谢谢！
机器学习开发者想要打造一款 App 有多难？事实上，你只需要会 Python 代码就可以了，剩下的工作都可以交给一个工具。近日，Streamlit 联合创始人 Adrien Treuille 撰文介绍其开发的机器学习工具开发框架——Streamlit，这是一款专为机器学习工程师创建的免费、开源 app 构建框架。这款工具可以在你写 Python 代码的时候，实时更新你的应用。目前，Streamlit 的 GitHub Star 量已经超过 3400，在 medim 上的热度更是达到了 9000+。
这篇文章分享了 React 应用开发的经验，重点是如何拆分渲染逻辑、组织代码文件、优化业务流程表达以及将事件驱动逻辑转换为命令式写法。通过使用自定义 Hook 和模块化设计，提升了代码的可读性和可维护性。
适合人群：有一定 React 开发经验的前端开发者，尤其是关注代码结构优化、状态管理和复杂逻辑处理的工程师。
本文探讨了 React 应用的业务逻辑组织策略，涵盖渲染逻辑拆分、文件结构优化、业务流程的表达方式和状态管理。通过引入自定义 Hook 和状态机，提升模块间的高内聚、低耦合，便于维护复杂逻辑。文章还建议通过命令式写法和状态划分来简化流程，避免逻辑交叉，从而减轻代码阅读与维护负担。
在 React 应用开发中，本文探讨了高效组织业务逻辑的实践，包含渲染逻辑拆分、代码文件结构、业务流程表达以及状态管理策略等要点。通过合理划分组件与状态模块，使用自定义 Hook 封装复杂逻辑，提升代码的可读性与维护性。特别是在复杂应用中，推荐使用状态机与命令式逻辑来简化业务流程，使代码更加直观清晰。
作为一名资深Python CRUD boy，在今天用flask和django干这些体力活已经稍显过时，flask这些年来功能并没太大进步，想用什么还是得自己折腾，在工程化方面比较考验开发者的个人素养。而django的虽然功能完善，但它的笨重在需要深度定制时，又显得束手束脚。
本文主要介绍了对网络返回数据进行变异的客户端健壮性测试实践经验。文章第一部分介绍客户端健壮性测试的基本概念；第二部分分享了基于接口返回数据变异的App健壮性测试方案设计的思路；第三部分主要解读了变异数据的构造和异常检测方案设计；第四部分介绍了精简变异数据的探索方案。
Web 领域已发展得十分庞杂，就知识规模来说已不是你我一个人可以穷尽。从 Web 前后端开发角度来看，前端当下正流行着 Next.js、Remix 等 SSR 方案、以及 React 后续继续开发的 Server Component 等等；后端方面则搞出了“云原生”相关的一整套技术生态，各路轮子百花齐放，一不留神就容易沉迷其中而难以自拔。
对于开发者来说，越来越重要的事情也是，放下“穷尽一切”的执念，寻找属于自己的一隅落脚之地。在学习精力、时间有限的背景下，关注点也需要开始区分优先级，关于哪些技术细节值得关注，哪些其实不必花太多时间。
在这寻找落脚之地的旅程中，对事物发展的脉络有一个大致的把握，也变得越来越重要。大致也是需要搞清楚，当前 Web 技术大概发展到了什么样的程度，当下有什么问题正在被解决，哪些技术又可能成为历史包袱被淘汰。
想起我自初中开始接触编程至今，冥冥中伴随着 HTML5 技术从萌芽到成熟的过程，当下 HTML5 已融入我们生活方方面面，乃至于已向客户端开发领域进一步扩展。也许可以就我的所见所想，简单理一理其中经历的一些比较关键的形态，也让我对接下来时间精力大概可以投向的方向有所感知。至于技术细节，网络上有着丰富的资料，这里就不再赘述。
视频剪辑软件，无论是桌面端还是手机端，都已经被剪映称霸。其中，有个“特效”的标签页，里面有各式各样的效果。
本文会以pixi.js为基础工具，介绍这里面的特效如何在Web网页中实现。
这里面的特效分为了两种：一种是直接改变当前绘制的滤镜，主要是通过解析.frag后缀的文件后渲染实现，例如模糊，扭曲等效果。另外一种是混合滤镜，专门实现一些氛围特效效果，主要是通过解析MP4视频资源（本质是图片序列），然后使用滤色混合模式实现，例如下雨起雾，烟花绽放等效果。
Web 领域已发展得十分庞杂，就知识规模来说已不是你我一个人可以穷尽。从 Web 前后端开发角度来看，前端当下正流行着 Next.js、Remix 等 SSR 方案、以及 React 后续继续开发的 Server Component 等等；后端方面则搞出了“云原生”相关的一整套技术生态，各路轮子百花齐放，一不留神就容易沉迷其中而难以自拔。
对于开发者来说，越来越重要的事情也是，放下“穷尽一切”的执念，寻找属于自己的一隅落脚之地。在学习精力、时间有限的背景下，关注点也需要开始区分优先级，关于哪些技术细节值得关注，哪些其实不必花太多时间。
Python是一门备受推崇的脚本语言，以其简单的语法和全面的功能而著称，可快速实现各种业务。本文从 CPython 对象构造器入手，介绍了浮点数对象在 CPython 底层数据结构中的表现形式以及对象创建的过程。通过进一步了解 CPython 动态性的实现方式，读者可望在阅读 CPython 源码后提升编写高质量代码的能力。
GC作为现代编程语言的自动内存管理机制，专注于两件事：1. 找到内存中无用的垃圾资源 2. 清除这些垃圾并把内存让出来给其他对象使用。GC彻底把程序员从资源管理的重担中解放出来，让他们有更多的时间放在业务逻辑上。但这并不意味着码农就可以不去了解GC，毕竟多了解GC知识还是有利于我们写出更健壮的代码。