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- PythonC扩展实现方法与技巧详解
- 在Python中实现C扩展可以通过以下步骤：1.编写C代码，使用Python的CAPI定义模块和函数；2.创建setup.py文件并编译安装模块。C扩展能显著提高性能，但需谨慎处理内存管理、异常处理和线程安全，并在必要时使用。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 内存管理 性能优化 异常处理 C扩展 PythonCAPI 400浏览 收藏
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- Python模拟测试对象的实用技巧
- 在Python中使用unittest.mock模块可以高效地模拟测试对象。1)创建一个模拟对象并设置其返回值。2)使用MagicMock简化复杂对象的模拟。3)注意过度模拟的陷阱，选择性模拟。4)考虑模拟对象对测试性能的影响。5)确保测试覆盖率不受影响。6)使用side_effect和patch增强调试效果。通过合理使用模拟对象，可以更好地控制测试环境，提高测试质量和效率。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | unittest.mock MagicMock side_effect patch 过度模拟 400浏览 收藏
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- pycharm设置中文方法，中文支持详解
- PyCharm支持中文设置，步骤如下：1.打开PyCharm，点击"File"菜单，选择"Settings"。2.找到"Appearance&Behavior"，点击"Appearance"。3.选择"UITheme"，然后选择中文字体如"NotoSansCJKSC"。4.点击"Apply"并重启PyCharm，即可使用中文界面。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 400浏览 收藏
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![在Python中，item通常指的是在迭代过程中使用的元素名称，尤其是在遍历列表、字典或其他可迭代对象时。以下是关于item的常用名称和用法：列表和元组的迭代：my_list=[1,2,3,4,5]foriteminmy_list:print(item)在这个例子中，item代表列表中的每个元素。字典的迭代：my_dict={'a':1,'b':2,'c':3}forkey,valueinmy_d](/uploads/20250604/1749017482683fe38a7c766.jpg)
- 在Python中，item通常指的是在迭代过程中使用的元素名称，尤其是在遍历列表、字典或其他可迭代对象时。以下是关于item的常用名称和用法：列表和元组的迭代：my_list=[1,2,3,4,5]foriteminmy_list:print(item)在这个例子中，item代表列表中的每个元素。字典的迭代：my_dict={'a':1,'b':2,'c':3}forkey,valueinmy_d
- 在Python中，item通常指的是迭代过程中处理的单个元素。1)item常用于列表遍历，如foriteminmy_list:print(item)。2)处理字典时，key和value更常用，如forkey,valueinmy_dict.items():print(f'Key:{key},Value:{value}')。3)保持命名一致性，根据上下文选择名称，并避免歧义，以确保代码的可读性和维护性。
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- Python浮点数：类型、用法，避坑指南！
- 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。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 400浏览 收藏
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- Pycharm解释器丢失？别慌！教你轻松找回！
- 在PyCharm中遇到解释器缺失问题时，解决方法包括：1.下载并安装Python；2.手动添加解释器；3.删除并重新创建PyCharm配置文件；4.确认Python版本；5.选择正确的Python版本；6.使用虚拟环境功能。这样可以确保你的Python开发环境顺畅运行。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 400浏览 收藏
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- 学Python能做什么？Python就业方向全攻略！
- 学Python可以从事Web开发、数据科学、人工智能和自动化测试等多种职业。1）Web开发：使用Django和Flask框架开发网站。2）数据科学：利用NumPy和Pandas处理数据。3）人工智能：通过TensorFlow和PyTorch开发AI应用。4）自动化测试：使用Pytest和Ansible提高效率。
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- Pythonlog函数怎么用？手把手教你搞定对数计算
- 在Python中，log函数用于进行对数计算。1）使用math.log()计算自然对数或任意底数的对数；2）使用numpy.log()和numpy.log2()等函数进行高效的对数计算，特别适合处理大规模数据和数组。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 400浏览 收藏
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- Python“//”整除运算符是啥？手把手教你快速掌握用法
- 在Python中，//运算符代表整除操作，返回两个数相除后的商的整数部分。1）//与/的区别在于//返回整数结果，而/返回浮点数。2）使用//时需注意负数情况，结果向下取整。3）//适用于计算整周数等场景，但需注意可能的精度损失和Python版本差异。
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- PyCharm配置Python解释器超详细步骤教学
- 在PyCharm中配置解释器需要使用虚拟环境，以确保项目依赖的正确性和隔离性。具体步骤包括：1.创建虚拟环境：python-mvenvmyenv，2.激活虚拟环境：在Unix或MacOS上使用sourcemyenv/bin/activate，在Windows上使用myenv\Scripts\activate，3.在PyCharm中添加虚拟环境作为项目解释器：进入File->Settings->Project:[你的项目名]->PythonInterpreter，点击AddInterpre
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 400浏览 收藏
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- PyCharm项目解释器位置快进来找！手把手教学超简单
- 在PyCharm中，快速找到项目解释器位置的方法是：1)点击右上角“Settings”图标，选择“Project:[你的项目名称]”->“PythonInterpreter”；2)使用快捷键Ctrl+Shift+Alt+S（Windows）或Cmd+Shift+Alt+S（Mac），然后按上述路径找到解释器。知道解释器位置有助于处理特殊开发需求，如安装非PyPI包或命令行运行脚本。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 400浏览 收藏
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- Python语言种类及特点对比解析
- Python的特点包括简洁、易读、高效、解释型和面向对象。1)简洁和易读的语法使开发更高效。2)动态类型系统提供灵活性，但可能导致运行时错误。3)丰富的标准库减少对第三方库的依赖。4)解释型特性导致性能劣势，但可通过Cython和Numba优化。5)庞大的社区和生态系统提供丰富资源，但选择过多可能导致困难。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 400浏览 收藏
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- re.match与re.search区别详解
- re.match()和re.search()的核心区别在于匹配位置。1.re.match()只从字符串开头开始匹配，若开头不匹配则返回None；2.re.search()会扫描整个字符串，只要中间有匹配即可返回结果。例如re.match(r'bc','abc123')返回None，而re.search(r'bc','abc123')能匹配到'bc'。使用场景上，验证开头格式如网址、邮箱时优先用match()，查找任意位置内容如手机号、身份证号时用search()。性能方面，match()因仅检查开头通常更
- 文章 · python教程 | 2个月前 | re.match 400浏览 收藏
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- 正则表达式优化技巧分享
- 提升正则表达式性能的技巧包括：1.避免回溯，减少贪婪匹配，改用非贪婪模式或固化分组；2.合理使用锚点^、$、\b限定匹配位置；3.优先简单字符串判断再触发正则；4.预编译高频使用的正则对象。这些方法能有效减少程序卡顿，提高效率，尤其要重视回溯控制和结构优化。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 400浏览 收藏
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- Python集成ActiveMQ消息队列指南
- 使用Python操作ActiveMQ的核心库是stomp.py，1.它基于STOMP协议，具备良好的可读性和调试便利性；2.ActiveMQ原生支持STOMP，无需额外配置；3.stomp.py功能完善且社区活跃，适合快速开发。消息持久化由ActiveMQ服务端配置决定，客户端需确保队列为持久化类型；事务处理通过conn.begin()、conn.commit()和conn.abort()实现，保证操作的原子性；构建健壮消费者需异步处理、错误重试及利用死信队列机制，结合ACK/NACK控制消息确认与重投递
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