学 Rust 要几天？「GitHub 热点速览 v.22.51」

作者：HelloGitHub-小鱼干

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 🌝

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。

GitHub 地址→https://github.com/google/comprehensive-rust

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。

GitHub 地址→https://github.com/komodorio/helm-dashboard

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

GitHub 地址→https://github.com/Atri-Labs/atrilabs-engine

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。

GitHub 地址→https://github.com/xiaoxian521/vue-pure-admin

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；