isort 6.0.0 版本发布:Python 代码格式化工具的重大更新
isort 是一个流行的 Python 代码格式化工具,专注于对 Python 导入语句进行自动排序和组织。它能够根据配置的规则自动调整 import 语句的顺序,使代码更加整洁一致,提高可读性,并帮助团队保持统一的代码风格。
重大变更:Python 3.8 支持移除
isort 6.0.0 版本最显著的变化是移除了对 Python 3.8 的支持。这一决定反映了 Python 社区的普遍做法,即随着新版本的发布,逐步淘汰对旧版本的支持。开发者现在需要确保他们的环境运行在 Python 3.9 或更高版本上才能使用 isort 6.0.0。
新特性与改进
Python 3.13 支持
随着 Python 3.13 的发布临近,isort 6.0.0 版本已经提前做好了兼容性准备。这意味着开发者可以在 Python 3.13 环境中无缝使用 isort 进行代码格式化,无需担心兼容性问题。
性能优化
新版本对 exists_case_sensitive 调用进行了优化,显著提升了处理速度。这一改进对于大型项目特别有益,能够减少代码格式化的等待时间。
导入语句处理增强
isort 6.0.0 改进了对 as 导入语句的处理,确保 split_on_trailing_comma 功能能够正确工作。同时,Black 风格配置现在默认启用了 magic comma 功能,使代码格式化结果更加符合 Black 的风格要求。
Google 风格配置更新
针对使用 Google 代码风格的项目,isort 更新了 line_length 和 single_line_exclusions 的默认配置,使其更符合 Google 的代码规范要求。
问题修复
并行处理与差异显示
修复了 --diff 选项与 --jobs 并行处理选项不能同时使用的问题,现在开发者可以在并行处理代码的同时查看格式化前后的差异。
重新导出排序问题
解决了 sort_reexports 功能可能导致代码损坏的问题,确保重新导出的模块能够正确排序而不影响代码功能。
包分组处理
修正了按包分组时的 tokenization 问题,使得基于包的导入分组更加准确可靠。
开发工具与基础设施
构建工具迁移
项目从 Poetry 迁移到了 UV 作为包管理工具,这一变化旨在提高依赖解析速度和构建效率。
持续集成改进
更新了 GitHub Actions 工作流,修复了缓存使用方式,并添加了 Dependabot 支持来自动更新 GitHub Actions。这些改进使项目的持续集成流程更加稳定和高效。
总结
isort 6.0.0 是一个重要的里程碑版本,它不仅带来了对新 Python 版本的支持,还通过多项优化和改进提升了工具的性能和稳定性。对于 Python 开发者来说,升级到这一版本将获得更好的代码格式化体验,特别是在大型项目中。建议所有用户评估升级计划,特别是需要注意 Python 3.8 支持已被移除这一变更。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00