Python

如果你问我2026年学习AI Agent的最佳方式是什么，我会说：绝对是从零自己动手构建。这不仅对学习至关重要，如果你要打造一个高效、个性化且健壮的生产级AI Agent，从零开始往往是最佳选择。例如，你能找到的所有代码生成Agent（如Claude Code、Codex、Cursor等），都是基于其产品需求定制架构构建的。 当然，这并非否定现有框架的价值。…

你能在一杯咖啡还没喝完时搭建出你的第一个模型。 先说一句可能听起来有点“逆风”的话： 机器学习并不难。难的是在不必要的复杂性里摸爬滚打。 多数人被机器学习劝退，不是因为不够聪明，而是因为在他们还没开始训练模型前，整个生态就已经把微积分、矩阵符号和数千页的文档砸过来了。 在用 Python 写代码 4 年多、并教过不少开发者（包括非常资深的）之后，我得出一个结…

LangChain 系统性能深度对比：Python 与 Go 在 AI 应用中的实战评测 Lovable，这家高速增长的 AI 公司，今年将其后端从 Python 迁移到 Go，将服务器使用和部署时间从约 15 分钟降至约 3 分钟。Go 正日益被视为现代 AI 系统的理想语言，从高吞吐的 RAG 管道到多工具的 Agent。 但若要真正评估 Go 在生产级…

现代 Python 技术栈更快、更干净，效率提升 10× —— 这是开发者在 2026 年的升级方式 如果你写 Python 已经有一段时间了，你大概觉得自己的工作流“够用了”。你用 pip，建个 venv，偶尔跑一次 black，然后提交代码。 但我得说一句可能不太舒服的话： 你的工作流已经过时了。 并不是坏了——只是和 2026 年最优秀的 Python…

立即构建仪表盘、追踪器与工作流。 对于有经验的 Python 开发者而言，经常会遇到这样的需求：管理层希望快速构建一个内部仪表盘或工具。虽然这听起来颇具挑战，但事实是，企业运营确实离不开各类内部工具，如数据看板、审批流程、KPI 追踪器和自动化机器人。Python 凭借其丰富的生态系统，正是构建这类应用的理想选择。 在经历了多年为不同团队构建内部系统的实践后…

构建仪表盘是数据驱动应用开发中的常见需求，无论是用于系统监控、业务分析还是成果展示。然而，选择合适的工具至关重要——一些工具性能不佳，一些将简单的可视化复杂化，另一些则因模板僵化而限制了灵活性。 幸运的是，Python 生态提供了多样化的选择，无论你倾向于通过代码实现精细控制，还是希望通过低代码方式快速搭建，都能找到合适的方案。 1. Dash Dash 是…

小工具，大作用。 Python 工具带：12 个能解决大问题的小型库 发现一打容易被忽视的 Python 库，它们安静地让开发更顺滑、更高效、更聪明——一次优雅的 import 就够。 如果你是有经验的 Python 开发者，你的工具箱里可能已经装满了 requests、pandas、flask 和 numpy 这样的“大腕”。但在这些明星库之下，还隐藏着一…

深夜，当办公室的灯光一盏盏熄灭，总有一块屏幕还在固执地亮着。 一位数据科学家靠在椅背上，目光紧盯着那条几乎停滞的进度条。数据集不大，机器也不差，问题在于 Python 正在忠实地、一个接一个地执行任务。 许多开发者都经历过这样的时刻。此时，“并行处理”的念头极具诱惑力——直到你真正尝试使用 Python 自带的 multiprocessing 模块，才发现它…

从Jupyter到Web应用：用Python、FastAPI与LangChain构建可部署的AI工具（第1/2部分） 为何需要将AI脚本转化为Web应用 在Jupyter Notebook中成功验证一个AI模型（如问答或文本摘要）后，其价值往往受限于本地环境。团队无法协作，用户无法访问，模型的价值难以释放。 核心在于：AI的价值不仅在于模型本身，更在于其可访…

写出更简洁、更聪明的 Python 函数 许多开发者，包括经验丰富的老手，在编写 Python 函数时都会不自觉地陷入一些常见陷阱。这些做法短期内或许不会引发问题，但随着代码库的增长，它们会导致代码变得难以维护、效率低下。 如果你对 Python 函数的理解还停留在“能跑就行”，现在是时候升级你的认知了。了解这些常见误区并采用最佳实践，能让你的代码焕然一新。…