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Python

用一个小项目检验 FastAPI:从 Pydantic、异步接口到 Jinja2 模板

来源: realpython.com 25
FastAPI 学习路径的收尾测验覆盖 REST API、Pydantic 模型、异步端点和 Jinja2 模板。与其只记住装饰器名称,不如把这些能力放进同一个可运行的小项目:接收结构化数据、执行校验、提供异步接口,并渲染一个简单页面。 FastAPI 的开发体验很轻快,但一个可靠接口仍然包含多个层次: 路由层决定 HTTP 方法、路径参数、查询参数和...

NumPy reshape() 实战:改变数组形状、增减维度与控制读取顺序

来源: realpython.com 22
改变的是数组的维度组织方式,而不是元素数量。它常用于把一维数据整理成矩阵、为模型输入增加批次维度,或在图像与表格处理流程中合并多个轴。真正需要注意的并不是 API 本身,而是形状是否兼容、元素按什么顺序填入,以及结果是否与原数组共享内存。 假设数组包含 12 个元素,那么它可以变成 、 或 ,但不能变成 。所有维度长度的乘积必须等于原数组的 。 下面的...

掌握 NumPy reshape:改变数组形状、增减维度与控制元素顺序

来源: realpython.com 36
改变的是数组的维度结构,而不是元素总数。它可以把一维数据整理成矩阵、增加批次或通道维度,也可以把高维数组重新展平。真正容易出错的地方,是维度乘积、 自动推断、元素排列顺序,以及新数组是否与原数组共享内存。 一个数组能否重塑,取决于新旧形状包含的元素总数是否一致。例如,包含 12 个元素的一维数组,可以变成 、 或 ,但不能变成 。 下面的示例可以直接运...

CherryTree 1.7.1.0 发布:树形笔记、代码高亮与本地数据管理

来源: oschina.net 39
CherryTree 1.7.1.0 已经发布。对于需要长期整理技术资料的开发者来说,它的价值不只是“能写富文本”,而是把无限层级目录、代码高亮、本地存储和密码保护放进了同一个桌面应用。Linux 与 Windows 用户都可以用它管理项目记录、排障手册、命令片段和个人知识库。 由于现有摘要只展示了更新列表开头的“word...”,无法确认完整的版本变...

Python 3.15.0 beta 4 发布:在最终测试版上完成兼容性排查

来源: blog.python.org 32
Python 3.15.0 beta 4 已经发布,并且是 3.15 系列的最后一个 beta 版本。对应用开发者和库维护者来说,这不是立即升级生产环境的信号,而是一次明确的测试节点:现在应当把项目放到 3.15 上运行,尽早暴露语法、依赖、构建和运行时兼容问题。 Beta 版本仍然属于预发布版本,不应被当作稳定运行时直接替换生产环境。不过,最终 be...

从原型到治理:用 Gemini Enterprise Agent Platform 构建企业级智能体

来源: cloud.google.com 33
Gemini Enterprise Agent Platform 展示的 13 个动手演示,不只是 13 个彼此独立的样例,而是一条完整的工程路径:用 ADK 编写智能体,通过 MCP 和 A2A 接入工具与其他智能体,部署到托管运行时,再补齐持久状态、安全治理、可观测性和持续评估。 真正值得关注的变化,是智能体开发开始从“写一个能回答问题的提示词”转...

Google Cloud 近期更新解读:AI Agent 正从原型走向可治理的生产系统

来源: cloud.google.com 43
Google Cloud 近期发布的信息覆盖 Cloud Run、Apigee、MCP、TPU、GKE、Firestore 和成本管理,但主线相当清晰:企业关注点已经从“模型能否完成任务”转向“Agent 能否被隔离、观测、治理并稳定扩缩容”。这意味着 AI 应用不再只是一个调用模型的 Web 服务,而是一套包含提示词构建、工具授权、代码沙箱、流量治理...

自由线程 Python 的演进,以及 uv 进入生产环境前要验证什么

来源: realpython.com 23
Python 移除全局解释器锁(GIL)的尝试并不是突然出现的。过去二十多年里,社区提出过多种方案,从细粒度锁、替代解释器实验,到 Gilectomy 和后来的 nogil 分支。如今,自由线程构建把这项工作带进了主流 CPython,但“可以关闭 GIL”仍不等于“现有服务无需修改就能获得线性加速”。与此同时,uv 正从快速的依赖安装工具进入真实生产...

十支 AI 剧组拍完短片后,暴露了多智能体协作的真正难点

来源: cloud.google.com 21
让多个 AI 智能体共同完成一部短片,难点并不只是生成图片、视频和配音。真正棘手的是:任务跨越多个阶段,产物格式各异,智能体会崩溃、遗忘,甚至会把一个 94 字节的占位文件当成已经完成的影片。 在一次生成式媒体黑客松中,十支 AI 剧组各自配置了三名角色明确的智能体,并运行在开源多智能体编排试验平台 Scion 中。整个项目累计创建了数百个智能体实例,...

用 %%bqsql 串起 BigQuery 与 Python:在一个 Notebook 里完成混合数据流水线

来源: cloud.google.com 40
数据分析经常在两种语言之间来回切换:SQL 适合连接、聚合、窗口计算和大规模扫描,Python 则拥有成熟的可视化、统计建模与机器学习生态。过去,把两者放进同一个 Notebook,往往意味着手动下载查询结果、上传临时表,并维护两套中间数据。BigQuery DataFrames 提供的 IPython cell magic,把这些交接动作收进了 No...