谢乾坤 | Kingname

有时候，我们需要使用多行字符串配合format格式化函数来生成Markdown文本。例如，我现在开发了一个AI对话机器人，我发送一个txt文件过去，他首先帮我总结整个文件的内容，然后以问答的形式列出10个要点。

我们知道，Python里面，json.dumps是序列化操作，json.loads是反序列化操作。当我使用json.dumps把一个字典转换为字符串以后，也可以使用json.loads把这个字符串转换为字典。

那么，有没有可能出现这样的情况：某个字典，使用json.dumps转换成了字符串s。但是当我使用json.loads(s)时，却会报错？

利益不相关声明，今天介绍的所有工具，都跟我没有任何软文合作，也没有金钱往来。我在这篇文章里面对他们做介绍仅仅是因为他们对我确实非常有用。

最近几个月，国产大模型相继推出了自己的 App，这些 App 不仅可进行 AI 对话，还能提供各种智能工具。谈论AI对话功能的文章太多了，我就不赘述了。今天聊聊他们的其他功能。不可否认，国产大模型比国外的大模型差了不少，但我一向秉持重器轻用的观点，我不管这些App提供了多少功能，我只看它里面有没有功能适合我，即便它提供了100个功能，我可能只会使用它其中一个适合我的功能。

最近大家都在说LLama3如何如何强大，追赶Claude3，超过GPT 4。但如果大家真的使用过，就会发现它连基本的中文都回答不好。如下图所示：
LLama3总是尽可能回复英文，并且还会加很多表情符号。

在《一日一技：自动提取任意信息的通用爬虫》这篇文章中，我提到可以通过大模型从网页内容里面提取结构化信息。为了节省Token，文章里面我直接提取了页面上的所有文本。

如果你使用macOS，想看上面某个软件使用什么技术开发的。那么你可以使用这个方法。它对普通人来说可能没什么用。如果你本来就做macOS软件开发，那么这个方法可能会很有用。

首先，我们知道macOS上面，安装的软件一般都放在/Applications/或者~/Applications文件夹里面。这里我以阿里网盘为例。

当你要自己发布一个Python包时，下面这两个小技巧可能对你有用。

pip安装后执行代码

今天公众号粉丝群里面，有同学提问：

这个同学自己开发了一个Python包，这个包在使用pip安装时，会产生一些临时文件。他希望安装完成以后，能够自动清理这些临时文件。

我最近在使用一个第三方库，叫做RapidFuzz。它有一个工具函数，叫做utils.default_process，在官方文档里面，是这样介绍的：

红色方框里面说，这个函数可以移除所有的非alphanumeric字符。如果我们使用翻译软件，会发现alphanumeric的意思是字母和数字。如下图所示：

因此，我想当然的觉得，这个功能函数，只会保留26个英文字母的大小写加上10个数字，一共62个字符。把除此之外的所有其他字符都移除掉。

我三年前写过一篇文章：《小问题大隐患：如何正确设置 Python 项目的入口文件？》。讲到Python项目应该如何正确组织代码结构。入口文件应该在最外面，调用关系应该是从外向内调用。而不要学Java，从一个很深层的文件夹里面往外调用。

不过我在这篇文章的最后，也提到了一种例外情况，那就是工具脚本不受这个规则的限制。如下图所示。

经过一年多的发展，各种开源大模型现在已经相当不错了。国产的Qwen 1.5的生成效果已经能满足一些日常使用。

有一些同学可能之前一直在用网页版的ChatGPT、Kimi Chat、文心一言或者通义千问，那么你可能会遇到如下一些问题：

1. 网络问题。例如ChatGPT需要特殊的网络才能访问。
2. 审查问题。国产大模型会大量屏蔽关键字，有一些你觉得完全没有任何问题的回答，它会告诉你不符合法律规范，不能回答。
3. 不能自定义模型，网页版的这些大模型，你没有办法做微调，难以自定义内容。当你花了大量时间设计了一个高级Prompt，把模型洗脑成了猫娘，结果第二天它又不能用了。
4. 隐私泄漏问题，担心大模型的开发商把你问的问题和上传的信息挪作他用。

当你被这些问题困扰，那么你可以考虑离线运行开源大模型。完全不需要网络，因此不存在隐私泄漏的问题。你可以随意对模型进行微调，想弄成猫娘还是伪娘都随你的想法。没有任何审查，想怎么问怎么答都可以调整。