Python 潮流周刊#15：如何分析异步任务的性能？

你好，我是猫哥。这里每周分享优质的 Python、AI 及通用技术内容，大部分为英文。标题取自其中一则分享，不代表全部内容都是该主题，特此声明。

本周刊精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的收入。

🦄文章&教程

如何分析 FastAPI 异步请求的性能？^[1]

cProfile 这种基于函数调用的分析工具无法有效分析异步操作的执行时间，文章介绍了 pyinstrument^[2] 这个分析库，结合 FastAPI.middleware 装饰器，并使用 speedscope^[3] 来可视化 FastAPI 程序的耗时情况。

利用 FastAPI 的后台任务：增强性能和响应能力^[4]

介绍了 FastAPI 的 BackgroundTasks，可以创建后台任务，用于管理长时间运行的任务，而不阻塞主进程。

使用 Python 创建直方图^[5]

直方图又名“柱状图”，可直观查看数据的分布趋势、离散程度和异常值等信息。文中介绍了 Matplotlib、Plotly、Seaborn、Numpy 和 Pandas 等工具绘制直方图的方法，介绍各种直方图的样式和风格、处理异常值、分析时间序列数据等。

Mypy 1.5 发布了^[6]

Mypy 是 Python 的静态类型检查工具，1.5 版本主要功能有：不再支持 Python 3.7、更灵活的 TypedDict 创建和更新、可显示错误代码的文档链接、实验性改进了泛型函数的类型推断、对 Python 3.12 的部分支持，等等。

在 Linux 上运行 Python 的“Hello World”脚本时，会发生什么？^[7]

在 py 文件中写上一句print("hello world")，然后在命令行执行这个文件，幕后都发生了什么呢？文章使用了 readelf 、strace 、ldd 、debugfs 、/proc 、ltrace 、dd 和 stat 等工具，详细解释了脚本被执行的过程。主要涉及操作系统相关的内容，而不是 CPython 解释器。（附：文章还引用了最近很火的 [Putting the "You" in CPU ](https://cpu.land/ "Putting the "You" in CPU ") ，介绍计算机是如何运行程序的，强烈推荐！）

通过对比 Python 来学习 PostScript^[8]

PostScript 是电子出版和桌面出版领域的页面描述语言，广泛用于打印机、出版和图形设备。文章将一段 PostScript 程序直译成 Python 代码，可以让你快速了解这门语言的语法。

Python 中不那么随意的性能优化^[9]

作者的一段代码，用 Rust 花了 950 毫秒，而 Python 却花 70 秒！这怎么能忍！将生成器写法改成 for 循环后，只是轻微提速，使用 Numpy 和多进程做了一些优化后，终于看到了比较可观的数据。不同代码方案的对比、Python 底层工作原理、内存使用效率问题，以及语言特性的差异。

在 Python 中创建上下文管理器^[10]

如何用 Python 创建自己的上下文管理器？上下文管理器是可以在 with 代码块中使用的对象，在进入和退出时做一些操作。文章介绍了上下文管理器的实现细节。

一个简单的模块，可以篡改 Python 解释器的数字^[11]

一篇有意思的文章。导入一个模块后，可以将 8 和 9 互换，即print(8) 会打印出 9。文章展示了如何用 C 编写一个简单的模块，介绍了 CPython 中整数对象池的实现，并通过修改两个整数的引用，实现一个简单的篡改数字的效果。

为什么说 Python 很糟糕……^[12]

一篇给 Python 泼冷水的文章，主要观点是认为 Python 不适合于开发大型应用。批评的点包括动态和鸭子类型、性能问题、代码维护和重构难等问题。

Python 中错误处理的最佳实践^[13]

Python 之禅说“错误不应该悄无声息地被忽略”，强调了应该直面错误和透明处理。文章指出了一些糟糕的错误处理写法，给出了尽早检查错误、快速失败处理等编程建议。

使用企业数据和 Python 构建 GPT 对话机器人^[14]

这篇教程介绍了搭建企业中 GPT 对话机器人的完整流程，包括数据索引、查询检索、集成 LLM、使用 FastAPI 开发接口、uvicorn 作部署。

Python 鸡尾酒：将上下文管理器和迭代器等量混合^[15]

tenacity 库提供了一种用迭代器和上下文管理器组合的写法，实现重试机制。这篇文章演示了如何用自定义的迭代器和上下文管理器，来实现同样的功能，可以让你更深入理解这两个好用的特性。

索引的力量：利用 Pandas 提高数据整理效率^[16]

Pandas 被广泛用于数据处理，文章介绍了如何高效利用索引技术，提升它整理数据的速度和效率。介绍了多种索引技术，例如基于整数的索引、布尔索引、设置新索引并重置旧索引、排序索引。

杀死 ProcessPoolExecutor^[17]

Python 不适合处理 CPU 密集型任务，文章中项目原本使用进程池来规避 GIL 问题，后使用线程、C++ 扩展和更精细调整的 GIL 控制，将内存使用量减少 50%，CPU 使用量减少约 20%，线程和进程减少约 70%，I/O 流量减少 100%。

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🐿️项目&资源

pyinstrument：Python 的调用堆栈分析器^[18]

一个轻量级、无侵入的 Python 代码性能分析库，支持分析异步任务和事件循环代码，可生成多种格式的分析报告，包括文本、HTML 和火焰图。（star 5.5K）

viztracer：低开销的日志记录/调试/分析工具，可视化 Python 代码的执行^[19]

国人开源的日志记录/调试/分析工具，支持线程、多进程、子进程和异步，支持火焰图、远程连接、虚拟调试等，有强大的前端，可流畅渲染 GB 级堆栈信息。（star 3.5K）

tenacity：Python 重试库^[20]

可提供简单而灵活的方式来实现可靠的重试机制，支持指定重试次数、重试间隔时间、重试的回调函数、根据不同的错误条件进行重试等功能，减少手动处理错误和异常的麻烦。（star 5.1K）

litestar：轻量、灵活且可扩展的 ASGI API 框架^[21]

一个高性能的 ASGI API 框架，其早期版本是基于 Starlette^[22] 开发的，命名为 Starlite，但从 2.0 版本起已完全移除 Starlette 依赖，并改名为 litestar。核心特性：基于类的控制器、依赖注入、分层中间件、插件系统、OpenAPI 3.1、内置 Trio，等等。（star 2.5K）

Make-It-3D：利用单个图像创建高保真 3D 模型^[23]

从图片中分割物体，创建高保真的 3D 几何形状，可作 360° 旋转展示。（star 1.2K）

Color-diffusion：对黑白图像进行着色的扩散模型^[24]

使用 diffusion  模型对黑白图像进行着色，使用 LAB 色彩空间实现，这是 RGB 色彩空间的 3 通道替代方案。

DevOpsGPT：AI 驱动的自动化软件开发系统^[25]

将 LLM 与 DevOps 工具相结合，将自然语言需求转换为可工作的软件。无需繁琐的需求文档编写与沟通，缩短开发与交付时间，加速软件部署和迭代。（star 1.2K）

ILibCST：Python 的具体语法树解析器和序列化器库^[26]

具体语法树（Concrete Syntax Tree）是在词法分析和语法分析阶段后生成的一种数据结构，可用于分析代码结构，执行语义分析、重构优化和代码生成等操作。（star 1.2K）

hypothesis：功能强大、灵活且易于使用的库，用于基于属性的测试^[27]

基于属性的测试（Property-based Testing）是一种软件测试方法，其中测试用例的生成和验证是基于定义的属性或规约。传统的单元测试要给定具体的测试用例，而基于属性的测试则是随机生成大量的测试数据。（star 6.8K）

🐢播客&视频

Python People 播客^[28]

这是一档新上线一个月的播客栏目，每周访谈 Python 社区里一位有突出贡献的大佬。目前已访谈的嘉宾有 Michael Kennedy（Talk Python to Me 和 Python Bytes 的主理人）、Paul Everitt（ JetBrains 和 PyCharm 的开发者倡导者）、Brett Cannon（Python 核心开发者）、Barry Warsaw（Python 核心开发者，非常早的成员）、Bob Belderbos（Pybites 的主理人）。

Talk Python To Me #426：PyScript 的新增功能^[29]

Pyscript 使 Python 能够在浏览器中运行。这期播客聊了它的最新进展。

Stack Overflow Blog #597：了解 SRE^[30]

网站可靠性工程（Site Reliability Engineering，SRE）是什么？它和 DevOps 有什么关系？如何平衡 SRE 的原则与组织结构的关系？生成式 AI 对 SRE 会带来什么影响？

Stack Overflow Blog #593：Python 团队如何调整语言以适应 AI 的未来^[31]

播客嘉宾是 Python 核心开发者和指导委员会成员 Pablo Galindo Salgado，讨论了如何平衡语言设计中的一致性和新功能、为什么收集社区对新版本的反馈很重要，以及为何他要专注于让 Python 更快。

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参考资料