本期 Python 潮流周刊介绍了 Python 3.13 的 JIT 编译器、NumPy 2 的即将发布、Python 在科学计算中的兴起以及其他 Python 相关内容。文章还分享了 Pandas Profiling 的使用技巧、Python 装饰器的深入了解、纯 Python 实现的 SIMD 以及 Flask 程序的最佳安全实践。此外，周刊还推荐了 ydata-profiling、pdfsyntax、harlequin、litellm 等项目和资源。

🤔 **Python 3.13 中的 JIT 编译器** Python 3.13 将引入 copy-and-patch JIT 编译器，旨在提高 Python 的执行速度。JIT 编译器在运行时将 Python 代码转换为机器码，从而提高代码执行效率。这一改进将使 Python 在性能方面更具竞争力。

🚀 **NumPy 2 的即将发布** NumPy 2 是一个重大更新版本，预计将于 2024 年 3-4 月发布。它将带来一些不向后兼容的更改，因此开发者需要提前做好准备，确保自己的代码能够顺利迁移到新版本。文章介绍了新版本的不兼容修改以及如何确保代码兼容性。

💡 **Python 在科学计算中的兴起** 尽管 Python 的性能不如 Fortran，但它在科学计算领域越来越受欢迎。文章探讨了 Python 兴起的原因：人们高估了执行速度的重要性，而编程的敏捷性和项目的可维护性更重要。此外，Python 的生态系统提供了丰富的库和工具，可以满足科学计算的需求。

📊 **Pandas Profiling：详细介绍它的使用** Pandas Profiling 是一个强大的工具，可以自动生成数据集的分析报告。它可以帮助用户快速了解数据结构、分布、缺失值、相关性等信息。文章介绍了 Pandas Profiling 的工作原理、使用方法以及一些高级应用。

🔒 **保护 Flask 程序的最佳实践** 文章介绍了如何提升 Flask 项目的安全性，包括使用安全库、处理输入验证、防止 XSS 和 CSRF 攻击等。它还提供了构建安全 API 的最佳实践，以及如何使用 Flask-SSLify、Flask-RESTful、Flask-HTTPAuth 等库来增强安全性。

🤖 **开发用 AI 驱动的 TODO 应用** 文章分享了如何使用 Django、Whisper、mixtral-8x7b-instruct 和 SQLite 等工具构建一个 AI 驱动的 TODO 应用。这是一个有趣的项目，可以帮助用户更好地管理任务。

📚 **Python 潮流周刊第一季精华合集** Python 潮流周刊第一季的精华内容已整理成一篇，方便用户随时查看。

🌟 **ydata-profiling：用于 Pandas 和 Spark DataFrame 的数据分析** 这是一个功能强大的工具，可以提供对 Pandas 和 Spark DataFrame 的详细分析。它可以生成 HTML 和 JSON 格式的分析报告，方便用户快速了解数据。

💬 **为什么 Python 会有.venv 虚拟环境的概念？** 文章探讨了 Python 虚拟环境的概念，以及为什么 Python 需要使用这种包管理机制。它解释了虚拟环境的作用，以及它如何帮助开发者管理项目的依赖关系。

💻 **Java 如何调用含有第三方依赖的 Python 项目？** 文章讨论了 Java 项目调用 Python 项目的方法，以及如何处理第三方依赖。它介绍了 JNI-CPython-Python 方案以及打包成 EXE 和 so 的方法。

🚀 **litellm：使用 OpenAI 格式调用所有 LLM API** 这是一个强大的工具，可以统一调用各种 LLM API，包括 Bedrock、Azure、OpenAI、Cohere、Anthropic 等。它简化了 LLM 的调用过程，并提供了丰富的功能。

🛡️ **guardrails：给大语言模型添加护栏** 这是一个用于提升大语言模型内容质量的工具。它可以指定输出结构和类型，并验证和更正大模型的输出，确保输出的准确性和可靠性。

🌐 **chainlit：在几分钟内构建 Python LLM 应用程序** 这是一个快速构建 Python LLM 应用程序的工具。它集成了 Langchain、Autogen、OpenAI Assistant 等，并提供了丰富的功能，包括监控和观测、身份校验机制等。

⏱️ **functime：用 Polars 构建的时间序列机器学习** 这是一个用于构建时间序列机器学习模型的工具。它支持时间序列预处理、交叉验证拆分器和预测指标，并可以高效地处理大型数据集。

🌟 **whisperX：具有单词级时间戳的自动语音识别** 这是一个对 Whisper 模型的增强，它提供了更准确的时间戳、多说话人检测，并通过增强语音活动检测来减少幻觉。

🚀 **mealie：自托管的食谱管理和膳食计划项目** 这是一个自托管的食谱管理项目，具有 RestAPI 后端和反应式前端。它支持 PC、平板和移动端，并提供用户管理和群组管理功能。

🌐 **42 道在线的 Python 编程练习题** 这是一个编程练习网站，提供了 42 道 Python 小项目练习题，并提供解答思路分析和参考答案。

💡 **chatgpt-on-wechat: 基于大模型搭建的聊天机器人** 这是一个基于大模型搭建的聊天机器人，支持微信、企业微信、公众号等平台。它可以处理文本、语音和图片，并支持基于自有知识库进行定制。

📊 **unstructured：用于 AI 模型的非结构化数据预处理工具** 这是一个用于 AI 模型的非结构化数据预处理工具，它可以对文档和图像等非结构化数据进行分区、清洗、暂存、提取、分块和嵌入等操作。

🚀 **harlequin：终端里的 SQL IDE** 这是一个在命令行终端里可视化操作 SQL 的工具。它提供了直观的操作界面，方便用户在终端中执行 SQL 查询。

💻 **pdfsyntax：检查和修改 PDF 文件内部结构** 这是一个用纯 Python 实现的轻量级库，用于检查和修改 PDF 文件。它支持 CLI 和 API 用法，方便用户对 PDF 文件进行操作。

🌟 **Python 潮流周刊：高质量信息筛选器** Python 潮流周刊已持续连载一年，更新内容接近 11 万字。它致力于为用户提供高质量的 Python、AI 及通用技术内容。

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