Python 软件基金会从 Anthropic 获得 150 万美元

Anthropic承诺向Python软件基金会拨款150万美元，通过为期两年的合作加强CPython和PyPI的安全性。

在四个月前 Python 软件基金会拒绝了一笔 150 万美元的捐款后，现在同样数额的捐款将再次捐给该基金会，不过这次来自不同的来源。

Anthropic，最出名的是作为 Claude 背后的人工智能研究公司，这是一种被全球数百万人使用的大型语言模型（LLM），已经承诺向 Python 软件基金会捐赠 150 万美元，作为一项为期两年的新合作的一部分，旨在加强整个 Python 生态系统的安全，特别关注 CPython 和 Python 软件包索引（Python Package Index）。

根据公告，这笔资金旨在推进PSF的安全路线图，使工作能够更好地保护数百万PyPI用户免受

新电影《Python：纪录片》追溯这门语言的故事

《Python：纪录片》是一部新的90分钟电影，讲述了一个副项目如何发展成为世界上最具影响力的编程语言之一的故事。

开源生态系统中的一些事物绝对是基础性的——它们塑造了今天我们所知的样子。其中最大的一项就是 Python 编程语言。而现在，它正为全球社区带来一些略有不同且相当令人兴奋的东西——一部电影！

是的，没错。一部全新的电影，《Python：纪录片》，刚刚发布，追溯了世界上使用最广泛的编程语言从谦逊起点到全球统治地位的故事。根据最新且备受尊敬的TIOBE指数，截至2025年8月，Python是世界上使用最广泛的编程语言——故事结束。

这部90分钟的电影以1990年代初的阿姆斯特丹为开场，讲述了Guido van Rossum如何以副业的方式开始开发Python。最初只是一

Python 3.14 发布，支持自由线程模式

Python 3.14 引入了自由线程模式、t 字符串和新的调试器接口，带来了显著的速度和可用性提升。

就在上一版 v3.13 发布整整一年后，Python 团队正式发布了这个世界上最流行的编程语言的 v3.14 版本。

此次发布中最大的一项新增功能是自由线程 Python，它移除了全局解释器锁（GIL），允许真正的并行执行。这一期待已久的变化使开发者能够充分利用多核 CPU，并为用纯 Python 构建高性能应用打开了新的可能性。开发者表示，这是 Python 历史上最重要的进步之一。

另一个亮点是引入了模板字符串字面量，即 t-strings，它使用熟悉的 f-string 语法，但设计用于自定义字符串处理。类型注解现在是延迟求值的，从而在复杂或前向引用的代码中表现更好。异常处理也变得稍微简化，因为某些 except 表达式现在可以省略括号

Solus 开启新纪元：推出 Polaris 仓库并移除 Python 2

Solus Linux 进入 Polaris 时代，引入了新的稳定软件仓库并移除了旧的 Python 2 组件。

Solus 是一个滚动发布的 Linux 发行版，它对更新采取更保守的方式以确保稳定性，现在随着 Polaris 仓库的启动进入了开发的新阶段，团队称之为“新纪元”的开始。这一举措紧随去年的成功 Usr-Merge 迁移之后，该迁移将核心系统目录统一到了 /usr 下。

但是开发者说的“epoch”到底是什么意思呢？简而言之，它是该发行版软件包仓库的一个主要二进制版本。提升 epoch 意味着创建一个基于现有仓库的新仓库——在这个例子中，就是从Shannon迁移到Polaris。其目的是确

Python 软件基金会因多样性、公平性和包容性限制撤回 150 万美元美国政府资助

Python 的管理机构放弃了一笔 150 万美元的美国资助，称反 DEI 条款违反了其使命和社区精神。

Python 软件基金会（PSF）宣布，在发现协议条款会限制其支持多样性、公平性和包容性（DEI）项目的能力后，已撤回向美国国家科学基金会提交的 150 万美元提案。事情的经过如下。

2025年1月，PSF申请了美国国家科学基金会（NSF）《开源生态系统的安全、保障与隐私》项目的资金。该提案旨在解决Python和PyPI中的结构性漏洞，旨在增强Python生态系统的安全性，并保护数百万用户免受潜在的供应链攻击。

这笔价值150万美元、为期两年的资助，对这个相对较小的非营利组织来说是一个重大机遇。该组织的年预算约为500万美元，员工仅有14人。

在由PSF驻地安全开发

如何使用 Python 构建并行智能工作流 | 分步教程

介绍

大型语言模型在生产环境中使用可能具有挑战性，因为它们可能存在不准确、不一致和延迟的问题。随着模型变得更大、更强大，人们往往倾向于在每个提示中加入更多的上下文和更复杂的指令，希望模型能够处理，但使用单个系统提示和相对较大的模型时，延迟可能在3到15秒之间。如果你正在构建一个对时间敏感的代理，例如电话对话机器人，这样的暂停时间对代理来说太长了。