-
- Python中str是什么？字符串基础详解
- Python中的字符串是不可变的序列类型。1)创建字符串可使用单引号、双引号、三引号或str()函数。2)操作字符串可通过拼接、格式化、查找、替换和切片等方法。3)处理字符串时需注意不可变性和编码问题。4)性能优化可使用join方法代替频繁拼接。5)建议保持代码可读性并使用正则表达式简化复杂操作。
- 文章 · python教程 | 5个月前 | 441浏览 收藏
-
- python中sort用法 python列表排序函数教学
- sort()方法和sorted()函数的主要区别是：1.sort()直接在原列表上进行排序，2.sorted()返回一个新的排序列表，不影响原列表。使用key参数可以实现自定义排序规则，适用于复杂对象排序。
- 文章 · python教程 | 5个月前 | 441浏览 收藏
-
- Python异常处理技巧：try-except实用指南
- Python处理异常的核心思想是使用try-except块捕获并响应运行时错误，以提升代码健壮性和用户体验。1.try-except结构允许针对不同异常类型编写具体处理逻辑，避免程序崩溃；2.最佳实践包括优先捕获具体异常而非宽泛的Exception，以便精准定位问题；3.else块用于执行仅在无异常时才应进行的操作；4.finally块确保无论是否出错资源都能被正确释放；5.异常记录推荐使用logging模块，并启用exc_info=True以保留堆栈信息，便于调试和分析；6.必要时可在低层级处理后重新抛
- 文章 · python教程 | 5个月前 | 441浏览 收藏
-
- Python语音助手教程：识别与合成实战指南
- 用Python实现简单的语音助手，核心在于整合语音识别和语音合成两大功能。①语音识别可使用speech_recognition库，支持GoogleSpeechRecognition或CMUSphinx引擎；②语音合成推荐gTTS库，通过文字转语音实现输出；③整合二者后，需结合自然语言处理（如关键词判断）理解用户意图并执行操作，例如搜索网页；④提高识别准确率需优化麦克风环境、选择合适引擎及进行后处理；⑤多轮对话可通过保存上下文状态或使用对话管理系统实现；⑥用户语音数据隐私保护应注重加密、匿名化及减少云端传输
- 文章 · python教程 | 5个月前 | Python 语音识别 语音助手 语音合成 自然语言处理 441浏览 收藏
-
- Python正则提取技巧：str.extract使用详解
- str.extract是Pandas中用于从字符串中提取结构化信息的方法，它通过正则表达式定义的捕获组来匹配和提取数据，并返回DataFrame；1.使用str.extract可按正则表达式提取文本中的多个部分，如单词和数字；2.若匹配失败，默认返回NaN，可用fillna或dropna处理；3.提取多个匹配项应使用str.extractall方法，其返回MultiIndexDataFrame；4.使用命名捕获组（如(?P<name>...)）可提升代码可读性，使列名更具意义；5.对于大数据集
- 文章 · python教程 | 5个月前 | 正则表达式 数据提取 Pandas str.extract 命名捕获组 441浏览 收藏
-
- Dask并行处理，Python高效处理千万数据教程
- Dask是Python中用于并行处理大规模数据的库，适合处理超出内存、计算密集型的数据。1.它兼容Pandas接口，学习成本低；2.支持多线程、多进程及分布式计算；3.采用延迟执行机制，按需计算，节省资源；4.可高效处理CSV、Parquet等格式数据；5.使用时注意控制分区大小、减少compute()频率、优先使用列式存储格式，并根据硬件配置调整并发数。
- 文章 · python教程 | 5个月前 | 441浏览 收藏
-
- Python元编程：动态代码生成实战技巧
- Python元编程中的动态代码生成可通过三种核心方法实现：一是使用importlib动态导入模块，适用于插件系统和自动加载模块场景，需注意异常处理和用户输入校验；二是利用eval和exec执行动态表达式或语句，适合构建脚本解释器和DSL，但需警惕安全风险；三是通过type和metaclass动态创建类，广泛应用于ORM框架和类自动注册，但会增加理解成本。掌握这些技术能提升代码灵活性和可维护性，但也需关注适用场景及潜在问题。
- 文章 · python教程 | 5个月前 | 441浏览 收藏
-
- Python装饰器使用教程与实战解析
- 装饰器是Python中用于增强函数行为的特殊函数。它接受一个函数作为参数并返回一个新的函数，从而可以在不修改原函数代码的情况下为其添加额外功能。通过@符号应用装饰器，其基本结构依赖于函数嵌套和闭包，使用args和*kwargs以支持任意参数，并可通过functools.wraps保留原函数元数据。常见应用场景包括：1.记录日志或性能计时；2.权限检查或登录验证；3.缓存函数结果以避免重复计算。当多个装饰器同时存在时，执行顺序是从下往上依次包裹并外层先执行。掌握装饰器的关键在于理解函数包装机制、处理带参情况
- 文章 · python教程 | 5个月前 | 函数 应用场景 闭包 Python装饰器 @符号 441浏览 收藏
-
- PyCharm账号登录方法与问题解决
- 在PyCharm中登录账号需点击右上角的“JetBrainsAccount”图标，输入账号和密码；常见问题包括忘记密码、网络问题、账号锁定和无法自动登录。忘记密码时点击“ForgotPassword”重置；网络问题需检查连接或使用VPN；账号锁定需等待并重置密码；无法自动登录时清除缓存并重新登录。
- 文章 · python教程 | 5个月前 | 441浏览 收藏
-
- Python爬虫教程：BeautifulSoup使用详解
- Python爬虫开发的核心在于高效抓取和精准解析。1.安装requests和beautifulsoup4库，用于发送HTTP请求和解析HTML内容；2.使用requests获取网页内容，并检查状态码确保请求成功；3.利用BeautifulSoup解析HTML，提取所需数据如链接和段落文本；4.对JavaScript渲染页面，使用Selenium或Pyppeteer模拟浏览器行为执行JavaScript代码；5.应对反爬虫机制，设置请求头、使用代理IP、设置延迟及处理验证码；6.高效爬取大量数据可采用多线程
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 异步IO 数据抓取 beautifulsoup Python爬虫 反爬虫 441浏览 收藏
-
- Python网络嗅探教程：Scapy实战详解
- 使用Scapy开发网络嗅探器的核心步骤包括：1.导入Scapy库并定义数据包处理函数；2.使用sniff函数捕获流量并传递给回调函数；3.在回调函数中解析IP、TCP、Raw等层级信息。Scapy的优势在于其灵活性和强大的协议支持，不仅能捕获数据包，还可构造、发送和修改数据包，适用于网络安全测试和协议调试。HTTP嗅探示例通过过滤端口80流量并解析GET/POST请求提取URL和Host信息，但无法用于HTTPS加密流量。网络嗅探器的合法用途包括网络故障排查和安全审计，非法用途如窃取敏感信息则违反法律。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 441浏览 收藏
-
- Python捕获未处理生成器异常方法
- 生成器异常处理的关键在于尽早发现并主动捕获。生成器函数因延迟执行特性，导致异常可能在后续使用时才爆发，难以及时察觉。为解决此问题，可在生成器内部使用try...except块直接捕获异常并处理；利用contextlib.contextmanager装饰器统一捕获和管理生成器异常；借助第三方库如sentry自动跟踪异常；通过单元测试覆盖各种输入场景以提高健壮性；调试时可使用pdb逐步排查或添加日志追踪变量状态；此外，输入验证、防御性编程和代码审查有助于预防潜在错误。虽然异常处理会带来轻微性能开销，但程序的稳
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 异常处理 延迟执行 contextlib.contextmanager try...except 生成器异常 441浏览 收藏
-
- Pythonquery方法怎么用？详解数据筛选技巧
- Pandas的query方法通过类似SQL的字符串表达式高效筛选DataFrame数据，适用于复杂条件、动态构建查询、追求性能及熟悉SQL的场景。1.query使用字符串定义筛选逻辑，提升可读性和性能，尤其适合涉及多列的复杂条件；2.支持引用外部变量（通过@符号）和简单数学运算，便于动态构建查询；3.对大型数据集性能更优，但不支持复杂函数或Series方法。使用时需注意引号冲突、列名与变量名区分等陷阱。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 441浏览 收藏
-
- Python打造工业机器人异常轨迹检测方案
- 工业机器人异常轨迹检测需关注位置、速度、加速度、力矩、轨迹一致性等关键特征。1）位置和姿态数据反映空间状态，结合速度与加速度可提前预警异常；2）关节力矩和电机电流揭示内部受力变化，有助于发现机械问题；3）轨迹重复性与偏差分析确保执行任务的稳定性；4）多维特征关联性识别复杂异常模式。针对模型选择，1）IsolationForest适合高维快速识别孤立异常点；2）One-ClassSVM用于非线性边界下的正常区域界定；3）LocalOutlierFactor识别局部密度差异异常；4）LSTM捕捉时序依赖关系；
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 无监督学习 时序数据 机器学习模型 特征工程 机器人异常轨迹检测 441浏览 收藏
-
- 用\_\_init\_\_传入参数创建实例的替代方法
- 本文探讨了使用类方法创建实例，特别是结合__init__(self,**kwargs)模式的优缺点。通过分析示例代码和attrs库的建议，我们将深入理解这种模式可能带来的问题，并提供更清晰、更易于维护的替代方案，以提高代码的可读性和可维护性。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 441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。
- 543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。
- 516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
- 500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。
- 485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
-
- ChatExcel酷表
- ChatExcel酷表是由北京大学团队打造的Excel聊天机器人，用自然语言操控表格，简化数据处理，告别繁琐操作，提升工作效率！适用于学生、上班族及政府人员。
- 3350次使用
-
- Any绘本
- 探索Any绘本（anypicturebook.com/zh），一款开源免费的AI绘本创作工具，基于Google Gemini与Flux AI模型，让您轻松创作个性化绘本。适用于家庭、教育、创作等多种场景，零门槛，高自由度，技术透明，本地可控。
- 3562次使用
-
- 可赞AI
- 可赞AI，AI驱动的办公可视化智能工具，助您轻松实现文本与可视化元素高效转化。无论是智能文档生成、多格式文本解析，还是一键生成专业图表、脑图、知识卡片，可赞AI都能让信息处理更清晰高效。覆盖数据汇报、会议纪要、内容营销等全场景，大幅提升办公效率，降低专业门槛，是您提升工作效率的得力助手。
- 3593次使用
-
- 星月写作
- 星月写作是国内首款聚焦中文网络小说创作的AI辅助工具，解决网文作者从构思到变现的全流程痛点。AI扫榜、专属模板、全链路适配，助力新人快速上手，资深作者效率倍增。
- 4717次使用
-
- MagicLight
- MagicLight.ai是全球首款叙事驱动型AI动画视频创作平台，专注于解决从故事想法到完整动画的全流程痛点。它通过自研AI模型，保障角色、风格、场景高度一致性，让零动画经验者也能高效产出专业级叙事内容。广泛适用于独立创作者、动画工作室、教育机构及企业营销，助您轻松实现创意落地与商业化。
- 3967次使用
