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- Python变量定义超简单？一篇文章搞定！
- 在Python中，变量的定义和使用非常直观：1.定义变量时无需声明类型，Python会自动推断类型；2.使用变量时直接引用变量名；3.变量有全局和局部作用域，需注意使用；4.变量名是对象的引用，需小心处理可变对象；5.推荐使用蛇形命名法；6.可以使用type()函数检查变量类型。通过这些经验和技巧，可以更好地利用Python的灵活性，同时避免常见的陷阱。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 380浏览 收藏
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- PyCharm项目太多找不到？手把手教你一键显示所有项目
- 在PyCharm中显示和管理所有项目可以通过以下步骤实现：1)进入“Settings”或“Preferences”，导航到“Appearance&Behavior”->“SystemSettings”，勾选“Openprojectinnewwindow”和“Confirmwindowtoreopenprojects”，重新启动PyCharm以在“WelcomeScreen”显示所有项目；2)使用“ProjectToolWindow”将多个项目添加到一个窗口中，通过“File”->“Open”并
- 文章 · python教程 | 4星期前 | 380浏览 收藏
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- PyCharm界面设置教程详解
- PyCharm的图形界面可以通过菜单栏、工具窗口和编辑器窗口进行调整。1.菜单栏和工具栏可以通过"View"菜单显示或隐藏。2.工具窗口可以通过"View"菜单中的"ToolWindows"子菜单访问，并可拖动调整位置。3.编辑器窗口的标签显示可通过"Window"菜单中的"EditorTabs"选项调整。4.主题和字体设置在"Settings"中的"Appearance&Behavior"进行选择。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 380浏览 收藏
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- Python用Pandas分析生物数据方法
- 1.使用Pandas清洗生物医学数据的核心步骤包括加载数据、处理缺失值、统一数据类型、去除重复项；2.探索性分析可通过describe()、value_counts()、groupby()等方法比较不同组别的生物标志物水平及相关性；3.Python在生物信息学中还常用Biopython（处理生物序列）、NumPy（高性能计算）、SciPy（统计检验）、Matplotlib/Seaborn（可视化）、Scikit-learn（机器学习）等库协同完成复杂分析任务。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 380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
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 380浏览 收藏
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- Python网络测速方法与speedtest-cli使用教程
- 要使用Python进行网络测速，最直接的方法是通过speedtest-cli库。1.首先安装speedtest-cli：使用pipinstallspeedtest-cli命令进行安装；2.在Python脚本中导入speedtest模块并创建Speedtest对象；3.调用get_best_server()方法自动选择最佳服务器；4.分别调用download()和upload()方法测试下载和上传速度，并将结果从bps转换为Mbps；5.通过s.results.ping获取延迟（Ping）值；6.可以灵活指
- 文章 · python教程 | 5天前 | 380浏览 收藏
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- Python异步编程：asyncio协程详解
- asyncio和协程是Python中处理I/O密集型任务的高效并发方案，其核心在于通过事件循环实现单线程内的合作式多任务调度。1.协程由asyncdef定义，通过await暂停执行并释放控制权给事件循环；2.事件循环负责监控和调度就绪的协程，避免阻塞；3.使用asyncio.run()启动事件循环，并通过asyncio.gather()并发运行多个任务；4.相较于线程和进程，协程更轻量、无GIL限制，适合高并发I/O场景，而线程适用于需阻塞操作或传统GUI编程，进程则用于绕过GIL实现CPU密集型并行计算
- 文章 · python教程 | 5天前 | 380浏览 收藏
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- Python多进程怎么用？multiprocessing详解
- Python中绕过GIL实现真正并行计算的最直接方式是使用multiprocessing模块；2.该模块通过创建独立进程，每个进程拥有自己的解释器和内存空间，从而实现多核CPU并行计算；3.multiprocessing提供了Process类创建和管理进程、Queue/Pipe实现进程间通信、以及Pool用于高效管理大量任务；4.多进程适用于CPU密集型任务，而多线程受限于GIL更适合I/O密集型任务；5.进程间通信可通过队列（Queue）、管道（Pipe）和共享内存（SharedMemory）实现，各自
- 文章 · python教程 | 3天前 | 380浏览 收藏
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- PyCharm首次设置详细教程
- 第一次打开PyCharm时，应先创建新项目并选择虚拟环境，然后熟悉编辑器区、工具栏、导航栏和状态栏。设置Darcula主题和Consolas字体，利用智能提示和调试工具提高效率，并学习Git集成。
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- PyCharm社区版的安装指南：简单地指导你逐步入门
- PyCharm社区版安装教程：一步步带你轻松上手，需要具体代码示例导语：PyCharm是一款强大的Python集成开发环境，提供了丰富的功能和工具，可以提高开发效率，使开发者更加专注于代码的编写和调试。本文将为大家介绍如何安装和配置PyCharm社区版，并提供具体的代码示例。第一步：下载并安装PyCharm社区版首先，打开浏览器，进入PyCharm官方网站（
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- 高级 Ansible 技术和实际应用：日复一日的 DevOps 工具系列
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