本周的 GitHub Trending 非常给力,一是解决了 Rust 的学习问题,提供了一个全面的教学课程;二是提供了多个高性能工具,比如,为 PWA 而生的 atrilabs-engine,部署方便,前后端同学都可以用;性能是其他 Python linter 10+ 倍的 Ruff;以及解决环境变量加密问题的 infisical,解决 Helm 可视化及版本回滚问题的 helm-dashboard 都提升了效率。
以下内容摘录自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending 及 Hacker News 热帖(简称 HN 热帖),选项标准:新发布
| 实用
| 有趣
,根据项目 release 时间分类,发布时间不超过 14 day 的项目会标注 New
,无该标志则说明项目 release 超过半月。由于本文篇幅有限,还有部分项目未能在本文展示,望周知 ????
- 本文目录
- 1. 本周特推
- 1.1 4 天喜提 Rust:comprehensive-rust
- 1.2 看得见的 Helm:helm-dashboard
- 2. GitHub Trending 周榜
- 2.1 高性能 linter:ruff
- 2.2 为 PWA 而生:atrilabs-engine
- 2.3 开箱即用后台系统:vue-pure-admin
- 2.4 加密工具:infisical
- 2.5 多语言代码生成器:CodeGeeX
- 3. 往期回顾
- 1. 本周特推
1. 本周特推
1.1 4 天喜提 Rust:comprehensive-rust
主语言:Rust
New
Google Android 团队开设的为期 4 天的 Rust 综合学习教程,从基础语法学习,再进阶到泛型和错误处理,甚至最后一天还是一个 Android 教学内容。
1.2 看得见的 Helm:helm-dashboard
主语言:Golang、JavaScript
New
helm-dashboard 提供了 UI 驱动的方式来查看已安装的 Helm 图表,查看它们的历史修订版本以及 K8s 资源。你可以简单地通过 Web 界面就能回滚到指定版本。此外,它还集成了主流的问题扫描工具,支持快速在多个集群间切换。
2. GitHub Trending 周榜
2.1 高性能 linter:ruff
本周 star 增长数:600+,主语言:Rust
Rust 编写的 Python linter,从下图的性能对比中可以看出 Ruff 的性能是其他工具的几十倍。不同于传统的 linter,Ruff 还支持代码转换,能升级类型注释、重写类定义、对 import 进行排序等等。部分特性如下:
- 速度快,是现存 linter 的 10~100 倍
- 通过
pip
安装 - 兼容 Python3.11
- 支持 pyproject.toml
- 内置缓存,避免重分析未变更的文件
- 自动校正,用于自动纠正错误,比如:自动删除未使用的 import
- 几乎与内置的 Flake8 规则集相同
- 原生重实现了 Flask8 插件
GitHub 地址→https://github.com/charliermarsh/ruff
2.2 为 PWA 而生:atrilabs-engine
本周 star 增长数:900+,主语言:TypeScript
全栈 Web 开发框架,为 PWA 而生:
- 前端开发:可通过编写 React 代码或者可视化编辑器来提高生产效率
- 后端开发:目前 atrilabs-engine 支持 Python,对 Node.js 的支持在开发中
- 部署支持:CLI 提供了丰富的选项,你可以使用 GitHub Pages 或者 AWS 来部署
2.3 开箱即用后台系统:vue-pure-admin
本周 star 增长数:700+,主语言:TypeScript
vue-pure-admin 是一款开源免费且开箱即用的中后台管理系统模版。使用了最新的 Vue3、Vite、Element-Plus、TypeScript、Pinia、Tailwindcss 等主流技术开发。
2.4 加密工具:infisical
本周 star 增长数:950+,主语言:TypeScript
端到端的加密工具,可用于团队在开发工作流和基础设备上管理及同步环境变量。它设计得非常轻巧,只需要几分钟就能启动。目前,支持仪表盘、pull 和 inject 用的 CLI、数据自托管、控制环境变量权限(个人/共享)、集成 CI/CD。
GitHub 地址→https://github.com/Infisical/infisical
2.5 多语言代码生成器:CodeGeeX
本周 star 增长数:550+,主语言:Rust
CodeGeeX 是一个具有 130 亿参数的多编程语言代码生成预训练模型。CodeGeeX 采用华为 MindSpore 框架实现,在鹏城实验室 “鹏城云脑 II” 中的 192 个节点(共 1536 个国产昇腾 910 AI 处理器)上训练而成。特性:
- 高精度代码生成:支持生成 Python、C++、Java、JavaScript 和 Go 等多种主流编程语言的代码,在 HumanEval-X 代码生成任务上取得 47%~60% 求解率
- 跨语言代码翻译:支持代码片段在不同编程语言间进行自动翻译转换
- 自动编程插件:CodeGeeX 插件现已上架 VSCode 插件市场
GitHub 地址→https://github.com/THUDM/CodeGeeX
3. 往期回顾
往期回顾:
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