Python

Octop 是腾讯云开源的、可以自己部署的多用户 Agent 平台，MIT 协议, 虽然叫Octop但是大家都叫他"开源版workbuddy"。单个 Python 进程就把对话、技能、知识库、IM 通道、定时任务和插件系统全装下了。这篇按「装、配、用、扩展、加固」的顺序，把一小时能跑通的路径完整走一遍，最后附一个从零写的插件。

如果你已经用过一些 LLM SDK（其实我只用过Langchain），你会发现一个共性问题：模型调用很快能写出来，但“像样的聊天界面 + 会话管理 + 上线部署”这三件事会很快把代码变复杂。
Chainlit就是专门解决这个问题的：用很少的 Python 代码把对话应用搭起来，并且保留足够的扩展能力。

好吧, 你可能说，我可以让AI生成前端呀, 但是吧, 一是它不一定符合你的需求, 二是它需要你去维护(维护很费成本的哦)，三是完善的前端很费token呢。

当然啦，也可以直接使用langchain自带的部署功能，不过还需要注册个账户，还不知道后面会不会额外收费，总的来说感觉差了一点什么，可能这是大多数流行应用不用langchain的原因?

其实langsmith的功能是真的棒，可是我就是不想注册个账户而已.

前面12篇主要是“读懂OpenClaw”，这一篇番外咱们换个姿势：
自己用Python做一个迷你版，只保留命令行交互。

这个问题其实不是太复杂，可以通过在线的工具或者付费的工具完成，但是在线服务需要将文件上传到别人手里，而付费工具一般需要买会员，仅仅用一下就开个会员实在麻烦，再者批量搞起来也不方便，所以搜索了一下相关代码，代码是Python语言。

typer的作者与著名项目FastAPI是同一个作者，作者擅长在已有库的基础上大幅度的提升用户体验，typer自然也不例外, 因为作者也大力提倡python的类型标注，所以typer的使用在Python 3.6+才能获得最佳体验。

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如果你厌倦了多线程，不妨试试python的异步编程，在引入async, await关键字之后语法变得更加简洁和直观，又经过几年的生态发展，现在是一个很不错的并发模型。

分享一些用Python处理yaml和嵌套数据结构的的一些技巧，首先从修改yaml格式文件的问题出发，演变出了各个解决办法，又从最后的解决办法中引申出了普适性更强的嵌套数据结构的定位方法。

做一个h5视频网站应该最重要的就是视频源，至于视频源从哪里来这是一个问题，不过这里提供一个很小的数据集，不要问我怎么来的，问就是网上来的^_^。

研究了一下搜索引擎的大概原理，一个可以商用的搜索引擎是比较复杂的，但是搜索引擎的内核(自认为的)还是可以写写的。本文使用Python来编写全文搜索引擎。

想尝试写一个web框架，不是因为Django, Flask, Sanic, tornado等web框架不香, 而是尝试造一个轮子会对框架的认识更深，为了认识更深自然不应该依赖第三方库(仅使用内置库)。

人的精力是有限的，所以将目光聚焦在更小的范围内，也许能够得到性价比最高的效果，基于这个目的，我们可以通过Python等编程语言来寻找股票市场中符合自己选择意向的股票列表, 即本文所说的股票池, 在这个Python构造的股票池中我们可以将更多的精力用在合适的标的上。

吾生也有涯，而知也无涯。以有涯随无涯，殆已！

人的精力是有限的，所以将目光聚焦在更小的范围内，也许能够得到性价比最高的效果，基于这个目的，我们可以通过Python等编程语言来寻找股票市场中符合自己选择意向的股票列表, 即本文所说的股票池, 在这个Python构造的股票池中我们可以将更多的精力用在合适的标的上。

最近使用了不少通讯工具的接口, 比如企业微信机器人，钉钉，微信公众号的接口(未认证的订阅公众号)，相对于邮件来说，它们的表现形式太弱。比如没有更丰富的版本方式。当然了，并不是说表现形式越棒就是越好的通知手段，这个依个人情况而定，而我恰恰需要比较丰富的表现形式，最终还是回到了邮件，邮件真香!

如果你会编译原理，对其中的词法分析算法，语法分析算法足够了解，那么用什么语言来做这样的一件事情都是可以的，之所以使用Python只是因为本人会的编程语言中, Python的使用时间最长，也最得心应手。所谓性能什么的不在本文的考虑范围内, 本文主要重点是语法分析的表达式的解析，语法解析使用的是普拉特分析法，一种自顶向下的语法解析方法。