大会日程公布｜PyCon China 2024 周末上海见！

分享主题：怎么编写兼容同步 IO 和异步 IO 的 Python 代码

由于 asyncio 的设计原因，Python 的同步 IO 生态和异步 IO 生态彻底被撕裂，很多的时候作为库作者，我们需要同时兼容这两种不同的 IO 形式。本次主题演讲我将介绍几种不同的方法，用于编写兼容不同 IO 模式的代码。他们分别在我的开源项目 baize、typedmongo、fish-audio-sdk 中被应用。

分享主题：用 eBPF 观测 Python

大多数项目都是利用 Python 的胶水性质观测其他事件，少有关于使用 eBPF 观测 Python 自身的讨论。主要原因之一是 Python 本身有一套虚拟机，直接使用 eBPF 观测 Python 只能看到 CPython 的实现而非 Python 业务代码。

这个主题将提供一种使用 eBPF 观测 Python 虚拟机的方案，并分享使用此法排查若干开源项目 bug 的案例。

分享主题：GraphRAG Revisited

从去年我们首次提出 GraphRAG 并给出开源实现，并在 PyCon China 2023 首次分享了 Chain of Exploration 等方法，又经过了一年，RAG 与 GraphRAG 已经有很多令人兴奋的演进，借此机会我们来一起尝试讨论、回答 GraphRAG 到底可以做什么、怎么做、它到底贵不贵等问题。

圆桌：如何更好的用 AI 辅助编程代码

圆桌：如何更好的用 AI 辅助编程代码

圆桌：如何更好的用 AI 辅助编程代码

分享主题：利用 Pydantic 提升 Python 代码的开发体验

Pydantic 是 Python 中一个被广泛使用的数据校验及序列化库。知名 web 框架 FastAPI 即是利用它生成了自己的 OpenAPI 页面。2.0 版本后，Pydantic 的核心改为用 Rust 实现，在性能提升的同时，对于扩展性有影响吗？

本主题将逐步展示我们是如何扩展 Pydantic， 实现一个易于用户使用的 API 数据描述方式，并生成 UI。

分享主题：UtilMeta -  面向服务端应用的 Python 渐进式元框架

深度介绍一个简洁高效的 Python 后端元框架 UtilMeta，以及如何使用 UtilMeta 框架大幅提高 Python 后端开发者的开发与运维效率。

1. UtilMeta 框架的声明式接口定义方式。

2. UtilMeta 框架独创声明式 ORM 机制。

3. UtilMeta 渐进式元框架的特性。

4. 使用 UtilMeta 管理平台一键管理上线后的 UtilMeta 服务和其他 Python 服务。

5. 展望 UtilMeta 项目未来的 RoadMap。

分享主题：NoneType 会是类型系统的奇点吗？

在当今的 Python 开发中，类型提示（Type Hinting）和静态类型检查工具的普及，使得代码的可读性和可靠性得到了显著提升。然而，这个类型体系中存在一个特殊的角色——NoneType。

本次演讲将从 PEP 483 中的子类化定义出发，将结合编程界长期以来对 NULL（在 Python 中即为 None）的争议，分析 NoneType 作为一个特殊类型在实践中的挑战和影响。

分享主题：简化 Python Web 应用部署：基于开源工具的自动化 K8s 运维

当你的 Python Web 应用开发完成之后，下一步就是如何将它部署上线。一次完整部署不仅仅是部署应用本身，还包括部署 ingress、数据库、监控等一系列运维工作。我们将介绍不同的开源工具来简化这些运维操作，包括使用 helm charts 直接管理 k8s、基于 fly.io 的 PaaS 方案，以及 Canonical 推出的 juju 新工具。你将了解每种工具的优劣势，帮助你做出适合自己需求的选择！

分享主题：TIDB.AI：如何应用知识图谱增强文档问答型机器人

分享主题：类脑计算领域中的 Python

类脑计算模型的重心主要集中在脉冲神经网络（SNN）上，其具有的天然的 Spike-driven 特性与类脑芯片的独特设计搭配可以以不到百分之一的计算量和能耗实现与人工神经网络相似的性能。主题演讲中将介绍：

1.生物全脑模型的模拟，如何利用 Python 实现。

2.脉冲神经网络（SNN）的最新研究进展，以及它的独特特性。

3.基于 Python 脉冲神经网络模拟框架的设计。

分享主题：从头聊聊 Python 的 JIT 实现

分享主题：人生苦短，嵌入式 AI 用 Python

MicroPython 在嵌入式设备上开发机器视觉应用的潜力，结合主流 RTOS 部署 Python 相关的人工智能应用，实现实时的机器视觉任务。通过 TensorFlow Lite 与 Python 的结合，开发者可以轻松实现图像识别、目标检测等任务，并充分发挥 TensorFlow Lite 在嵌入式设备上高效运行深度学习模型的优势。

分享主题：深入 Python debugger 及其演进

Python 为调试应用程序提供了较为丰富和方便的工具，但 Python 发展这么多年，pdb 等 debugger 是如何演进的，我们又有哪些办法可以更高效的进行 Python 项目的调试呢？本次分享将会深入 Python debugger，一起揭开其应用调试的面纱。

分享主题：使用 Python 编写 Kubernetes 集群控制器的实践

本次演讲将聚焦如何使用 Python 编写 Kubernetes 控制器，结合一个云节点预留的实际案例，深入解析其应用。通过实际项目的演示，我将展示如何利用 Python 和 Kubernetes 的控制器扩展功能来实现资源的动态管理。我们将探讨自定义控制器的设计，以便对节点进行预留和灵活调配资源，从而在满足业务需求的同时，提升系统的稳定性和资源利用率。该议题适合对云平台开发和资源管理感兴趣的技术人员，为其提供一种高效的资源控制方法和思路。

分享主题：Python 在量化交易风险管理中的实务应用

1、Python 在不同风险管理领域中的运用差异（包含常用的库、函数、模型区别）；

2、什么是量化交易？介绍量化交易的特点，偏重于海量数据分析和算法模型；

3、用 Python 实现量化风控中的风险计量和组合优化，包括在险价值的计算、因子暴露的分析等等。

分享主题：API Copilot 助力开发高质量 Python API 应用

API Copilot 可以帮助开发者通过自然语言来轻松地生成 OpenAPI 文档，且符合开发者定义的 Spectral API 规则。如果开发者已经有一个现成的 Python API 应用，无论使用 Django、FastAPI、Flask 或其他的 Python API 框架，API Copilot 都可以把代码一键转换成 OpenAPI 文档。

那么，你也许会更加好奇 API Copilot 如何基于 LLM 开发实现？

圆桌：程序员多样化的成长路径

圆桌：程序员多样化的成长路径

分享主题：基于 LangGraph 构建可靠的 AI Agent 系统：从理论到实践

分享主题：深入浅出 pyecharts

本次演讲中，我们将探讨 pyecharts 的项目历程，介绍这一工具如何通过封装 Echarts为 Python 用户提供易于使用的数据可视化解决方案。我们将深入了解其实现方式，并讨论 pyecharts 如何帮助用户更有效地展示和理解数据，从而在数据分析和报告中获得更佳的视觉效果。

分享主题：基于 Python 的新兴领域专用语言（Python-based  DSLs）

分享主题：Pytorch 模型优化部署背后的技术探究

本次分享将通过两个异常检测模型的部署实例，深入剖析 PyTorch 模型优化与部署背后的关键技术，重点介绍 TorchScript-based 和 TorchDynamo-based两种模式的工作原理及应用场景，展示如何将模型转换为高效的部署格式，并实现推理加速。本次分享将结合代码示例与实际项目案例，帮助开发者掌握优化与部署方法。

分享主题：非程序员如何学习和使用 Python？

随着数字化的普及和AI应用的火爆，越来越多的非程序员群体，也开始关注 Python 的学习。

我将针对非程序员群体，围绕以下3点，进行 Python 的推广和学习引导：

1、Python 越来越流行，不是程序员的朋友也学习了起来，背后的原因是什么？

2、Python 方向众多，非程序员如何选择学习方向？

3、非程序员如何快速入门并掌握适合自己的 Python 技术？

分享主题：API First 在构建云服务 Python SDK 中的实践

所有云服务厂商都面临着需要为自家的云服务提供多语言、标准化、一致性高、易于调试、安全高的SDK体验问题。为了解决这一问题，我们构建了围绕TypeSpec的一系列生态，将API Fisrt的理念落实到了云服务SDK的开发流程中。本次演讲会介绍什么是TypeSpec以及TypeSpec的生态，同时探讨API First在构建云服务Python SDK中的实践，演示如何基于TypeSpec从0开始实现一个云服务的Python SDK。

分享主题：残缺的 Type hint 设计与 Any 的滥用

在开源项目里，Type hint 由于能提供更好的代码提示和预检查，所以大行其道。但由于 Type hint 本身设计的缺陷以及某些老 Python 程序员并不懂如何编写 Type hint 所以大量错误或 Any 存在于知名开源项目里。本次闪电演讲，我要把我经常使用的著名开源项目拿出来鞭打他们的 Type hint 编写问题。

分享主题：Iac 领域中大模型的应用

基础设施即代码（Infrastructure as Code, IaC） 是一种云资源部署与管理的方式，使基础设施的创建、配置和管理可以通过代码来定义。在实际使用 IaC 工具时，开发者会面临的问题是编写和管理基础设施模板（如 阿里云 ROS、Terraform 等）可能涉及许多细节和配置选项，导致学习成本高。本次分享将介绍如何AI来解决此问题。我们借助大模型的内容理解与生成的能力，结合 RAG、FunctionCall 等方法构建 ROS 模板生成的 Agent，实现了根据用户自然语言描述云资源架构需求生成模板的能力，降低用户使用 IaC 的门槛。

分享主题：Pandas 人口和劳动供养数据分析

使用 Pandas，分析中国的人口数据。计算每个年龄层的人口数据和变化。推算生育率，劳动供养率等数据的变化趋势，并对未来做有限预测。

分享主题：ChatDBA：数据库智能助手实践

ChatDBA 是由上海爱可生开发的一款数据库运维领域的智能辅助系统，通过对话交互，提供数据库故障诊断、专业知识学习、SQL 生成和优化等功能，旨在提升 DBA 工作效率。本次分享将主要介绍 ChatDBA 是如何利用大语言模型实现其数据库故障诊断智能助手功能。

分享主题：代码厨房社区的最初和最终幻想

除了开源松的参与流程介绍，这个分享还会试图展开代码厨房社区的短暂历史和暂不明朗的未来图景。我想要建立一个什么样的技术社区？我们需要什么样的技术社区？脱离商业公司支撑下的技术社区应该如何存在和发展？一方面是介绍实验过程和结果，另一方面也是寻求答案和讨论。

项目地址：https://github.com/apiflask/apiflask

项目作者：李辉

APIFlask 是一个轻量的 Python web API 框架，基于 Flask 和 marshmallow-code 项目实现。它易于使用，高度可定制，可搭配任意 ORM/ODM 框架，并且和 Flask 生态 100% 兼容。

项目地址：https://github.com/codekitchen-community/fine-weather

项目作者：Allen

基于 Python 和 Vuejs 实现的相册程序。使用它可以轻松部署一个自己的相册网站，记录人生中的每一个”好天气“。

项目地址：https://github.com/pdm-project/pdm

项目作者：明希

PDM 是一个支持最新PEP 标准的现代 Python 包和依赖项管理器。它不仅仅是一个包管理器，还可以在各个方面提升你的开发工作流程。

项目地址：https://github.com/pyecharts/pyecharts

项目作者：孙海林

pyecharts 是一个基于 Python 的开源数据可视化库，它在 Echarts 的基础上进行封装和优化，提供了丰富的图表类型和交互功能。

项目地址：https://github.com/utilmeta/utilmeta-py

项目作者：周煦林

UtilMeta 是一个面向服务端应用的渐进式元框架，基于 Python 类型注解标准高效构建声明式接口，支持使用主流 Python 框架作为运行时实现或渐进式整合。