本期 Python 潮流周刊分享了有关 Python 3.13 的 JIT 方案、Python 读取 Excel 文件的最快方法、Flask 教程、余弦相似度运算优化、AI 检测 AI 生成照片、Python 内置函数 max 问题、Appium 自动化测试、Django 实时消息应用、Python 数值数据类型、非阻塞的 Asyncio 日志记录、Instagram 技术栈、Google 设计的 Starlark 语言、数据工程的历史和现状等内容。同时还推荐了一些优秀的项目和资源，如 watchfiles、hy、pyapp、yarl、apispec、marshmallow、jake、docflow、auto_job__find__chatgpt__rpa、oshit、mixtral-offloading、RecoverPy、MobileVLM 等。

🤔 **Python 3.13 的 JIT 方案** Python 3.13 将引入一个 copy-and-patch JIT 编译器，该编译器尽可能地利用了 LLVM 生态的东西，包括 clang 用于编译、-o3 编译参数用于获取最大性能、llvm-objdump 和 llvm-readelf 用于二进制工具。这是一种新颖且高效的方案。文章还分析了主流的 Python JIT 编译器的优缺点，例如 PyPy、Numba 和 Cython。

🚀 **余弦相似度运算优化** 文章以余弦相似度为例，介绍了从纯 Python 版本到利用 AVX-512VNNI 技术优化后的性能提升过程。从纯 Python 版本开始，通过 Numpy、Scipy、C 语言、SIMD 内部函数、AVX-512 与 BMI2 结合、AVX-512FP16 以及 AVX-512VNNI 的逐步优化，最终实现了 2500 倍的性能提升。

💡 **Instagram 技术栈** 文章介绍了 Instagram 在 2010-2011 年从 0 到 1400 万用户期间使用到的技术栈和成功经验，包括使用 Python 和 Django 作为后端框架、使用 MySQL 作为数据库、使用 Memcached 和 Redis 作为缓存、使用 Amazon S3 作为存储等。

🌐 **Google 设计的 Starlark 语言** Google 设计出 Starlark 旨在取代 Python 作为构建描述语言，语法非常相似。文章说明了 Starlark 的设计原则，以及它与 Python 语言的诸多差异，例如它的布尔值不是整数、字符串不可迭代、没有“is”运算符、for/if 语句不允许在函数外部使用等。

📚 **数据工程的历史和现状** 文章介绍了数据工程的发展历程，从 SQL、维度建模、商业智能和大数据、MapReduce 和 Hadoop、云革命等阶段，概述了数据工程领域的发展趋势。

📦 **优秀项目和资源** 本期推荐了多个优秀的项目和资源，包括用于文件监听和代码重新加载的 watchfiles、嵌入在 Python 中的 Lisp 方言 hy、Python 应用的运行时安装器 pyapp、URL 解析工具 yarl、API 规范生成器 apispec、对象序列化库 marshmallow、单链接网站模板 jake、文档管理 API docflow、自动投简历助手 auto_job__find__chatgpt__rpa、命令行终端的 Hacker News 客户端 oshit、Mixtral-8x7B 模型推理工具 mixtral-offloading、文件恢复工具 RecoverPy、移动设备视觉语言助手 MobileVLM 等。