2023 年是 Python猫 创办的第 5 年，2024 年已经到来了，我们照例做一个简短的年终回顾吧。
1、30000 订阅与 200 原创。 2020 的年终总结时，公众号订阅数刚破 20000，3 年后，我们终于也达成了 30K 成就。另外原创文章数也突破了 200 篇。如果你已经关注了，记得加个星标，否则有可能无法及时看到推送。如果你是在其它平台关注的，欢迎也到公众号上点个关注 呢~~
2、Python 潮流周刊。 潮流周刊是我们过去一年最大的变化，是我最主要的精力投注之处。现在已更新到第 33 期，我的长期目标是坚持个 5 年。每周一期的周刊目前还需要耗费我比较多时间精力，新一年里计划会做一些自动化和效率提升。周刊里绝大部分内容是英文，中文内容偏少，主要原因是中文的内容创作者偏少/我接触有限，欢迎大家来推荐/自荐。
3、个人博客。 周刊中主要就是分享信息链接，但某些封闭的平台却不支持，这促使我搭建了个人博客，把它作为了自己文章的首发平台。博客每月的浏览量在 10K 左右，新的一年希望能更上一步。Github、Vercel 和 Cloudflare，现在搭建个人博客真是太简单方便了，建议没有博客的同学都去了解和动手一下。
4、Github 项目。 Pyth服务器托管网on 潮流周刊和 Python 为什么 两个项目有幸得到@Barret李靖 的推荐，星星数双双破千了！两个都算是技术科普类项目，希望能让一些新接触 Python 的人增加知识面，真的喜欢上这门语言。
5、Telegram、Twitter 和 Feedly。 过去我不用 Telegram，少用 Twitter，Feedly 则停用了很多年。没有特殊的原因，就是某项上网技能不足。目前电报频道@pythontrendingweekly 有 1.6K 关注，Twitter 有 1.4K 关注，在新一年里有了不错的起步。Feedly 里的订阅源已经飙升到 450+，重塑了我的信息摄取习惯，对写作周刊帮助极大。我感觉打开了新世界的大门，以后有时间会详细聊聊这些。
6、即刻与小红书，头条与星球。 过去几年里，我会持续分享一些文章之外的微头条/短小内容，不知不觉，今日头条获得了 28K 关注，Python知识星球也有 2.6K 关注。但断崖式的阅读和互动让我寒心，我下定了决心，会逐渐抛弃它们。即刻和小红书是新的尝试，作为观察席的替代补充。
7、2023 + 2022 年的文章。 近两年创作/翻译的文章依然是很少，一个原因是自己胸无点墨，另一原因感觉已被这张图精准概括了……
2023 年的周刊为我增加了不少内容输出量，曾梳理过《Python 潮流周刊第一季完结（1~30）》，这里就不罗列所有文章了。以下是 2023 年的文章合集：
Python 潮流周刊第一季完结（1~30）
聊聊技术周刊的变现
对比编程语言的四种错误处理方法，哪种才是最优方案？
《流畅的Python》第二版上市了，值得入手么？
性能最快的代码分析工具，Ruff 正在席卷 Python 圈！
为什么 Python、Go 和 Rust 都不支持三元运算符？
ChatGPT 开源了第一款插件，都来学习一下源码吧！
这一次，Python 真的有望告别 GIL 锁了？
我经常读的 9 个英文 Python 网站
Python 发展趋势：与 Rust 深度融合、更易于编写 Web 应用
2022 年末，由于个人状态不佳/实在是懒，没有写年终总结。这里也把过去的文章罗列记录出来。以下是 Python猫 2022 年的文章：
Python 为什么如此设计？
Python 缩进语法的起源：上世纪 60-70 年代的大胆创意！
谷歌、微软、Meta？谁才服务器托管网是Python最大的金主？
Python冷知识：如何找出新版本增加或删除了哪些标准库？
万万没想到，除了香农计划，Python3.11竟还有这么多性能提升！
如何免安装使用 Python？推荐 17 个在线的 Python 解释器！
Python 3.12 目标：还可以更快！
继GitHub的Copilot收费后，亚马逊推出了 CodeWhisperer，感觉不错哟！
Spring 使用 Mypy 检查 30 万行代码，总结出 3 大痛点与 6 个技巧
PyCharm 2022.2 发布了，支持最新 Python 3.11 和 PyScript 框架！
7 行代码搞崩溃 B 站，原因令人唏嘘！
警惕！Python 中少为人知的 10 个安全陷阱！
Python 为什么不设计 do-while 循环结构？
最后附往年回顾：
Python猫 2021 文章小结，翻译竟比原创多！
2020年Python文章盘点，我选出了个人TOP10
我的 2019 年 Python 文章榜单
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Scipy的ODR正交距离回归（ODR-Orthogonal Distance Regression）模块，适用于回归分析时，因变量和自变量之间存在非线性关系的情况。它提高了回归分析的准确性和稳健性。对于需要解决非线性回归问题的科研人员和工程师来说，它具有非常…
