Python是一种广泛使用的编程语言，它具有易学易用，灵活性高，能处理大量数据等优势。其中，Python的流星源码是一种高效的推荐算法，用于根据用户过往的行为给出下一步的推荐内容，例如推荐商品、音乐、电影等。

下面是Python流星源码的一个示例：

import numpy as np
def meteor(matrix, topk=10, normalize=True, positive_only=False):
    """
    Implementation of Meteor algorithm. The original algorithm is described in
    "METEOR: An Automatic Metric for MT Evaluation with Improved Correlation
    with Human Judgments".

    :param matrix: an array-like data structure with items as columns and users as rows
    :param topk: number of items to recommend
    :param normalize: whether to normalize the input matrix by subtracting user means
    :param positive_only: whether to only recommend items with positive ratings
    :return: a list of topk items to recommend to each user
    """
    # check input data format
    assert len(matrix.shape) == 2

    # normalize data by subtracting user means
    if normalize:
        means = np.sum(matrix, axis=1) / np.count_nonzero(matrix, axis=1)
        matrix = matrix - means.reshape((-1, 1))

    # take only positive ratings
    if positive_only:
        matrix = np.where(matrix > 0, matrix, 0)

    # get topk items for each user
    topk_items = []
    for i in range(matrix.shape[0]):
        topk_indices = np.argsort(matrix[i])[::-1][:topk]
        topk_items.append(topk_indices)

    return topk_items

上述示例中，我们看到了Python流星源码的基本实现。其中，输入参数为一份数组，表示用户历史行为数据，包括用户行为向量和物品向量；而输出结果则是一个列表，包含每个用户的推荐物品。

Python中的流星推荐算法能够很好地适应大规模的推荐场景，并且能够高效地处理大量数据。在实际使用中，我们可以根据不同的需求进行适当的参数调整，以获得更好的推荐效果。