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- Python小白看过来！手把手教你搞定字符串分割、拼接和替换
- 在Python中，字符串分割使用split()方法，拼接使用+运算符或join()方法，替换使用replace()方法。1.分割：text.split(",")将字符串按逗号分隔。2.拼接："".join(words)或"Hello,"+name合并字符串。3.替换：text.replace("World","Python")替换指定内容。掌握这些操作可提升代码处理效率和可维护性。
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- Python小白都能看懂的随机数生成与设置种子教程
- Python生成随机数的核心在于random模块，通过其内置函数可实现多种需求。1.生成0到1之间的随机浮点数使用random.random()；2.生成指定范围内的随机整数使用random.randint(a,b)；3.生成指定范围内的随机浮点数使用random.uniform(a,b)；4.从序列中随机选择一个元素使用random.choice(sequence)；5.将序列随机排序使用random.shuffle(sequence)；6.设置随机数种子使用random.seed(your_seed_
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 序列 随机数 random模块 随机数种子 411浏览 收藏
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- Python正则匹配浮点数的常用方法
- 要全面匹配Python中各种格式的浮点数，需考虑基础格式、科学计数法及正负号等要素。1.基础格式包括整数和小数部分组合，如123.456、.789或0.0，正则应支持可选符号、可省略的整数或小数点部分，但需避免匹配非法值如“.”；2.科学计数法格式如123e5或-1.2E-3，需添加非捕获组(?:eE?\d+)?以匹配指数部分；3.完整正则表达式为r'^[-+]?(\d+.\d*|.\d+|\d+)(?:eE?\d+)?$'，涵盖所有合法格式并确保完整匹配；4.实际使用时可根据需求调整，如排除纯整数、处理
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- Python中float类型详解与使用技巧
- 在Python中，float代表浮点数类型，用于表示小数。1）浮点数采用IEEE754标准，可能导致精度丢失。2）可以使用decimal模块进行高精度计算。3）浮点数比较应使用math.isclose()函数。4）避免用浮点数进行财务计算，建议使用decimal或整数。
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- Python部署Web应用实战教程
- 在Python中部署Web应用可以通过以下步骤实现：1.选择合适的框架，如Flask或Django；2.编写Web应用，使用Flask创建基本应用；3.部署到生产环境，使用WSGI服务器如Gunicorn，并配置反向代理如Nginx；4.容器化部署，使用Docker确保环境一致性；5.进行性能优化与最佳实践，包括数据库优化、缓存、监控和代码质量管理；6.注意常见问题如依赖版本、安全性和负载均衡。通过这些步骤，可以构建高效、可靠的Web应用。
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- Python中True的含义与使用解析
- 在Python中，True代表布尔值中的真值，是bool类型的一种。True用于条件语句和循环控制，如登录系统和无限循环；还涉及隐式转换、短路求值和布尔值的潜在陷阱。
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- Pythonxlwings：逐行插入数据不覆盖技巧
- 本文详细介绍了如何使用Python的xlwings库向Excel文件逐行插入数据，而非重复覆盖同一单元格。通过引入一个递增的行号变量，并结合f-string动态构建单元格引用，确保每次循环都能将数据写入新的行。教程还强调了优化代码结构，如将Sheet对象定义移至循环外部，并提醒保存工作簿，从而提高代码效率和数据持久性。
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- 以管理员身份运行Python脚本的几种方法
- 本文介绍了在Windows操作系统中使用Python脚本以管理员权限运行其他脚本或程序的方法。通过创建一个中间脚本，利用runas命令，可以将目标脚本提升到管理员权限运行，从而解决需要管理员权限才能执行的任务。文章提供了清晰的代码示例和详细的步骤说明，帮助开发者轻松实现此功能。
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- Python正则清洗数据实战教程
- 正则表达式在Python数据清洗中非常实用，能有效处理脏数据。主要方法包括：1.清除无意义字符，使用re.sub()替换多余空白符或不可见字符；2.提取关键信息，如电话号码和邮箱，通过模式匹配精准捞出结构化内容；3.替换不规范格式，将不同格式统一为标准形式，如时间标准化为“YYYY-MM-DD”；4.掌握常用技巧，如匹配中文、字母数字组合及灵活运用贪婪与非贪婪匹配，提升数据清洗效率与准确性。
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- Pandas数据表转置方法全解析
- 在Pandas中实现数据表的行列转置最直接的方式是使用.T属性或.transpose()方法。1..T属性是最简洁的方法，直接在DataFrame对象后加.T即可完成转置；2..transpose()方法与.T效果相同，但提供更明确的函数调用形式。转置后数据类型可能变为通用类型如object，需检查并使用astype()转换；原来的行索引变列索引，列索引变行索引，可使用reset_index()调整。处理大数据时可能内存不足，可通过分块处理、使用Dask、优化数据类型或避免不必要的转置解决。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 大数据量 Pandas dataframe 转置 .T属性 411浏览 收藏
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- PythonAI开发全流程解析
- 做Python人工智能项目关键在于理清流程并踩对节奏。1.明确目标：先确定要解决的问题，如图像分类或聊天机器人，不同目标决定不同的技术选型和数据收集方式，别急着写代码，先画流程图理清结构；2.数据准备：AI模型依赖高质量数据，包括收集（如ImageNet）、清洗、统一格式和标注，建议使用Pandas、OpenCV、jieba等工具预处理；3.模型选择与训练：根据任务复杂度选用Scikit-learn、TensorFlow或PyTorch，图像任务可用ResNet迁移学习，NLP任务用Transformer
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- Python滚动标准差计算教程
- 滚动标准差是一种动态计算数据波动率的统计方法，适合观察时间序列的局部波动趋势。它通过设定窗口期并随窗口滑动更新标准差结果，能更精准反映数据变化，尤其适用于金融、经济分析等领域。在Python中，可用Pandas库的rolling().std()方法实现，并可通过Matplotlib进行可视化展示。实际应用时应注意窗口长度选择、缺失值处理、结合其他指标提升分析效果。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 411浏览 收藏
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- Python子类避免重复初始化技巧
- 本文旨在解决Python面向对象编程中，子类__init__方法可能出现的“无用父类或super()委托”警告。当子类的__init__方法仅简单调用父类的__init__且未添加任何自身逻辑时，该方法是冗余的。文章将深入解释此警告的成因，提供消除警告的解决方案，并通过示例代码演示何时子类的__init__是必需的，以及如何正确使用super()进行父类初始化。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 411浏览 收藏
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- Python爬虫中间件开发详解
- 下载器中间件用于在请求发出前和响应接收后进行干预，适用于代理切换、用户代理管理、请求重试等网络层操作；2.蜘蛛中间件用于在响应传递给蜘蛛前或蜘蛛输出结果后进行处理，适用于数据预处理、结果过滤、异常处理等解析层操作；3.两者通过在Scrapy的settings.py中配置中间件类及其优先级来启用，实现代码解耦与功能模块化；4.健壮的代理中间件需具备代理池管理、健康检查、智能选择、失败重试、日志监控等机制，以应对反爬和网络异常；5.选择中间件类型应根据操作对象决定：网络请求与响应用下载器中间件，蜘蛛输入输出处
- 文章 · python教程 | 6天前 | Scrapy 中间件 下载器中间件 蜘蛛中间件 代理IP 411浏览 收藏
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- Python多线程threading模块详解
- Python多线程能否提升速度取决于任务类型：1.对于I/O密集型任务，多线程能显著提升效率，因为GIL会在I/O等待时释放，允许其他线程运行；2.对于计算密集型任务，由于CPython的GIL限制，多线程无法实现真正并行，执行速度不会提升甚至可能下降，此时应使用multiprocessing模块；3.多线程数据安全需通过同步机制保障，常用Lock确保共享资源的原子访问，避免竞态条件；4.线程间通信推荐使用queue.Queue实现安全的生产者-消费者模型；5.实际开发中优先使用concurrent.fu
- 文章 · python教程 | 2天前 | 锁 线程池 Python多线程 gil threading模块 411浏览 收藏
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