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收录了 python运行 频道下的 50 篇内容
Google 运行着大量的 Python 代码,youtube.com 的前端服务器是 Python 写的,YouTube 的 API 主要也是 Python 写的。到了 YouTube 的量级,性能非常重要。YouTube 的前端主要依赖 CPython 2.7,所以 Google 花费了大量精力来优化运行时,并调整应用,以获得最好的性能。 备注:末尾的广告还麻烦去掉哈

PyFlink 现有的 Python 运行时及基于 JCP 构建的下一代 Python 运行时的架构及优势。

Java应用程序现在可以直接在JVM中运行基于transformer的AI模型,而无需Python、REST包装器或微服务。

可以实现目前人气极高的机器学习

上一周,我在亚马逊 AWS 官方博客发了一篇介绍 Deep Java Library (DJL)一个面向 Java 的深度学习开发库的文章。
谷歌通过使用Go语言创建了一个新的Python运行时,解决了CPython中全局解释器锁(Global Interpreter Lock)导致的并发局限。

在最近举行的Connect()大会上,微软宣布Azure Functions对Python的支持。开发人员可以使用Python 3.6基于开源的Functional Runtime 2.0构建Function,并将它们发布到Consumption Plan。
Unladen Swallow尝试将LLVM优化引入到CPython运行时,但是去年却没有取得重大进展。现在,一篇回顾Unladen swallow的文章已经确认了这个项目的死亡,不会再进行开发。发生了什么?

为了GenAI,谷歌解雇了整个Python语言团队。
Shri Borde讨论了IronPython 2的目前状态以及如何与编译的代码协同工作。他关注的问题包括反射和CLS兼容性。

Facebook开源了一个名为Python Test Runner(ptr)的新项目,允许开发人员运行Python单元测试套件。ptr和现有测试运行器之间的主要区别在于ptr通过爬取存储库查找一定的Python项目,这些项目带有的单元测试在安装文件中已经定义过。

在Python Workers方面,Cloudflare通过近乎即时的冷启动、更广泛的软件包兼容性,以及借助uv包管理器简化的工作流程,彻底革新了无服务器的性能。借助内存快照和WebAssembly技术,Cloudflare大幅缩短了启动时间,使Python成为AI和数据科学应用的理想选择。

InfoQ开设栏目“品味书香”,精选技术书籍的精彩章节,以及分享看完书留下的思考和收获,欢迎大家关注。本文节选自齐伟著《跟老齐学Python从入门到精通》中的章节“模块之编写模块”,介绍Python如何编写自己的模块。

借助 Air2phin,用户可 2 步将调度系统从 Airflow 迁移至 Apache DolphinScheduler。

本文提到的异常检测特指在运维领域中对时序数据的异常检测,目的是为了发现时序数据中状态的变化。

使用 AWS Glue Python Shell 构建

在裁掉的开发者行列中,还包括推动了过去几个 Python 版本中大部分性能改进的 Faster CPython 团队人员,甚至连微软的 AI 总监 Gabriela de Queiroz 都被解雇了。

Docker是在云中部署ML模型的绝佳工具。