探索性数据分析（EDA）是数据分析的重要环节。本文介绍了7个Python技巧，帮助识别和修复数据质量问题，如缺失值、重复项、异常值和类别不一致等，旨在提升数据分析的有效性和准确性。

工厂模式是一种创建性设计模式，提供创建对象的接口而不指定具体类。适用于运行时决定实例化类、对象创建逻辑复杂或提高代码可维护性的场景。通过工厂方法，简化对象创建过程，集中管理逻辑，提升代码清晰度和可测试性。

Monty是一个用Rust实现的安全Python解释器，专为安全执行LLM生成的Python代码而设计。它通过限制标准库和强制外部函数边界，实现微秒级启动和可预测的执行模型，适合嵌入代理运行时。主要特点包括严格的沙箱环境和可序列化的执行快照，确保代码安全运行和低延迟执行。

本周刊分享了14篇与Python相关的文章和14个开源项目，主题包括内存分析、Django安全和聊天机器人，旨在提升读者的Python技能和职业发展。

本文介绍了如何使用Python构建一个简历筛选系统，该系统自动处理简历，提取信息并根据职位要求进行评分，以减少偏见。通过解析PDF和DOCX文件提取技能，设计加权评分算法，最终生成候选人排名。系统使用Streamlit构建网页界面，便于用户操作。

自Python 3.5起，类型提示得到支持并经历多次演变。《Python Typing: Type Checking for Python Programmers》一书教你如何有效添加类型提示，使用类型检查器自动检测代码缺陷。

Vaex是一个高性能的Python库，专为处理超大数据集而设计。它通过外存处理和延迟计算，避免将整个数据集加载到内存中，实现快速分析，特别适合处理超过1GB的大数据。

从今天起，Builds 和 Functions 支持 Python 3.13 和 3.14，仍然支持 Python 3.12。未指定版本的项目将默认使用 Python 3.12。如需继续使用 3.12，请在项目清单中指定版本上限。

Gradio团队发布了Daggr，一个开源Python库，旨在简化多步骤AI工作流的构建与调试。开发者可以用Python定义工作流，自动生成可视化界面，便于检查每个步骤的状态和输入输出。Daggr支持三种节点类型，自动保存工作流状态，适合开发和原型制作，目前处于测试阶段。

本周刊精选400+信息源，分享12篇关于Python技术、教程和工具的文章和开源项目，旨在帮助读者提升技能和收入。

在Python中安全存储API密钥等敏感信息非常重要。本文介绍了七种适合初学者的管理秘密的方法，包括使用.env文件、从环境变量读取秘密和使用设置模块验证配置等。这些方法有助于防止在代码中泄露秘密，确保开发和生产环境的安全。

构建复杂对象可能很麻烦，构造函数参数过多或需要多个设置步骤。构建者模式通过分离对象的构造与表示来解决这些问题。本文介绍了在Python中实现构建者模式的方法，包括基本实现和SQL查询构建器示例，强调了其在复杂对象配置中的有效性。

特征工程是数据科学和机器学习中的关键环节，旨在从原始数据中构建有意义的特征。本文介绍了7个不太知名的Python库，包括NVTabular、FeatureTools、Dask、Polars、Feast、tsfresh和River，以提高特征工程的效率和规模，适用于大规模数据集和复杂转换的自动化。

文章介绍了五个实用的Python函数，用于简化日期和时间的处理，包括解析相对时间字符串、从自然语言提取日期、灵活解析日期格式、解析时间持续时间和解析ISO周日期。这些函数利用正则表达式和datetime模块，帮助开发者处理复杂的日期格式。

我最近发布了一个项目webasgi，允许在浏览器中运行FastAPI等ASGI应用。该项目耗时一年，使用了Google的antigravity编辑器和Claude Opus进行编码。Pyodide使Python能够在浏览器中运行，提供安全的用户生成代码环境。ASGI将Web服务器分为应用和服务器两部分，促进灵活组合应用，旨在降低浏览器中运行应用的门槛，推动新框架的采用。

微软的Aspire平台现支持JavaScript、TypeScript、Python和Java，简化云原生应用开发。Rust 1.93.0更新了musl C库，提升Linux应用稳定性。HackerNoon举办的“实用性黑客马拉松”鼓励开发有用应用并提供奖励。Kaggle推出社区基准功能，帮助评估AI模型性能。