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?文章&教程
1、Kenneth Reitz：遲來的道歉，以及 requests 3 的進展
2019 年時 requests 3 的籌款鬧出了不小的風波，後來似乎沒什麼訊息。現在作者發了一篇道歉文，看來專案是要重啟了！文中列舉了目前已經完成的一些事情，包括給所有公開介面加上了型別提示、重構所有名稱空間和調整成相容非同步程式設計等。（附：籌款風波之《Why I'm not collaborating with Kenneth Reitz》）
grequests 構建在 gevent 庫之上，可以併發多個請求，有效利用非同步程式設計的強大功能。這篇基礎教程介紹了它的基本使用方法，以及一個提升效能的建議。
這是一系列博文，目前已更新 6 篇，目標是探索和研究實現 Python 等程式語言所需的概念和演算法，將會涉及分詞器、解析器、編譯器和直譯器。
4、使用 Python+ChatGPT 開發一個書籍摘要 AI
一篇教程，用 Python、Langchain 和 OpenAI embedding 開發一個書籍摘要工具。另外，作者使用 Streamlit 釋出了一個線上體驗網站。
GeneratedField 是正在開發的 Django 5.0 的新功能，利用資料庫的能力自動計算資料列的值。作者是 Django 的貢獻者，測試了在 SQLite 中使用這個新功能的各種場景。（附：這篇文章還介紹了一些 Django 5.0 中的新東西）
bisect 模組只有兩個函式，但可以做很多事，文章介紹了：二分搜尋、字首搜尋、在列表中查詢連續的相等值、查詢字典中最接近的鍵、自定義物件的排序、按照字典 key 搜尋。
7、為什麼說在 Windows 上為 Python 3.12 構建的 SciPy 是一個小奇蹟？
每當 Python 釋出新版本時，三方庫的維護者們也要緊鑼密鼓開發相容的對應版本，這不是輕鬆的事。作者介紹了他們遇到的嚴峻挑戰，其實就是 Python 社群老大難的打包問題。好在維護者們已經找到了適用的解決方案。
8、使用 AI 進行網頁抓取實驗（使用 GPT-4 解析 HTML）
OpenAI 釋出了新的模型，它的能力到底如何呢？使用 GPT-4 作網頁抓取，具有哪些優點和缺點呢？文章分別實驗了抓取結構良好的網站、抓取 Google 自然搜尋結果、抓取 Google SERP、以及抓取 Google MAPS 結果。
9、Django vs Flask：哪個是最好的 Python Web 框架？
Python 圈最為流行的兩大 Web 框架，到底應該如何取捨呢？這是一篇細緻的長文，詳細對比了它們在模板系統、URL 排程器、資料庫支援、身份驗證及授權、測試、軟體架構、學習曲線等方面的差異。沒有更好的，只有是否適合你的。
如何在新的 M2 MacBook 上安裝 Python 呢？這篇手把手的指導教程中，作者給出的建議是 Pyenv + pyenv-virtualenv 。
11、用 Python 開發簡單的 Android 資料分析應用
這篇教程指導你開發一個 Android 資料分析應用，其作用是記錄和顯示你全天在螢幕上花費的時間。使用的 GUI 框架是kivy ，資料分析使用了Pandas 。
12、改進 Numpy 的 Python API，為 2.0 版本準備
NEP-52 是 Numpy 的一則增強提案，旨在識別 Numpy 中過時、重複和棄用的 Python API，並作重構最佳化。這項工作是為了順利遷移到 Numpy 2.0 而做的準備。作者介紹了他在其中遇到的挑戰和取得的部分成就。
?Python開發者調查?官方第七次開發者調查，旨在瞭解 Python 開發社群的現狀，鼓勵你花費幾分鐘來填寫：填寫地址
?️專案&資源
一個影片翻譯工具，可將一種語言的影片翻譯為另一種語言和配音的影片。（star 1.4K）
2、pyink：Google 內部修改 Black 而成的程式碼格式化工具
由 Black 派生而成，用於解決 Google 數千名工程師在 monorepo 上工作產生的問題。
由 FastAPI 作者開源的 SQL 資料庫，結合了 SQLAlchemy 和 Pydantic，旨在實現簡單性、相容性和穩健性。（star 11.2K）
一個專注於使用者體驗的後臺管理系統，上期分享了關於“Django Admin 醜陋”的文章，wagtail 是可提供給終端使用者使用的最佳推薦。（star 16.2K）
5、NBA-Machine-Learning-Sports-Betting：使用機器學習的 NBA 比賽預測
一個機器學習 AI，用於預測 NBA 比賽勝負。包含 2007-08 賽季到本賽季的所有球隊資料。
6、Python_EBook_Free：Python 電子書和資源
這個倉庫歸檔了一些 Python 電子書和學習資源，都是 PDF 格式。
一個資料處理框架，結合了 LLM 程式的批處理、流式處理和實時 API，可與各種資料來源互動（如 Kafka、CSV 檔案、SQL/noSQL 資料庫和 REST API）。
它是資料密集型工作流的編排器，可將 Python 函式轉換為可觀察和編排的工作單元。支援自動重試、分散式執行、排程、快取等功能，擁有強大的儀表板進行監控。（star 13.2K）
一個支援高畫質晰度的影片生成和編輯工具，目前包括文字生成影片及圖片生成影片兩種模型。（star 3K）
這篇文章收集了一系列基礎資源、課程和教程、編碼遊戲、書籍、播客、YouTube 頻道、最佳實踐等等。
用於建立、操作和研究複雜網路的結構、動力學和功能，適用於複雜網路的分析。（star 13.4K）
12、PythonFrameworks：Python 的各種框架彙總
這個專案收錄了 Python 中的各種框架，有 Web 框架、API 框架、CMS、ML&DL&AI、任務/訊息佇列、並行&分散式計算、工作流&管道、DevOps、爬蟲、GUI&TUI，等等。提供有一個線上網站。
?播客&影片
由 Python 核心開發者 Pablo Galindo 和 Łukasz Langa 主理的播客，已推出兩期節目：核心開發者 Sprint 及 Python 3.13.0 alpha 1、PEP-703：移除 GIL
上世紀 90 年代誕生的 Python、Ruby、PHP 和 JavaScript 這些動態程式語言都在擁抱靜態型別（mypy、Sorbet、Hack 和 TypeScript），誕生不算久的 Go、Kotlin、Dart 和 Rust 等都是靜態型別。為什麼靜態型別捲土重來？這對未來意味著什麼？
3、《Boost your Git DX》作者的兩期播客
Adam Johnson 新書《提升你的 Git 開發者體驗》上市後，分別參加了Real Python Podcast #179 和 Pybites #139 兩期播客節目。