引言
在快速演进的技术浪潮中，后端并发模型、云端与浏览器端的 AI 推理，以及 Serverless 资源优化都在同步升级。为了帮你在浩瀚信息中“一眼定位”所需知识，本期《精选周刊》将 7 篇优质文章按 「Python 生态 → AI 推理 → 云原生」 三大主题分层归类，让你用最小认知成本完成技术摄入与后续复用。
本期精选文章
① Python 生态
主打 异步并发 + 微框架事件 + 分布式协调，关注代码层面的性能与可维护性。
| 层级 | 文章 | 导读关键点 |
|---|---|---|
| 并发升级 | gevent 已死，请用 asyncio 或 uvloop | Python 3.11 + uvloop 的异步循环在网络 I/O 场景已全面跑赢 gevent；文中给出迁移诀窍与性能对比，帮你无痛拥抱现代 async IO。 (掘金) |
| 事件驱动 | FastAPI-Events 入门指南 | 3 步学会在 FastAPI / Starlette 中触发、监听异步事件；示例即插即用，适合为现有 API 增配解耦式消息流。 (掘金) |
| 框架底座 | Starlette 和 FastAPI 的区别 & 使用 Starlette | 把 FastAPI 当“整车”，Starlette 是“底盘”：搞懂二者关系后，可按需轻装上阵或享受快递式依赖注入。附路由、Middleware 最小示例。 (掘金) |
| 分布式协调 | Kazoo：Python 操作 ZooKeeper 的利器 | 高度封装 + Watcher 监听示例，十分钟上手 ZooKeeper 节点增删改查，为微服务提供一致性“管家”。 (掘金) |
② AI 推理
从 模型原理 到 浏览器端落地，覆盖深度学习工程化的两端。
| 层级 | 文章 | 导读关键点 |
|---|---|---|
| 模型基础 | 什么是 LSTM 模型，如何实现应用 | 通俗阐释 LSTM 解决“长期依赖”难题的门控机制，附 PyTorch & TensorFlow 双版本代码片段，适合 NLP / 时序预测入门。 (掘金) |
| 前端推理 | Web 端推理：ONNX Runtime（ORT）入门 | 了解 ORT-Web 如何借 WebAssembly / WebGPU 在浏览器本地跑模型，示例覆盖模型加载、输入预处理与性能提示。 (掘金) |
③ 云原生 / Serverless
聚焦 资源-成本平衡 与 实践经验。
| 文章 | 导读关键点 |
|---|---|
| 在函数计算中为 Puppeteer 选择合适的 CU 配置 | 实测得出“2 CU (≈ 2 vCPU / 8 GB)”最能满足 Chromium 渲染与截图稳定性的甜蜜点，并给出内存爆栈排查脚本。 (掘金) |
