单例模式确保类在应用中只有一个实例，常用于配置管理和数据库连接。尽管有其优点，但也增加了调试和测试的复杂性。本文介绍了在Python中实现单例的多种方法，包括经典模式、装饰器和元类，同时提出模块级实例和依赖注入作为更优的替代方案。

本文介绍了Python通过引用计数和代际垃圾回收管理内存的机制，包括引用的作用、循环引用导致的内存泄漏以及gc模块的使用。理解这些原理有助于优化代码和调试内存问题。

AI生成的Python代码速度快，但可维护性差。开发者应设定项目结构、使用类型提示、编写清晰文档和提供示例，以提高代码的可读性和可维护性。通过规划、测试和验证，确保代码质量，从而提升开发效率。

我的新书《用Python编程视频游戏》已推出电子书版，纸质版将于二月中旬发布。书中介绍如何利用人工智能制作迷你游戏，探索经典游戏的风格，了解AI的局限性与潜力。

本文介绍了五个Python函数，旨在高效解析、验证和转换JSON数据，解决嵌套值处理、JSON扁平化、深度合并、按模式过滤及点符号与嵌套结构转换等问题，帮助开发者更好地处理复杂JSON数据。

Gym 是一个用于构建大型语言模型强化学习训练环境的库，支持多种推理后端。adk-js 是开源 TypeScript 工具包，专注于智能 AI 代理的构建与部署。langextract 是用于从非结构化文本中提取结构化信息的 Python 库。RemoveWindowsAI 是清除 Windows 11 内置 AI 功能的脚本工具。Gentleman.Dots 提供多平台开发环境配置方案。

测试结果显示，AspNetCore 9 性能最佳，适合大项目；Go + Gin 内存占用低，适合轻量服务；Node.js 不适合高并发 API。

本周刊精选12篇文章和12个开源项目，涵盖Python技术、性能测试和Web开发，旨在帮助读者提升技能和收入。

安全平台提供商Arcjet推出了Python SDK，旨在将应用层安全集成到代码中。该SDK目前处于测试阶段，支持Python服务和API，满足客户需求。创始人David Mytton指出，Python在AI应用中的广泛使用推动了其受欢迎程度。SDK提供速率限制和机器人检测等多种应用层保护功能，支持快速本地请求分析。

文章讨论了在macOS上使用Python编写的mtr工具，作者对编译过程感到厌烦，并提到开源软件的法律风险。文中介绍了mtr的使用方法及遇到的问题，最后希望能添加插件功能。

本文介绍了如何使用Python和OpenCV、TensorFlow等库完成边缘检测、简单物体检测和图像分类等计算机视觉任务，适合初学者进行图像处理、面部检测和卷积神经网络训练。

Anthropic投资150万美元于Python安全，旨在提升Python生态系统的安全性，防范供应链攻击。此举将支持Python软件基金会的核心工作，推动安全工具开发，增强CPython和PyPI的安全性，促进开源社区的安全意识，鼓励企业参与。

本文介绍了如何在Python中使用装饰器和类型提示，利用ParamSpec和TypeVar构建通用函数的参数规范。PEP 695简化了类型参数的指定，允许隐式声明ParamSpec，更新后的代码使用方括号声明参数，增强了类型提示能力。

ORC文件是一种为Hadoop设计的列式存储格式，适合大数据分析。使用Python的PyArrow库，可以高效读取、写入和处理ORC文件，支持压缩和索引，优化查询性能。

本文介绍了Python日志记录的最佳实践，强调使用日志替代print语句进行调试。合理的日志结构和级别设置有助于开发者追踪用户行为、识别瓶颈和处理异常。文章还提供了日志配置、环境适应性和日志轮换等实用技巧，以提升应用程序的可维护性和性能。

特征工程可以通过五个Python脚本自动化，提升模型性能。这些脚本包括分类特征编码、数值特征转换、特征交互生成、时间特征提取和特征选择，简化机器学习项目中的复杂工作。

2026年，Python将推出“懒惰导入”和“自由线程”等重要更新，以提升性能和用户体验。核心开发者正在讨论改进提案流程，以更好地满足用户需求。同时，新工具如uv和Hatch将简化Python代码的运行，促进社区参与。

未来大型语言模型（LLM）可能无需人类干预，直接用二进制编写代码。目前，LLM偏好Python，但JavaScript和Java也受欢迎。研究显示，LLM在选择编码库时倾向于成熟选项。随着开源模型的兴起，LLM生成的代码需更易维护，减少不确定性，未来可能需要建立代码“种子库”以确保训练数据的稳定性。