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- Python中__new__与__init__区别详解
- Python中的__new__和__init__方法分别负责对象的创建和初始化。__new__在__init__之前被调用，并负责返回一个实例。本文通过实例代码详细解析了这两个方法的执行顺序，特别是在继承场景下，以及当__new__方法不正确返回实例时可能导致的问题，并指出了避免在__new__中手动调用__init__的常见反模式。
- 文章 · python教程 | 6个月前 | 441浏览 收藏
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- 斐波那契数列怎么算？简单教程详解
- 斐波那契数列可通过递归、迭代和矩阵快速幂实现，递归直观但效率低，迭代适合一般场景，矩阵快速幂适用于大数计算，结合记忆化可进一步优化性能，广泛应用于算法设计、数据结构、金融建模等领域。
- 文章 · python教程 | 5个月前 | 编程 斐波那契数列 441浏览 收藏
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- Flask解决AxiosPOST跨域问题全攻略
- 本文旨在帮助开发者解决在使用Flask作为后端，React前端通过Axios发送POST请求时遇到的CORS（跨域资源共享）问题。文章将深入分析问题原因，并提供详细的解决方案，包括后端配置和前端请求的正确姿势，以及使用FastAPI的替代方案。
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- Python向量化计算怎么实现？
- 在Python中，使用NumPy库可以实现向量化操作，提升代码效率。1)NumPy的ndarray对象支持高效的多维数组操作。2)NumPy允许进行逐元素运算，如加法。3)NumPy支持复杂运算，如统计和线性代数。4)注意数据类型一致性、内存管理和广播机制。
- 文章 · python教程 | 5个月前 | 441浏览 收藏
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- SQLAlchemy模型转JSON的多种方法
- 本文深入探讨了在Python后端开发中，如何将复杂的SQLAlchemy模型（包括继承和关联字段）转换为JSON格式以供API响应。文章详细介绍了三种主流且现代的解决方案：SQLAlchemy-serializer、Pydantic以及SQLModel，并通过具体的代码示例展示了它们的实现方式、优势及适用场景，旨在帮助开发者根据项目需求选择最合适的序列化策略。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 441浏览 收藏
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- PandasDataFrame操作与优化技巧详解
- 答案：Pandas核心操作包括数据选择、过滤、聚合、合并与重塑，性能优化需避免隐式循环、选用合适数据类型并利用向量化计算。高效选择过滤数据应使用loc、iloc或query()方法，避免链式赋值；常见性能瓶颈源于Python循环、不当数据类型及频繁复制，优化策略包括向量化操作、压缩数据类型、慎用apply()；处理大规模数据时可采用分块读取、Parquet等高效存储格式，并结合Dask、Modin或Numba提升计算效率。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 性能优化 大规模数据 向量化操作 PandasDataFrame 核心操作 441浏览 收藏
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- Pythonasyncio异常处理全攻略
- Pythonasyncio中未处理的异常不会立即崩溃程序，而是以警告形式输出，需主动捕获。推荐在协程内用try...except处理异常，或为Task添加done_callback检查结果。使用asyncio.gather(...,return_exceptions=True)可收集多个任务异常而不中断执行。因asyncio任务独立运行，未被捕获的异常会存储于Task对象并最终触发警告，避免单个任务失败导致整个应用崩溃。为确保异常不被遗漏，可设置loop.set_exception_handler()作为
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- pydoc将any识别为包，是因为Python的模块导入系统将any视为一个模块或包。但实际上，any并不是一个真正的包或模块，它是一个内置函数。原因分析：any是内置函数：在Python中，any()是一个内置函数，用于判断可迭代对象中是否有任意一个元素为True。它不是模块或包，而是Python解释器直接提供的功能。pydoc的工作原理：pydoc是Python自带的文档生成工具，它会尝试为给
- 本文探讨了使用pydoc命令查询Python内置函数any()时，可能出现的将其错误识别为包的问题。通过分析问题原因和提供解决方案，帮助读者正确使用pydoc获取函数文档，并理解不同环境下pydoc可能出现的差异。
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- Python匿名函数的实用优势与场景
- lambda函数使代码更简洁，适合一次性使用场景，如在map、filter中内联操作；支持函数式编程风格，便于与高阶函数结合实现链式数据处理；可用于闭包和回调，如GUI事件响应，提升代码紧凑性和可读性。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 函数式编程 高阶函数 lambda Python匿名函数 一次性使用 441浏览 收藏
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- Python人脸检测教程：dlib库使用全解析
- dlib库实现人脸检测的核心优势在于其基于C++的高性能、HOG+SVM模型的鲁棒性及一体化功能。1.dlib核心用C++编写，运行速度快，适合实时应用；2.默认的人脸检测器结合HOG特征和SVM分类器，在光照和姿态变化下表现稳定；3.提供CNN模型进一步提升精度，适用于复杂场景；4.除人脸检测外还支持关键点检测、对象跟踪等功能，减少依赖管理复杂性；5.安装可通过conda简化流程，避免编译问题；6.可通过图像预处理、调整参数和使用多线程优化性能与精度。
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- Python异常检测：IsolationForest算法全解析
- IsolationForest是一种无监督异常检测算法，其核心思想是异常点更容易被孤立。它适用于无标签数据，适合高维空间且计算效率高。使用Python实现IsolationForest的步骤如下：1.安装scikit-learn、pandas和numpy；2.导入模块并准备数值型数据，必要时进行编码处理；3.设置contamination参数训练模型；4.使用predict方法标记异常（-1为异常）；5.分析结果并可选地进行可视化。应用时需注意contamination设置、数据标准化和适用规模，并广泛用
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- Pytesseract识别小数字技巧
- 本文探讨了使用Pytesseract识别小尺寸、像素化负数时遇到的挑战，并提供了有效的解决方案。核心策略包括对图像进行放大预处理以提升清晰度，以及通过迭代测试不同的Tesseract页面分割模式（PSM）来找到最佳识别配置。通过结合图像增强与精细化的Tesseract参数调优，可以显著提高OCR对低质量数字文本的识别准确率。
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