Python技术周刊2026年第14周精选

本期周刊内容相当丰富，涵盖了 Django 实践、Python 语言新特性、工具生态、社区活动等多个维度。先说说我比较关注的两个话题：一个是关于 Django 与 Alpine.js 结合做 AJAX 的实战经验总结，另一个是 Python 3.15 中 JIT 实现的进展——毕竟这关系到我们实际开发的性能天花板。下面逐一来看重点内容。

技术文章与深度实践

Django 与 Alpine AJAX 应用实践回顾

作者在过去的九个月里，对自己用 Django + Alpine.js 处理 AJAX 的方式进行了持续迭代。这篇回顾梳理了每一次变更背后的思考，以及最终沉淀下来的最佳实践方案。如果你正在做类似的技术选型，值得仔细看看。

打造友好的类

什么样的类才算“友好”？简单来说就是三点：能接受合理的参数、有良好的字符串表示、支持相等性检查。这篇文章手把手教你设计出这样简洁且易于使用的类结构。

理解 SQL 中的 CRUD 操作

通过 SQLite 手写原生 SQL 查询，再配合 SQLAlchemy 作为 ORM 层来操作，这篇文章让你真正意义上吃透 CRUD 的底层工作原理，而不是停留在框架的调用层面。

当向量化数组不够用时

NumPy 的向量化运算确实强大，但并非万能。这篇文章深入剖析了哪些优化策略真正有效，哪些只是看上去很美——对性能敏感的场景来说，这些经验非常实用。

SQLite 生产环境使用陷阱

如果你正在用 Django + SQLite 做生产项目，这篇文章绝对不能错过。它详细介绍了预写日志（WAL）等关键配置，以及那些容易踩坑的地方。

Pyre 经验如何塑造 Pyrefly

Pyrefly 是 Pyre 团队打造的新一代 Python 类型检查器。本文分享了他们在开发 Pyre 过程中积累的经验教训，以及这些教训如何直接影响了 Pyrefly 的设计方向。

Python Asyncio 中的"即发即弃"陷阱

Python 3.12 之后，用 asyncio.create_task() 创建的即发即弃任务可能会被垃圾回收器偷偷回收，导致任务永远不执行。这篇文章教你如何正确规避这个陷阱。

从属性到描述符

Python 描述符是一个相对晦涩但非常强大的概念。这篇文章带你一步步从 property 出发，深入到描述符的世界，理解它的工作原理和应用场景。

使用 Python 从 URL 下载文件

从基础 urllib 到更流行的 requests 库，再到大文件的流式处理，这篇文章把文件下载这件事讲得很透彻，适合日常参考。

使用 WebSockets 构建 Django 聊天应用

聊一聊在 Django 中使用 WebSockets 和 ASGI 构建实时聊天应用的最佳实践——这篇文章给出了完整的技术路线和实施建议。

代码审查的目的何在？

代码审查到底应该审什么、不该审什么？什么时候交给 linter 搞定，什么时候必须人工介入？这篇文章给出了清晰的边界划分。

异步函数缓存的简单方法

缓存异步函数比想象中要棘手得多。这篇文章解释了问题根源，并演示了如何用 Asyncio 原语来优雅解决。

没人因简洁而获得晋升

行业常常在奖励复杂性而忽视简洁——无论是在面试、设计评审还是晋升中。这篇文章探讨了为什么会出现这种现象，以及如何推动改变。

存储数据，操作数据

从面向对象编程的核心思想出发，探讨为什么将数据与操作关联在一起是更合理的编程范式。

移除多余空格

四种不同的方法实现同一个功能：移除字符串中的多余空格。用正则表达式、字符串分割、不动点和 itertools.groupby 各实现一遍，读起来很有意思。

Python 延迟导入的故事

延迟导入从 PEP 690 被拒到 PEP 810 全票通过，历时三年、经历两次尝试才最终进入 Python 3.15。这篇文章完整记录了这段跌宕起伏的过程。

Python 语言与核心项目动态

Python 3.15 JIT 重回正轨

Python 3.15 的 JIT 实现终于达到了团队设定的性能目标。虽然过程一波三折，但最终结果令人振奋。文章讲述了这个实现背后的故事。

Python 3.15.0 Alpha 7 发布

Python 3.15.0 的第七个 Alpha 测试版本已经发布，感兴趣的读者可以抢先体验新特性。

CPython：36 年源代码演进

从首次提交至今，CPython 代码库的增长轨迹被以图形化的方式呈现出来。三十六年，一部活生生的编程语言发展史。

Python 3.15 中检查延迟导入

一个实用的小技巧：如何在 Python 3.15 中快速检查一个对象是否为延迟导入对象。

PyPy v7.3.21 发布

Python 的替代实现 PyPy 发布了 v7.3.21 版本，带来了不少性能改进和 bug 修复。

Starlette 1.0 正式发布

轻量级 ASGI 框架 Starlette 终于迎来了 1.0 版本，这对用 Python 做异步 Web 开发的朋友来说是个好消息。

工具与库

Smello：HTTP 请求监控工具

Roman 开源的 Smello 工具能在本机捕获 Python 代码中的 HTTP 请求，并在本地仪表盘中实时展示，调试和逆向分析时非常有用。

Zensical：现代静态站点生成器

Talk Python 采访了 MKDocs 的贡献者 Martin Donath，聊了聊他为什么要从头创建一个全新的静态站点生成器 Zensical。

syrupy：更甜的 pytest 快照插件

一款很不错的 pytest 快照测试插件，能大大简化测试用例的编写和维护。

pendulum：让 Python 日期时间处理更简单

简化 datetime 操作的利器，如果你受够了标准库里的日期时间处理，可以试试这个。

validatedata：Python 数据验证更简单的方式

一个让数据验证变得非常轻松的 Python 库，接口设计很简洁。

dj-urls-panel：Django Admin 中可视化 URL 路由

在 Django 管理后台直接可视化查看所有 URL 路由，开发和调试效率直接拉满。

mypyc：将类型标注 Python 编译为快速 C 扩展

把带类型标注的 Python 代码直接编译成高性能的 C 扩展模块，性能敏感场景的利器。

pristan：创建插件系统的最简方式

一个极简的插件系统创建工具，几乎不需要学习成本就能给你的项目加上插件能力。

MaskOps：作为 Polars 原生插件的 PII 脱敏工具

专为 Polars 设计的原生 PII 敏感信息遮蔽插件，数据隐私保护的好帮手。

django-tasks-rq：基于 RQ 的 Django 任务后端

使用 RQ 作为后端的 Django 异步任务解决方案，配置简单、运行稳定。

django-tasks-db：基于 ORM 的 Django 任务后端

使用 Django ORM 作为后端的异步任务方案，适合不想引入额外依赖的项目。

OpenDocs：将 README 转化为文档

自动把 README 文件转换成正式文档的工具，对开源项目维护者来说很实用。

Cycast：互联网电台流媒体服务器

基于 Python 构建的网络电台流媒体服务器，技术实现挺有意思，值得研究一下。

awesome-marimo：Marimo 精选资源列表

Marimo 生态系统的资源合集，收藏备用。

Textual：创建自定义复选框

Textual TUI 框架的自定义能力很强，这篇文章展示了如何修改复选框控件的外观和交互方式。

行业动态与事件

关于 OpenAI 收购 Astral 的思考

Astral 是 uv、Ruff、ty 等热门 Python 工具背后的组织。OpenAI 这笔收购对整个 Python 工具链生态会产生什么影响？这篇文章有话要说。

Guido 专访 Brett Cannon

去年 Python 纪录片发布后，Guido 开始关注那些没被充分提及的贡献者。这是一个持续进行的系列采访，这次的对象是 Brett Cannon。

Jazzband 项目正式谢幕

Jazzband 是一个曾维护 70 多个 Django 生态项目的开源协作组织，现已停止运营。一个时代的结束。

Requests 库类型标注测试需要你

Requests 是 PyPI 下载量最高的库之一，目前正在为其添加全面的类型标注，需要社区帮忙测试——有能力的读者可以贡献一下。

DuckDB 1.5.0 发布

嵌入式分析数据库 DuckDB 发布了 1.5.0 版本，带来了不少新特性和性能优化。

PyOhio 2026 征稿启事

PyOhio 2026 大会的提案征集已经开放，手里有好的话题可以大胆投递。

PSF Meetup Pro 网络重新开放申请

PSF 为认证的 Python Meetup 组织提供支持，目前申请流程已经重新开放，有组织的朋友可以关注一下。

数据库与数据处理

Python 连接 MongoDB 指南

使用 PyMongo 把 MongoDB 连接到 Python 的快速入门教程，10 分钟就能上手。

Python 可移植 DataFrame 工具对比

Ibis、Narwhals 和 Fugue 三款 DataFrame 可移植性工具横向对比，帮你搞清楚什么时候该用哪一款来写跨平台代码。

Python A/B 测试分析包对比

tea-tasting、Pingouin、statsmodels 和 SciPy 四款 A/B 测试分析工具实战对比，附有代码示例，很适合做数据实验的读者参考。

pandas 公共 API 现已类型完整

Marco 分享了他们团队如何帮助 pandas 公共 API 实现完整的类型标注，以及如何防止回归退步。

Pydantic AI：在 Python 中构建类型安全的 LLM Agent

用 Pydantic AI 构建类型安全的 LLM 智能体，支持结构化输出、函数调用和依赖注入模式——对 AI 应用开发的读者来说很有价值。

PDF 表格提取工具对比

Docling、Marker 和 LlamaParse 三款 Python PDF 表格提取工具横向对比，特别是对合并单元格和多级表头的处理能力，谁的表现在线？看这篇文章就知道了。

实践指南与教程

Python 中何时使用类？

虽然在 Python 中不常需要自定义类，但在合适的场景下，它们能让代码的可复用性和可读性大幅提升。这篇文章帮你找到那个平衡点。

大型公司如何管理大规模 CI/CD

当公司发展到数百名开发者、数十个服务、数千个日常构建时，CI/CD 流程需要发生什么样的变化？这篇文章给出了答案。

Python 供应链安全实践指南

从依赖引入到生产部署的全流程安全指南，覆盖了 linting、版本锁定、漏洞扫描、SBOM 等最佳实践，推荐每个 Python 项目都读一读。

Python API 实战：读取公开数据

用 requests 库消费 REST API 的实战教程，涵盖认证、查询参数、响应处理等关键环节，对新手非常友好。

学习与社区

100 天，100 个 MicroPython IoT 项目

一个用 MicroPython 构建的 100 个物联网项目合集，每个项目都独立完整，适合边学边练。

Real Python 深度教程的创作与编辑

一窥 Real Python 的教程究竟是如何从想法到成品的，编辑流程有哪些环节，幕后团队都是谁。

Spyder：Python 数据科学开发 IDE

专为科学家、工程师和数据分析师打造的 Python IDE，这篇文章教你如何用它来高效完成数据密集型工作流。

优化阶梯

有人拿 Python 跑分落后 C/C++ 21-875 倍的事实来嘲笑它，而作者则选择把这些问题当成挑战，一步步爬上了优化的每一级阶梯。有意思的实践分享。

活动与聚会

2026年4月活动

• 4月1日：Real Python 线上办公室问答
• 4月2日：堪培拉 Python Meetup、悉尼 Python 用户组、莱顿 Python 用户组、圣路易斯 Python 聚会
• 4月4日：PyDelhi 用户组 Meetup
• 4月6日：墨尔本 Python 用户组、PyBodensee 月度聚会
• 4月7日：Python 西南佛罗里达聚会

2026年3月活动回顾

• 3月19日：PyData Bristol 聚会、PyLadies Dublin 聚会
• 3月20-21日：查塔努加 Python 用户组
• 3月21-24日：PythonAsia 2026 大会
• 3月28-29日：Django Girls Colombia 2026
• 3月31日：Python Sheffield 聚会

招聘与机会

Python + AI 内容专家（远程）：Real Python 正在招聘，如果你对 Python 和 AI 都有深度理解，可以考虑远程加入。

写在最后

这周的 Python 生态依然热闹，从语言底层 JIT 的突破，到工具链的持续演进，再到社区活动的遍地开花。特别值得关注的是延迟导入和 OpenAI 收购 Astral 这两件事，前者是 Python 语言层面的重要进化，后者则可能改变整个 Python 工具链的格局。下期见。

来源：互联网