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本期分享了 12 篇文章，12 个开源项目，2 则音视频，全文 1518 字。

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🦄文章&教程^[3]

1、PEP-750：t-string 模板字符串^[4]

PEP-750 已被接纳了，将合入 Python 3.14。它提议引入 t-string，返回的是 Template 类型而非字符串，适用于自定义字符串处理、Web 模板、DSL 等场景，避免 SQL 注入、XSS 攻击等安全问题。（附：PEP750 模板字符串 Template Strings 中文翻译^[5]）

2、PEP-787：用 t-string 提升子进程安全性^[6]

该 PEP 提议扩展 subprocess 和 shlex 模块以支持模板字符串（t-string），从而更安全、更方便地执行带插值的 shell 命令。

3、以 Rust 的速度运行 Python^[7]

介绍了如何编译 Python 代码为原生代码，使其性能接近于 Rust。利用 CPython 的 frame evaluation API 实现符号追踪，构建 IR 图，再将 IR 图逐步降低为特定平台的原生代码。

4、如果用 Python 写一个 TCP 协议栈会发生什么？^[8]

如何用 Python 和 scapy 开发一个简易的 TCP 协议栈？文章分析了 TCP 三次握手过程，通过代码实现了其交互机制，并展示出 Python 在网络通信中的速度局限性。

5、14 个高级的 Python 特性^[9]

文章分享了 Python 中 14 个高级的特性及示例，包括类型重载、泛型、模式匹配、高级 f-string、代理属性、元类等。

6、Python 代码对 CPU 缓存敏感吗？^[10]

Python 不支持控制数据结构的内存布局，这是否意味着 CPU 缓存对 Python 性能没有影响？作者经过测试，发现随机访问列表比顺序访问慢 1.2～1.5 倍，这表明缓存优化对解释型语言同样适用。

7、 2025 年，请使用 Polars^[11]

作者建议在数据分析项目中使用 polars，因为它性能更快、API 设计更简洁直观、类型系统更统一。作者还提到 polars 的两点不足之处。

8、从 Pandas/Polars 到 DuckDB：SQL 操作技巧^[12]

一个系列文章的第二篇，介绍如何将一些 dataframe 操作翻译成 SQL，包括使用窗口函数过滤、表达式组合和嵌套数据类型。

9、别再写 `__init__` 方法了 ^[13]

建议不写 __init__ 方法，避免冗余、不易测试和不够灵活等问题。作者推荐用 dataclass 自动生成 __init__，用 classmethod 作为对象工厂，并通过 NewType 强化类型约束。（附：中文翻译 Python 类不要再写 \_\_init\_\_ 方法了^[14]）

10、Django 制作地图：GeoDjango、Pillow 和 GPS^[15]

介绍如何基于 Django Web 框架和 GeoDjango 模块，使用图像库 Pillow 从图像中提取 GPS 信息，然后创建带有图像的 Web 地图。

11、快速入门模型上下文协议（MCP）^[16]

深入浅出介绍了模型上下文协议（MCP），演示了环境搭建、使用 Python 作 MCP 的实践操作以及实现其它工具的集成应用。

12、从 DeepSeek LLM 到 DeepSeek R1^[17]

一个系列文章的第一篇，试图去寻找 DeepSeek 一步步探索的轨迹（DeepSeek LLM -> DeepSeek MoE -> DeepSeek V2 -> DeepSeek V3 -> DeepSeek R1），展现 DeepSeek 在技术路线选择和模型优化上的独到之处。

🐿️项目&资源^[18]

1、A2A：agent 间通信和互操作的协议^[19]

Google 最新开源的 Agent2Agent 协议，让不同框架实现的 agent 可以无缝通信和协同工作。（star 12K）

2、FunctionTrace：图形化的 Python 性能分析器^[20]

快速查看程序正在执行的所有操作，无需修改任何代码。集成 Firefox Profiler，支持多种分析视图，包括堆栈图、火焰图和调用树。

3、Spider：支持分布式任务管理的爬虫^[21]

专为高效的分布式爬取和数据提取而设计的网页爬虫，使用异步 I/O、健壮的日志记录、插件架构和 Celery 的分布式任务处理构建。

4、pdf-craft：将扫描版 PDF 转化为其它格式^[22]

专注于将扫描书籍的 PDF 文件转化为各种其它格式。提取正文，并过滤掉页眉、页脚、脚注、页码等元素，利用算法处理跨页顺接问题。（star 2.1K）

5、mineworld：基于 Minecraft 的实时交互式世界模型^[23]

微软新开源的基于 Minecraft 的交互式世界模型，具备高生成质量、强大的可控性、快速的推理速度。

6、intentkit：开放的 AI agent 开发&管理框架^[24]

支持多 agent、自主的 agent 管理、集成区块链、集成社交媒体（Twitter 和 Telegram 等）、可扩展的技能系统、可扩展的插件系统。（star 6.1K）

7、airunner：在本地运行大模型的图形化工具^[25]

本地的 AI 聊天工具，无需复杂配置，可用于 AI 对话与文本生成、图像生成与编辑、文本转语音、语音转文本等。

8、pypacktrends：比较 Python 包的下载量^[26]

这是一个网站项目，它可以搜索和查看 Python 的下载量趋势图，支持对比查看多个包的下载趋势。

9、cuda-python：用 Python 访问 CUDA^[27]

Python 操作 CUDA 的工具箱，包含多个相关组件包。（star 2.3K）

10、convert-markdown：将 Markdown 转换为 HTML/PDF 等格式^[28]

支持将 Markdown 转换为 HTML、PDF、DOCX 和 PPTX，支持执行代码块和渲染绘图。利用 LLM 的输出，创建带图表的美观报告。

11、xlwings：Python 与 Excel 相互调用^[29]

支持从 Excel 中调用 Python，反之亦然。支持 Windows 和 MacOS 上的 Excel，以及 Google Sheet 和网页上的 Excel。（star 3.1K）

12、tariff：让 import 再次变得伟大……^[30]

一个纯属恶搞的库，讽刺美国肆意征收进口关税。它可以设置导入某个库（如 numpy）所需的“关税”，效果是在 import 这个库时，延长导入的时间……（star 2.2K）

🐢播客&视频^[31]

1、Conf42 Python 2025：视频合集^[32]

“Conf42 Python”的视频合集，已有 50+ 视频。

2、Jupyter 架构解析^[33]

视频嘉宾是两位 Jupyter 贡献者与项目负责人，话题包括 Jupyter 是如何工作的？他们是如何开发一个交互式语言执行引擎的？

🐧 往年回顾^[34]

Python 潮流周刊#48：Python 3.14 的发布计划^[35]（2024.04.27）

🐱欢迎订阅^[36]

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Python 潮流周刊第 2 季完结了，分享几项总结^[38]

Python 潮流周刊第一季精华合集（1~30）^[39]

万字浓缩版，Python 潮流周刊第 1 季的 800 个链接！^[40]

参考资料

[1] 

Github: https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly

[2] 

https://www.xiaobot.net/coupon/d2c69b05-91b8-4e2b-b346-e7bc4dbc141a: https://www.xiaobot.net/coupon/d2c69b05-91b8-4e2b-b346-e7bc4dbc141a

[3] 

🦄文章&教程: https://xiaobot.net/p/python_weekly

[4] 

PEP-750：t-string 模板字符串: https://peps.python.org/pep-0750

[5] 

PEP750 模板字符串 Template Strings 中文翻译: https://www.cnblogs.com/hiyms/p/-/python-pep750-cn

[6] 

PEP-787：用 t-string 提升子进程安全性: https://peps.python.org/pep-0787/

[7] 

以 Rust 的速度运行 Python: https://blog.fxn.ai/python-at-the-speed-of-rust/

[8] 

如果用 Python 写一个 TCP 协议栈会发生什么？: https://jvns.ca/blog/2014/08/12/what-happens-if-you-write-a-tcp-stack-in-python/

[9] 

14 个高级的 Python 特性: https://blog.edward-li.com/tech/advanced-python-features

[10] 

Python 代码对 CPU 缓存敏感吗？: https://lukasatkinson.de/2024/python-cpu-caching/

[11] 

2025 年，请使用 Polars: https://lrt.one/posts/use-polars-in-2025/

[12] 

从 Pandas/Polars 到 DuckDB：SQL 操作技巧: https://labs.quansight.org/blog/duckdb-when-used-to-frames_part2

[13] 

别再写 __init__ 方法了 : https://blog.glyph.im/2025/04/stop-writing-init-methods.html

[14] 

Python 类不要再写 init 方法了: https://pythoncat.top/posts/2025-05-02-init

[15] 

Django 制作地图：GeoDjango、Pillow 和 GPS: https://www.paulox.net/2025/04/11/maps-with-django-part-3-geodjango-pillow-and-gps/

[16] 

快速入门模型上下文协议（MCP）: https://www.polarsparc.com/xhtml/MCP.html

[17] 

从 DeepSeek LLM 到 DeepSeek R1: https://oilbeater.com/2025/03/14/deepseek-from-llm-to-r1/

[18] 

🐿️项目&资源: https://xiaobot.net/p/python_weekly

[19] 

A2A：agent 间通信和互操作的协议: https://github.com/google/A2A

[20] 

FunctionTrace：图形化的 Python 性能分析器: https://gitlab.com/mbryant/functiontrace

[21] 

Spider：支持分布式任务管理的爬虫: https://github.com/roshanlam/Spider

[22] 

pdf-craft：将扫描版 PDF 转化为其它格式: https://github.com/oomol-lab/pdf-craft

[23] 

mineworld：基于 Minecraft 的实时交互式世界模型: https://github.com/microsoft/mineworld

[24] 

intentkit：开放的 AI agent 开发&管理框架: https://github.com/crestalnetwork/intentkit

[25] 

airunner：在本地运行大模型的图形化工具: https://github.com/capsize-games/airunner

[26] 

pypacktrends：比较 Python 包的下载量: https://github.com/TylerHillery/pypacktrends

[27] 

cuda-python：用 Python 访问 CUDA: https://github.com/NVIDIA/cuda-python

[28] 

convert-markdown：将 Markdown 转换为 HTML/PDF 等格式: https://github.com/dgo8/convert-markdown

[29] 

xlwings：Python 与 Excel 相互调用: https://github.com/xlwings/xlwings

[30] 

tariff：让 import 再次变得伟大……: https://github.com/hxu296/tariff/tree/main

[31] 

🐢播客&视频: https://xiaobot.net/p/python_weekly

[32] 

Conf42 Python 2025：视频合集: https://www.youtube.com/playlist?list=PLIuxSyKxlQrBo176Is4wP2F6UCB0yEkWO

[33] 

Jupyter 架构解析: https://www.youtube.com/watch?v=_-zhMzwpSOQ

[34] 

🐧 往年回顾: https://xiaobot.net/p/python_weekly

[35] 

Python 潮流周刊#48：Python 3.14 的发布计划: https://pythoncat.top/posts/2024-04-27-weekly

[36] 

🐱欢迎订阅: https://xiaobot.net/p/python_weekly

[37] 

立即订阅: https://xiaobot.net/p/python_weekly

[38] 

Python 潮流周刊第 2 季完结了，分享几项总结: https://pythoncat.top/posts/2024-07-14-iweekly

[39] 

Python 潮流周刊第一季精华合集（1~30）: https://pythoncat.top/posts/2023-12-11-weekly

[40] 

万字浓缩版，Python 潮流周刊第 1 季的 800 个链接！: https://xiaobot.net/post/78c3d645-86fa-4bd8-8eac-46fb192a339e

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