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Python

企业级对话分析落地:从自然语言查询到可治理的数据智能体

来源: cloud.google.com 28
企业部署生成式 AI,真正困难的部分并不是给聊天窗口接上一个大模型,而是让自然语言查询继承现有数据平台的语义、安全边界和运维能力。面对营收、供应链或客户数据,一条看似合理但口径错误的 SQL,就足以让整个系统失去信任。 Google Cloud 的对话分析能力正在从单点试验走向统一的数据入口:BigQuery 和 Looker 中的 Conversat...

用 __all__ 管好 Python 模块的公开 API

来源: realpython.com 32
Python 模块里的函数、类和常量,默认都可以通过属性访问。但“可以访问”不等于“应该公开”。当调用方执行 时,模块级变量 决定哪些名称会被导入;在包的 中,它也能帮助维护者明确包级 API 的边界。 这使 不只是通配符导入的开关,更是一份可执行的公开接口清单。不过,它不是访问控制机制,也不会让内部对象真正变成私有对象。 通常是一个由字符串组成的列表...

用 Python 的 __all__ 管好模块与包的公开 API

来源: realpython.com 15
Python 的 会把哪些名字带入当前命名空间?答案不只取决于函数和变量是否存在,还取决于模块是否声明了 。理解这套规则,不只是为了答对通配符导入的问题,更重要的是明确模块和包的公开边界,让调用方知道哪些名字可以稳定依赖。 当模块没有定义 时, 通常会导入所有不以下划线开头的名字。以下划线开头的名字会被视为内部实现细节。 执行: 下划线只是一种默认过滤...

用 Google Antigravity CLI 在终端中阅读、审查与重构 Python 代码

来源: realpython.com 15
Google Antigravity CLI 是一个运行在终端中的 AI 编码代理。它的价值不只是生成几行代码,而是直接围绕现有项目开展工作:读取文件、梳理调用关系、发现问题,并协助完成受约束的重构。 对于 Python 项目,这种工作方式尤其自然。开发者可以把代码、测试和配置留在原来的目录中,通过明确的任务描述让代理先分析、再修改,最后用测试和静态检...

用 Google Antigravity CLI 审阅与重构 Python:一套可验证的终端工作流

来源: realpython.com 23
Google Antigravity CLI 是一个运行在终端中的 AI 编码代理,适合读取、审查和重构 Python 代码。真正值得关注的并不是“让 AI 写出更多代码”,而是如何把代理放进现有工程流程:先限定任务,再检查改动,最后用测试验证结果。 由于来源摘要没有给出具体版本的安装方式和子命令,下面不会假定某个固定 CLI 接口。实际使用前应先执行...

LLM 不只靠模型:搭建可替换 Harness,并用 Scrapy 接入可靠网页数据

来源: realpython.com 26
在 LLM 应用里,模型当然重要,但真正决定开发流程能否稳定复用的,往往是模型外围的 harness(编排与运行框架)。它负责把提示词、工具调用、上下文、权限、重试、日志和人工确认组织成一个可观测的闭环。模型可以替换,流程不能靠临场发挥。 本期话题同时谈到 agentic 开发工作流、Scrapy 网页抓取和 Python 应用自托管。把它们放在一起看...

DjangoCon US 2026 芝加哥见:五天议程与会前准备指南

来源: djangoproject.com 38
DjangoCon US 2026 将于 8 月 24 日至 28 日在美国芝加哥举行。开发者、维护者、教育工作者和 Django 社区成员将在五天内集中交流:听取技术分享、参加动手教程、投入 Django sprint,并通过 Open Spaces 和非正式讨论建立长期联系。距离大会只剩一个月,准备工作不该只停留在购买门票和预订机票上。 大会提供了...

用协作式时间切片填平 RL 流水线的 GPU 空窗

来源: cloud.google.com 32
大模型强化学习后训练并不总是缺 GPU,很多时候真正的问题是 GPU 已经分配,却在等待下一阶段。同步 RL 在 rollout 采样与梯度训练之间严格交替;异步 RL 虽然允许两者重叠,训练器仍可能因新鲜轨迹不足而停顿。llm-d 引入的协作式时间切片把这些阶段变成可调度单元,让多个独立 RL 作业共享同一组物理加速器。 初步基准显示,这种平台级复用...

别把超级用户交出去:为第三方 DBA 设计 PostgreSQL 最小权限账号

来源: postgr.es 29
第三方 DBA 需要查看慢查询、定位锁等待,甚至在事故中终止异常会话,但这不意味着他们必须获得 PostgreSQL 超级用户。更稳妥的方案是创建一个专用登录角色,再用 PostgreSQL 的预定义角色逐项授予监控、会话管理和维护能力。 这个模型的重点不是“尽量少给权限”,而是把工作范围翻译成可审计的数据库权限:能观察什么、能执行什么、明确不能接触什...

用 openpyxl 操作 Excel:从单元格、公式到样式与图表

来源: realpython.com 28
Excel 自动化的难点不只是把数据写进表格,还包括保留公式、设置可读的格式,以及生成便于业务人员查看的图表。 提供了一套直接操作 工作簿的 Python API,适合报表生成、批量修改和数据检查,也很适合通过小练习检验自己是否真正理解了单元格、工作表与工作簿之间的关系。 使用 时,大部分代码围绕三个对象展开: 表示整个 Excel 文件。 表示一个工...