅之处就在于它能让你的指尖变得如此强大。继续探索您尚未尝试过的 CLI 开关，您可能会发现更多隐藏的瑰宝。

在即将到来的 Python 3.14 中，在 finally 代码块中隐藏错误将受到警告，在异常处理中可以避免使用某些括号，类型提示更便宜、更易用。

作为一个在过去 12 年中一直在编写 Python 的人，我遇到过很多非常有趣、被低估、独特或（有些人可能会说）“非 Pythonic ”的技巧，它们能真正提升 Python 的性能。这就是为什么我决定将这些功能中的前 14 个与示例和其他资源一起汇编起来，如果您想更深入地了解其中任何一个的话。

python 的 t-string 是一个强大的新特性，它将使 Python 字符串处理更安全、更灵活。我希望看到它们被用于各种库和框架，尤其是那些处理用户输入的库和框架。

通过学习 Python 异步编程的九个层次，您已经深入了解了如何在各种场景中实现非阻塞并发任务–从基本的异步函数到更高级的生产者-消费者模式。

您 5 年前学过的一些模块？也许因为安全风险、缺乏维护、更好的现代替代品，或者 Python 的新特性使它们变得没有必要，它们今天已经过时了。使用过时的模块可能会给您的 Python 项目带来意想不到且难以检测的 bug。本文总结了 11 个过时的 Python 模块及其现代替代品，以帮助您更新知识库并升级您的 Python 武器库。