PyCoder’s Weekly
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第667期：字符串模板、缺失数据、动态表单及更多（2025年2月4日）
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
PEP 750 提出了对模板字符串的改进建议，并经过多次修改。文章还介绍了在 Polars 中处理缺失数据的方法，以及使用 Flask 创建动态表单的技巧。
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关键要点
- PEP 750 提出了对模板字符串的改进建议，并经过多次修改。
- 文章介绍了在 Polars 中处理缺失数据的方法，包括检查、更新和删除缺失值。
- 使用 Flask 创建动态表单的技巧，允许在编码时动态添加字段。
- Python 数据科学工具的新发展，如 Polars 和 Seaborn 的对象接口，促进了更具 Pythonic 的工作流程。
- 在 Windows 上打包和分发 Python 环境的挑战，以及便携式 Python 包的解决方案。
- 使用 Python 拼图生成器进行 3D 打印的详细过程，自动拆分大型模型文件。
- 创建可扩展的 Flask Web 应用程序的基础知识，适用于未来的复杂应用开发。
- Django 中运行异步任务的多种机制，以及一次性作业的额外挑战。
- Python 包索引现在支持项目归档功能，未来将有更多改进。
- 使用生成器重新实现 async 概念，以帮助理解其工作原理。
- 开发带有 C 扩展的 Python 库的技巧，使用 uv 和 setuptools 进行构建。
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延伸问答
PEP 750 的主要内容是什么？
PEP 750 提出了对模板字符串的改进建议，并经过多次修改。
如何在 Polars 中处理缺失数据？
在 Polars 中处理缺失数据的方法包括检查、更新和删除缺失值。
Flask 中如何创建动态表单？
使用 Flask 创建动态表单时，可以在编码时动态添加字段。
Python 数据科学工具有哪些新发展？
新的 Python 数据科学工具如 Polars 和 Seaborn 的对象接口，促进了更具 Pythonic 的工作流程。
在 Windows 上打包 Python 环境有哪些挑战？
在 Windows 上打包和分发 Python 环境的挑战包括 venvs 和 PyInstaller 可能无法满足需求。
如何使用 Python 拼图生成器进行 3D 打印？
使用 Python 拼图生成器可以自动拆分大型模型文件，以便进行 3D 打印。
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