PyCoder’s Weekly
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第697期：Python纪录片、恶意代码追踪、文档字符串及更多（2025年9月2日）
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了Python编程语言的起源与发展，强调其在人工智能和数据科学领域的重要性，并涵盖了Python的应用、工具及最佳实践，如代码分析、文档字符串和JSON数据处理等。
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关键要点
- Python编程语言起源于1990年代的阿姆斯特丹，最初是一个副项目。
- Python在人工智能和数据科学领域的重要性不断增长。
- Python被广泛应用于一些全球最大的公司。
- 代码分析可以帮助检测库中的恶意代码，但有时会面临挑战。
- 学习如何编写有效的Python文档字符串，以清晰专业地记录代码。
- pandas工作流中常见的五个瓶颈包括慢读取、内存重的连接和缓慢的分组操作。
- Delta Lake可以提升基于pandas的数据工作流，支持版本化数据湖。
- Python 3.14引入了懒惰注解，提升性能并解决类型提示问题。
- 了解Python中的深拷贝和浅拷贝的区别，安全地复制对象。
- Python应用的托管选项多样，包括Django、Flask和FastAPI等框架。
- Python 3.0将引入新的语法，使其更接近现代数据框库。
- Skylos是一个专注于准确性和速度的Python死代码查找工具，支持多个框架。
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