-
- 多列时间生成唯一ID方法全解析
- 本文介绍如何使用Pandas为DataFrame分配唯一ID，该DataFrame包含日期、名称、产品和经过时间等列。ID需要根据日期、名称和产品的组合进行分配，并且当同一日期、名称和产品组合内的经过时间大于等于100秒时，ID应该递增。本文提供了两种解决方案，一种适用于数据已排序的情况，另一种适用于数据未排序的情况。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 417浏览 收藏
-
- Django自定义用户模型字段Mypy类型解决方法
- 当在Django项目中自定义用户模型并继承自AbstractUser时，若尝试重定义如email等内置字段，Mypy类型检查可能会报告类型不兼容错误。本教程提供了一种鲁棒的解决方案：通过将基类从AbstractUser切换为更底层的AbstractBaseUser并结合PermissionsMixin，从而获得对用户模型字段的完全控制，同时确保Mypy类型检查的准确性和兼容性，避免使用#type:ignore。
- 文章 · python教程 | 4星期前 | 417浏览 收藏
-
- Python排序技巧：sorted与lambda使用全解析
- Python中实现排序最常用的是sorted()函数和list.sort()方法。1.sorted()不改变原始数据，返回新列表；2.list.sort()是原地排序，直接修改原列表；3.两者都支持key参数，常使用lambda表达式定义排序规则。例如：可使用lambda按元组的某个元素、字符串长度、字典键值等排序；4.多条件排序可通过返回元组实现，如先按部门升序再按薪水降序；5.对于嵌套结构，可结合lambda提取深层数据进行排序。二者选择上，若需保留原始数据或处理非列表数据用sorted()，内存敏感
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 417浏览 收藏
-
- Python追剧提醒系统开发指南
- 要开发Python追剧提醒系统，关键步骤如下：1.选择数据库存储信息，小型项目用SQLite，大型用MySQL；2.调用视频源API或使用爬虫获取更新数据，注意频率限制和合规性；3.使用schedule或APScheduler实现定时任务，前者适合简单任务，后者支持复杂调度；4.通过邮件、短信或微信发送提醒，如用smtplib发邮件；5.设计用户订阅表结构，包含用户ID、剧名、提醒频率和上次提醒时间；6.使用Flask或Django搭建用户界面；7.加入错误处理机制，确保系统稳定运行。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | Python 定时任务 追剧提醒系统 视频源API 邮件提醒 417浏览 收藏
-
- Matplotlib图像保存方法大全
- 在Python中使用Matplotlib保存图像的方法是使用savefig函数。1.基本用法是plt.savefig('文件名.扩展名')，支持多种格式如png、pdf、svg。2.关键参数包括dpi（控制分辨率）、bbox_inches（调整边界）和transparent（设置背景透明度）。3.高级技巧包括批处理和选择合适的文件格式以优化性能和质量。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 417浏览 收藏
-
- ctypes调用CAPI：处理输出参数与返回值
- 本文探讨了在使用Python的ctypes库调用CAPI时，如何有效处理函数的输出参数并同时保留原始返回值。针对paramflags可能导致原始返回值丢失的问题，文章详细介绍了使用argtypes、restype和errcheck属性的更灵活和可控的方法。通过Win32APIGetWindowRect的具体示例，演示了如何定义参数类型、指定返回值、实现自定义错误检查以及封装C函数，从而实现对CAPI调用的全面控制和健壮的错误处理。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 417浏览 收藏
-
- Pythonprint()函数全解析：代码到硬件的输出过程
- Python的print()函数看似简单，其背后涉及一个复杂的多层系统交互过程。它并非直接与硬件通信，而是通过Python解释器（通常是C语言实现）、操作系统提供的标准输出流以及底层的驱动程序和硬件接口协同工作，最终将文本数据显示在屏幕上。理解这一机制有助于揭示高级语言与计算机硬件之间的抽象层次。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 417浏览 收藏
-
- Pythonwhile循环教程与实用技巧
- Python中的while循环在处理不确定次数的迭代时非常有用。1)基本用法：只要条件为真，while循环就会一直执行，直到条件变为假。2)高级用法：可以使用break语句提前终止循环，使用continue语句跳过循环体的剩余部分。3)性能优化：在循环外进行不变计算，使用列表推导式替代简单的while循环可以提高代码的可读性和性能。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 417浏览 收藏
-
- Python协同过滤算法实现解析
- 协同过滤是推荐系统的经典方法，分为基于用户和基于物品两种方式。使用Python实现需准备评分矩阵、计算相似度并预测评分，常用Surprise库进行建模。实际应用中需注意冷启动、稀疏矩阵和实时性问题，并可通过混合推荐、矩阵降维或定期更新模型优化效果。
- 文章 · python教程 | 6天前 | 417浏览 收藏
-
- Ray并行异常检测方法全解析
- 要定义一个可并行的异常检测函数，需确保其接收数据块作为输入并返回独立结果，使用@ray.remote装饰器将其转化为Ray任务。1.定义函数如detect_anomalies接受data_chunk并应用模型（如IsolationForest）进行预测；2.利用ray.remote标记该函数以支持分布式执行；3.通过ray.get获取并行任务结果并合并。该方法可高效扩展至大规模数据与集群，实现快速异常检测。
- 文章 · python教程 | 5天前 | Ray 并行异常检测 @ray.remote ray.get 数据分块 417浏览 收藏
-
- Python多线程队列安全实现技巧
- 要避免死锁，必须确保每个q.get()都有对应的q.task_done()，即使发生异常也应在finally块中调用q.task_done()；1.设置q.get()的超时时间以防止无限阻塞；2.避免多个队列间的循环依赖；3.必要时使用threading.Lock进行细粒度控制；当队列满时，应捕获queue.Full异常并采取重试、丢弃、转存或扩容等措施；除了queue.Queue，还可根据场景选择queue.LifoQueue实现后进先出、queue.PriorityQueue按优先级处理任务，或结合t
- 文章 · python教程 | 3天前 | 异常处理 线程同步 死锁避免 queue模块 多线程安全队列 417浏览 收藏
-
- Pandas数据堆叠与解堆叠技巧解析
- Pandas中stack()方法的本质是将非索引列标签转换为行索引的一部分。1.stack()默认将所有非索引列名作为最内层新索引级别，生成带有MultiIndex的Series；2.堆叠时自动丢弃含NaN值的行，可能造成数据丢失；3.可通过level参数指定堆叠特定列级别，但单级列默认行为最常见。unstack()在场景上特别适用于：1.从长格式恢复宽格式数据，如将指标类型转为独立列；2.按分类维度横向比较数据，如不同城市销售额对比；3.为特定图表准备数据，简化绘图代码。操作时需注意：1.NaN值处理需
- 文章 · python教程 | 2天前 | Pandas stack() unstack() 长格式 宽格式 417浏览 收藏
-
- ChatGPT和Python的结合：构建智能推荐聊天机器人
- ChatGPT和Python的结合：构建智能推荐聊天机器人摘要：自然语言处理技术和人工智能的快速发展使得聊天机器人成为了现实。本文将介绍如何使用OpenAI的ChatGPT模型和Python编程语言构建一个智能推荐聊天机器人。我们将探讨使用聊天机器人提供综合信息和服务的优势，并提供一些实际的代码示例，帮助读者构建自己的聊天机器人。一、引言聊天机器人是一种能够
- 文章 · python教程 | 1年前 | Python 智能推荐 关键词：ChatGPT 416浏览 收藏
-
- 如何利用ChatGPT和Python实现聊天机器人性能优化
- 如何利用ChatGPT和Python实现聊天机器人性能优化摘要：随着人工智能技术的不断发展，聊天机器人已成为各种应用领域中的重要工具。本文将介绍如何利用ChatGPT和Python编程语言实现聊天机器人的性能优化，并提供具体的代码示例。引言聊天机器人在日常生活中的应用越来越广泛，包括在线客服、虚拟助手等。然而，一些简单的聊天机器人往往存在性能不佳的问题，反应
- 文章 · python教程 | 1年前 | 用于实现聊天机器人。 调整运行时的配置参数 416浏览 收藏
-
- Python 循环告别，向量化进阶
- 我们在几乎所有的编程语言中都学习过循环。所以，默认情况下，只要有重复性的操作，我们就会开始实施循环。但是当我们处理大量的迭代（数百万/数十亿行）时，使用循环真是遭罪啊～，你可能会被卡住几个小时，后来才意识到这是行不通的。这就是在Python中实现向量化变得超级关键的地方。什么是向量化？向量化是在数据集上实现（NumPy）数组操作的技术。在后台，它对数组或系列的所有元素一次性进行操作（不像'for'循环那样一次操作一行）。在这篇博客中，我们将看看一些用例，在这些用例中，我们可以很容易地用向量化代替Pytho
- 文章 · python教程 | 1年前 | Python 循环 向量化 416浏览 收藏
查看更多
课程推荐
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案，代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景，打造一站式知识长龙服务，适合有JS基础的同学学习。
- 542次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例，全面具体可落地，从理论到实践，一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通，使学习者贴近时代脉搏，做IT互联网时代的弄潮儿。
- 511次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信：Le-studyg；在课程中，我们将首先介绍MySQL8的新特性，包括性能优化、安全增强、新数据类型等，帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着，我们将深入解析MySQL的网络通信机制，包括协议、连接管理、数据传输等，让
- 498次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网，分为导航，轮播，关于我们，成功案例，服务流程，团队介绍，数据部分，公司动态，底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局，支持响应式，有流畅过渡和展现动画。
- 484次学习
-
- Golang深入理解GPM模型
- Golang深入理解GPM调度器模型及全场景分析，希望您看完这套视频有所收获；包括调度器的由来和分析、GMP模型简介、以及11个场景总结。
- 474次学习
查看更多
AI推荐
-
- 千音漫语
- 千音漫语，北京熠声科技倾力打造的智能声音创作助手，提供AI配音、音视频翻译、语音识别、声音克隆等强大功能，助力有声书制作、视频创作、教育培训等领域，官网：https://qianyin123.com
- 142次使用
-
- MiniWork
- MiniWork是一款智能高效的AI工具平台，专为提升工作与学习效率而设计。整合文本处理、图像生成、营销策划及运营管理等多元AI工具，提供精准智能解决方案，让复杂工作简单高效。
- 135次使用
-
- NoCode
- NoCode (nocode.cn)是领先的无代码开发平台，通过拖放、AI对话等简单操作，助您快速创建各类应用、网站与管理系统。无需编程知识，轻松实现个人生活、商业经营、企业管理多场景需求，大幅降低开发门槛，高效低成本。
- 151次使用
-
- 达医智影
- 达医智影，阿里巴巴达摩院医疗AI创新力作。全球率先利用平扫CT实现“一扫多筛”，仅一次CT扫描即可高效识别多种癌症、急症及慢病，为疾病早期发现提供智能、精准的AI影像早筛解决方案。
- 144次使用
-
- 智慧芽Eureka
- 智慧芽Eureka，专为技术创新打造的AI Agent平台。深度理解专利、研发、生物医药、材料、科创等复杂场景，通过专家级AI Agent精准执行任务，智能化工作流解放70%生产力，让您专注核心创新。
- 152次使用
