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背英语单词总是 Abandon？ 向多邻国 🦉 取经，让单词主动提醒自己 背单词，在英语学习中实在无法避免，从小学到研究生，甚至部分工作岗位也需要记单词。 但抱着单词书啃，或者手机上一板一眼背单词，效率实在太低。现在 LLM 这么火，为何不利用起来？ 毕竟 LLM 中间的 L 就是 Language 的意思，LLM 对付其他严谨任务可能差点意思，但英语等语言可是它的强项，能用技术解决问题，就不要麻烦自己！ 本文就来分享一下，怎么用欧路词典 API、LLM 和 Telegram 机器人搞个英语词汇学习助手，让你背单词不再痛苦。 当然，也可能用几天就感觉很烦人，毕竟灵感来自多邻国 App🦉。 项目目标：解放注意力 不用主动去硬背单词，而是让程序代劳，并且要根据单词生成例句和文章，让你更好地理解和记忆。总之，就是让你背单词更轻松、更有效率。 系统架构 欧路词典 API： 欧路词典既可以查词又可以背单词，就选它了。 LLM (比如 Groq)： 大语言模型，可以根据单词生成各种例句、对话甚至文章，让你更好地理解单词的用法。还可以利用它生成符合雅思 IELTS 写作考核标准的文章，帮助你学习英语写作。Groq 是目前容易免费获取的 LLM API，可以选择 Mixtral 8x7b 模型。 Telegram 机器人： Telegram 平台相比微信，QQ 等自由、API 强大，功能丰富，最适合用它来当提醒工具。 格式转换： 由于 Telegram 消息对 Markdown 的限制，和 Telegraph 写作平台对 HTML 标签的限制，我们需要进行格式转换，确保内容能够正确显示。 实现方法 获取生词列表 接口文档： https://my.eudic.net/OpenAPI/doc_api_study 获取所有生词本 接口说明： 请求方式：GET 请求地址：https://api.frdic.com/api/open/v1/studylist/category 本接口用于获取生词本信息 生词本的ID是唯一标识，用于调用其他接口 生成例句和文章 ...

Python并发方式 在 Python 中，早期并发方式以传统的多进程和多线程为主，类似 Java，同时，有不少第三方的异步方案（gevent/tornado/twisted 等）。 在 Python 3 时期，官方推出了 asyncio 和 async await 语法，作为 Python 官方的协程实现，而逐渐普及。 进程 多进程编程示例： from multiprocessing import Process def f(name): print('hello', name) if __name__ == '__main__': p = Process(target=f, args=('bob',)) p.start() p.join() multiprocessing 与 threading 的 API 接近，比较容易创建多进程的程序，是 Python 官方推荐作为绕过多线程 GIL 限制的一种方案。 但需要注意，创建进程的参数需要能被 pickle 序列化，最好使用 Pipe、Queue 等进程安全的数据结构（官方文档的 Programming guidelines） 线程 多线程代码示例： from threading import Thread def f(name): print('hello', name) if __name__ == '__main__': p = Thread(target=f, args=('bob',)) p.start() p.join() # 线程池方式 with ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor: future = executor.submit(pow, 323, 1235) print(future.result()) Cpython 线程的缺陷：GIL（全局解释器锁） GIL 是 Cpython 执行 Python 字节码时的一把全局锁，导致解释器在 CPU 密集型任务时不能充分利用多核，而 IO 密集型任务会释放 GIL。 如果想绕过 GIL，只能换成多进程方式，或者通过C 扩展绕过。 ...

什么情况下需要自己编译 CPython 大多数操作系统都提供了编译好的 CPython 版本，一般直接通过包管理器安装就能满足需求，但是某些情况下，就需要自己编译 CPython 来满足特定需求了： 操作系统提供的 Python 版本太低，并且 Python 官网、系统包管理源没有提供预编译的新版本 Python 预编译版本不符合性能、扩展等方面的要求，比如没有开启编译器优化、OpenSSL/SQLite 版本不满足要求等 参与 CPython 开发或者尝鲜，尝试 Alpha/Beta/RC 等版本的 Python ​ ​ 低版本 Linux 发行版上编译 CPython 时的注意事项 OpenSSL 因为 CentOS 6 官方源中的 OpenSSL 版本过低，不满足 Python 3.7 及之后的要求，所以直接 configure & make 会报错，解决办法： 参考 Python 3.7 on CentOS 6 , 提前编译 OpenSSL, 编译 CPython 时修改 Modules/Setup 文件，并且指定环境变量 LDFLAGS="-Wl,-rpath=/usr/local/openssl11/lib" , 指定参数 -with-openssl=/usr/local/openssl11 。 SQLite Jupyter 等软件依赖 SQLite, 所以编译 CPython 时不仅要注意 SQLite 版本，也要开启 --enable-loadable-sqlite-extensions , 参考：How to use enable_load_extension from sqlite3? ...