Python 潮流周刊#139：为什么人们总想取代数据分析师？

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分享了 14 篇文章，14 个开源项目

以下是本期标题摘要：

🦄文章&教程

① Python 是用什么参数调用的？

② 使用 Memray 分析项目内存使用情况

③ Django 视图与 Python 之禅的冲突

④ PEP 821：支持在 Callable 类型提示中解包 TypedDict

⑤ 像 Python 函数一样调用 Lean 函数

⑥ 从优秀代码到可靠软件：Python 包生产级指南

⑦ Django 安全团队近期的工作趋势

⑧ 通过 PyPI 分发 Go 二进制文件

⑨ Multi-Paxos：分布式数据库的共识机制

⑩ Python 函数的解剖学

⑪ 软删除的挑战与反思

⑫ 我读博士两年学到的 8 个教训

⑬ 用 Python 和本地 LLM 开发聊天机器人

⑭ 为何过去五十年人们总想取代数据分析师？

🐿️项目&资源

① oban-py：基于 PostgreSQL 的 Python 任务编排框架

② knowledge-work-plugins：Claude 知识工作者插件库

③ review-prompts：AI 辅助代码审查提示词

④ Stable-Video-Infinity：无限时长视频生成模型

⑤ MiroFish：简洁通用的 AI 群体智能预测引擎

⑥ Pixelle-Video：AI 全自动短视频引擎

⑦ Grok2API：Grok 2 接口适配服务

⑧ PentestAgent：自动化渗透测试 AI 智能体框架

⑨ Django Orbit：Django 卫星式观测与调试工具

⑩ La Suite Drive：协作式文件共享与管理平台

⑪ django-hawkeye：轻量级 PostgreSQL 全文搜索库

⑫ cmd-chat：终端点对点加密聊天工具

⑬ copier-astral：现代 Python 项目模板

⑭ Paper2Any：论文多模态内容转换工具

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