PyCoder’s Weekly
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第580期（2023年6月6日）
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原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍使用Python构建人脸识别命令行工具，包括人脸检测、识别和标记。同时介绍PyPI的双因素身份验证、Kivy GUI库、NumPy生成正态分布随机数、Python 3.13的PEP 594、Temporal编程模型、Celery后台工作器、GIL可选方案、Makefile模板、Django REST框架的身份验证端点和Python SDK与Kubernetes的结合。
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关键要点
- 使用Python构建人脸识别命令行工具，包括人脸检测和识别。
- PyPI要求所有包维护者在2023年底之前升级到双因素身份验证。
- Kivy是一个开源Python库，用于开发桌面和移动GUI。
- 使用NumPy生成正态分布随机数，并使用Matplotlib可视化样本。
- PEP 594正在进行中，旨在从Python 3.13中移除不再使用的功能。
- Temporal是一个开源编程模型，可以简化代码并提高应用程序的可靠性。
- Celery是Python生态系统中用于后台工作和定时任务的解决方案，但存在一些问题。
- Sam Gross提出了使GIL在CPython中可选的方案，并在Python语言峰会上进行了更新。
- Makefile可以作为简单的任务运行器和中型项目的构建系统。
- 在Django项目中使用pyproject.toml文件来指定依赖项。
- 使用Python SDK与Kubernetes进行交互，管理部署和服务。
- 讨论在Python语言峰会上提出的标准库添加指南。
- 使用django-allauth和dj-rest-auth为Django REST框架添加身份验证端点。
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