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- 如何用正则匹配手机号？完整示例解析
- 手机号码匹配的正则表达式需遵循特定规则并考虑多种格式变化。首先，中国大陆手机号为11位数字，以1开头，第二位为3-5或7-9，其余9位任意，对应基础正则表达式^1[3-57-9]\d{9}$；其次，为覆盖更多号段可扩展为^1[3-9]\d{9}$或限定特定号段如^1[358]\d{9}$；第三，处理分隔符时先用/\D/g删除非数字再匹配；最后需注意锚点、长度限制及输入多样性，避免误判。
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- OpenCV边缘检测技巧全解析
- Canny边缘检测是图像处理中的常用选择，因为它在准确性与鲁棒性之间取得了良好平衡。其优势包括：①对噪声的抵抗力强，通过高斯模糊有效去除干扰；②边缘定位精确，非极大值抑制确保单像素宽的边缘；③能连接断裂边缘，双阈值滞后处理机制提升边缘完整性；④综合性能好，兼顾效果与计算效率。这些特性使Canny广泛应用于自动驾驶、医学图像分析等多个领域。
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- Python解析带转义符JSON：原始字符串与F字符串对比
- 本文深入探讨了在Python中处理包含转义字符的JSON字符串时，原始字符串（r前缀）和F-字符串（f前缀）的使用误区与正确实践。核心问题在于Python字符串字面量解析与JSON转义规则之间的差异，特别是在使用json.loads()解析嵌套JSON或包含反斜杠的字符串时。文章将通过具体示例，阐明如何正确定义和处理此类字符串，避免常见的JSONDecodeError，确保数据解析的准确性。
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- Python函数定义与调用详解
- Python函数是可重复使用的代码块，用def定义，可接收参数并返回任意类型结果，通过良好命名、文档字符串和简洁设计提升可读性，支持位置、关键字、默认及可变参数，调用时灵活传递参数并获取返回值。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | Python 函数 410浏览 收藏
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- Python字符串反转的几种方法
- 答案：Python中反转字符串最常用且高效的方法是切片[::-1]，它简洁、可读性强且性能优越；也可使用reversed()与join()组合，适用于强调迭代器的场景；循环和递归方法虽直观但效率较低，尤其递归不适合长字符串；对于Unicode字符，切片和reversed()能正确处理大多数情况，但涉及字素簇时需借助grapheme等库；实际应用包括回文检测、数据处理、文本游戏、算法学习等。
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- Python实战：个人理财工具开发教程
- 答案：Python通过Pandas和Plotly等库将分散的财务数据清洗、分类并可视化，帮助用户直观分析收支趋势、发现消费黑洞、追踪资产变化，从而提升财务掌控力。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 410浏览 收藏
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- Python中`if__name__=='__main__'`的作用解析
- ifname=='__main__':用于判断脚本是否被直接运行，若是，则执行后续代码；否则跳过，避免导入时触发主程序逻辑。它确保模块在被导入时不会执行测试或命令行操作，实现功能复用与独立执行的分离，广泛应用于CLI工具、模块测试和防止副作用等场景。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | Python 模块 脚本 `__name__` `__main__` 410浏览 收藏
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- Python连接MySQL数据库入门教程
- Python连接MySQL需使用PyMySQL等库作为“桥梁”，通过API发送SQL指令。首先安装库并建立连接，注意配置host、user、password等参数，推荐使用环境变量避免硬编码。常见认证问题包括用户名密码错误、权限不足（如'@localhost'与'@%'区别）、MySQL8.0+的caching_sha2_password插件不兼容，可通过升级库或修改用户认证方式解决。网络防火墙或端口阻塞3306也需排查。批量操作应使用executemany()方法减少通信开销，并结合事务管理提升效率与一
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- SQLAlchemy动态查询方法解析
- 本文旨在探讨如何在SQLAlchemy中实现动态的WHERE子句，以应对客户端输入或业务逻辑变化带来的查询条件不确定性。我们将介绍一种核心策略：将查询条件预定义为独立的表达式列表，并通过迭代方式将其应用到SELECT语句中，从而实现高度灵活且可扩展的查询构建。此外，文章还将涵盖如何将字典形式的动态输入转换为SQLAlchemy表达式，并提供相关示例代码及注意事项。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 410浏览 收藏
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- Pythonf-string格式化全解析
- f-string是Python3.6+中简洁高效的字符串格式化方法，通过在字符串前加f/F并用{}嵌入表达式，实现变量插入、表达式求值、格式控制（如精度、对齐、千位分隔）、调试输出（如{var=}）等功能，相比%和.format()更具可读性、性能优势和灵活性，使用时需注意避免注入风险、转义大括号、保持表达式简洁及版本兼容性问题。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 410浏览 收藏
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- Python操作Cassandra：cassandra-driver使用教程
- 使用cassandra-driver连接Cassandra集群的最佳实践包括：1.使用DCAwareRoundRobinPolicy进行数据中心感知的负载均衡，指定本地数据中心以降低延迟；2.根据业务需求配置重试策略，如DowngradingConsistencyRetryPolicy以提升可用性；3.启用认证和SSL/TLS确保安全性，通过PlainTextAuthProvider和ssl_options配置访问控制和加密通信；4.合理设置连接超时参数，如connect_timeout和socket_o
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 410浏览 收藏
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- PythonUnicode编码处理技巧
- 答案：Python处理Unicode的核心是明确区分str与bytes，坚持“进解码、出编码”原则。具体做法包括：文件操作时显式指定encoding参数；网络通信中正确使用encode/decode；数据库配置统一用UTF-8；利用chardet检测未知编码；通过type和repr排查乱码；并始终在边界处显式处理编解码，避免依赖默认设置。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 410浏览 收藏
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- Python数据广播与apply应用详解
- Python中实现数据广播的核心机制是NumPy的自动扩展规则，它允许形状不同的数组在特定条件下进行元素级运算。具体规则包括：1.维度比较从右往左依次进行；2.每个维度必须满足相等或其中一个为1；3.如果所有维度均兼容，则较小数组会沿大小为1的维度扩展以匹配较大数组。常见陷阱包括维度不匹配导致的错误、对一维与二维数组形状的理解混淆以及广播结果不符合预期的情况。此外，Pandas继承了NumPy的广播机制，并结合索引对齐特性增强了数据操作的直观性，但应尽量使用向量化操作而非apply()方法以保持高效计算。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 410浏览 收藏
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- Python矩阵行阶梯形转换教程
- 本文旨在介绍如何使用Python编程语言，在不依赖任何内置函数的前提下，实现将矩阵转换为行阶梯形（RowEchelonForm）的算法。文章将详细阐述算法步骤，并提供包含注释的示例代码，帮助读者理解和应用该算法。同时，也会讨论在实际应用中需要注意的数值稳定性和精度问题。
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- Python实例创建与销毁技巧解析
- 答案：Python中实例的创建由__new__和__init__控制，销毁由__del__负责；__new__静态方法创建实例，__init__初始化属性，__del__在垃圾回收前调用但不保证立即执行；推荐使用上下文管理器或显式close方法进行资源管理。
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