• Python中==与is的区别解析
    Python中==与is的区别解析
    答案:==比较值,is比较内存地址。前者调用__eq__方法,后者判断是否为同一对象。小整数和短字符串因缓存可能使is返回True,自定义类需重载__eq__实现值比较。
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  • Python实现XML-RPC分布式调用方法解析
    Python实现XML-RPC分布式调用方法解析
    XML-RPC在现代分布式系统中已不主流,但仍有特定适用场景。1.它适合遗留系统集成、低频简单RPC需求及教学用途;2.其优点包括协议简单、跨语言支持、防火墙友好和可读性强;3.缺点为性能差、数据类型受限、同步阻塞及缺乏高级特性;4.相比RESTfulAPI的资源导向风格和gRPC的高性能二进制通信,XML-RPC更适合对性能要求不高且需要快速实现的场景。
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  • Pythonpandas数据筛选技巧大全
    Pythonpandas数据筛选技巧大全
    Pandas筛选数据核心是布尔索引,通过条件生成True/False序列来选择行;结合loc、iloc、query()、isin()、between()及.str方法可实现多条件组合与复杂场景筛选,处理缺失值可用isnull()/notna(),配合括号明确优先级,提升代码可读性与效率。
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  • 生成器与迭代器的区别详解
    生成器与迭代器的区别详解
    生成器是创建迭代器的简洁方式,通过yield按需生成值,节省内存;迭代器通过__iter__和__next__实现遍历协议,支持惰性计算,适用于处理大文件、无限序列和构建数据管道,提升性能与资源利用率。
    文章 · python教程   |  3个月前  |   生成器 迭代器 yield 惰性计算 迭代协议 436浏览 收藏
  • Django项目Python环境变量设置方法
    Django项目Python环境变量设置方法
    配置Python环境变量可提升Django项目的安全性与可维护性,避免敏感信息硬编码。推荐使用python-decouple或django-environ库从.env文件读取配置,或将系统环境变量通过os.environ注入,实现多环境灵活切换,同时应将.env加入.gitignore防止泄露。
    文章 · python教程   |  3个月前  |   Django 环境变量 安全性 python-decouple django-environ 436浏览 收藏
  • Python子进程报错解决方法
    Python子进程报错解决方法
    ChildProcessError是Python中因子进程系统调用失败引发的异常,常见于访问已终止进程或重复调用wait()。应通过检查returncode、捕获异常、避免共享Popen对象及使用一次性通信方法来预防和处理。
    文章 · python教程   |  3个月前  |   Python 异常处理 subprocess 子进程 ChildProcessError 436浏览 收藏
  • Python环境恢复默认设置方法
    Python环境恢复默认设置方法
    根据Python安装方式选择恢复方法:系统自带则清理pip包,官网安装可卸载重装,Anaconda可用conda重置或重装,pyenv等工具需删除虚拟环境;也可通过卸载程序、删除残留文件并重新安装实现彻底恢复,或仅清理用户级包、缓存和虚拟环境实现软恢复。
    文章 · python教程   |  3个月前  |   conda 卸载重装 环境清理 安装方式 Python环境恢复 436浏览 收藏
  • Python正则统计元音技巧解析
    Python正则统计元音技巧解析
    答案是使用re.findall()结合正则模式[aeiou]和re.IGNORECASE标志可统计字符串中元音字母数量,示例代码输出找到8个元音字母。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   Python 正则表达式 436浏览 收藏
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    在Python中,split函数用于将字符串按指定分隔符分割成列表。1.基本用法:usernames.split(",")将逗号分隔的用户名转换为列表。2.使用maxsplit参数:sentence.split("",3)限制分割次数。3.注意事项:分隔符不存在时返回原字符串;空字符串作为分隔符会导致错误,应使用列表推导式。4.性能优化:缓存分割结果可提高处理大规模数据的效率。
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    本文详细介绍了如何在PythonPandas中规范化处理带有'+'或'-'前缀的DataFrame列。通过识别并反转负号列的值,然后利用正则表达式统一列名,最后通过groupby和sum操作,将正负列合并为单一的、无前缀的列,实现数据归一化,并生成清晰的最终结果DataFrame。
    文章 · python教程   |  1个月前  |   436浏览 收藏
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    PySpark是Python在大数据生态中的重要工具,适合处理海量数据。它基于Spark的分布式计算能力,支持并行处理数十GB到TB级数据。与Pandas不同,PySpark可跨节点分片数据,避免内存限制。安装需配置Java、ApacheSpark和PySpark包,本地模式适合开发测试。核心结构包括RDD和DataFrame,后者更推荐使用。常用操作如select()、filter()、groupBy()等,注意惰性执行机制。性能优化建议:用Parquet格式、减少shuffle、合理分区、适当缓存,并
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