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- Python函数定义与调用超简单教程
- Python函数的定义使用def关键字，后跟函数名和参数列表，函数体用冒号和缩进表示；调用时，Python创建新符号表，执行函数体并可返回值。1.定义函数使用def关键字，如defgreet(name):print(f"Hello,{name}!")。2.调用函数时创建新符号表，执行函数体并可返回值，如result=add(3,4)。
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- Python小白必看！手把手教你安装pip超简单
- pip在Python3.4及以上版本中默认安装。如果未安装，可通过下载get-pip.py并运行pythonget-pip.py来安装。使用pip3避免版本混淆，建议使用镜像源并定期更新pip。
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- 手把手教学！PyCharm远程调试Linux服务器Python项目
- PyCharm支持通过SSH连接到Linux服务器进行远程Python开发和调试。1)配置SSH连接，2)选择远程Python解释器，3)创建远程Python项目，这样可以在本地编写代码并在服务器上运行和调试，提升开发效率。
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- Python打印神器print函数，手把手教你玩转print用法
- print函数在Python中用于将信息输出到控制台。其基本用法包括输出字符串、格式化输出、多参数输出、以及使用sep和end参数控制输出格式。print函数是Python编程中不可或缺的工具。
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- Python自动化测试框架入门教程，小白轻松学会！
- 要使用Python自动化测试框架，首先要选对工具。主流框架有unittest、pytest和RobotFramework，其中pytest因语法简洁、扩展性强适合新手；其次搭建环境需安装Python3.8+、使用虚拟环境并安装框架及插件如pytest-html、selenium；接着编写可维护脚本应命名清晰、封装重复操作、合理断言并分类组织文件结构；最后集成CI/CD如GitHubActions实现代码提交后自动运行测试，从而提升效率。
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- Python大数据内存优化技巧分享
- 处理大型数据集的核心在于避免一次性加载全部数据。使用迭代器、生成器分块读取，选择合适的数据类型如NumPy的int8、category类型等以减少内存占用；1.优先选用小精度数值类型；2.字符串枚举用category类型；3.布尔值用bool类型。使用Pandas和Dask进行并行处理，Dask支持分块和多核并行计算，如dask.dataframe.read_csv读取大文件。为避免内存溢出，1.不一次性加载所有数据；2.及时删除无用变量；3.使用chunksize分块处理；4.利用Dask降低单核内存压
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- Pythonturtle绘图教程详解
- Python中的turtle模块是Python标准库的一部分，无需额外安装即可使用。1）导入模块并创建turtle对象；2）通过调用对象的方法控制乌龟移动和绘图，如前进、转向；3）使用循环和条件语句绘制复杂图形；4）确保代码最后加上turtle.done()防止窗口闪退；5）优化性能可设置fastest速度并批量绘制线条，turtle模块适合初学者和快速绘图。
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- Python进度条教程，tqdm库使用详解
- Python实现进度条推荐使用tqdm库，1.安装：pipinstalltqdm；2.基础用法是将可迭代对象用tqdm()包装；3.提供示例如循环、trange、列表处理及手动更新方式；4.进度条通过视觉反馈缓解等待焦虑，提升用户体验；5.命令行与Jupyter自动适配显示，也可显式导入对应模块；6.支持自定义显示样式、嵌套进度条及数据流应用，增强灵活性与可视化控制。
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- Python强化学习实战：OpenAIGym入门教程
- 强化学习通过试错调整策略，使程序在环境中学会完成任务。核心步骤包括：1.安装OpenAIGym环境，使用pip命令安装基础包或扩展包；2.创建环境如CartPole，调用gym.make并重置状态；3.与环境交互，随机或基于策略选择动作，执行后获取反馈；4.应用Q-learning算法训练agent，初始化Q表并按epsilon-greedy策略更新；5.评估agent性能，运行多轮测试并计算平均奖励；6.根据任务特性选择合适算法，如DQN、PolicyGradient等；7.调试和优化模型，调整超参数、
- 文章 · python教程 | 5个月前 | Python 环境 强化学习 OpenAIGym Q-learning 407浏览 收藏
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- Python自动化测试：pytest入门教程
- 要从零开始搭建基于pytest的测试框架，请按照以下步骤操作：1.安装pytest并创建符合命名规范的测试文件；2.编写测试函数并使用pytest执行测试，通过-v查看详细结果；3.组织测试结构，将测试代码放入tests/目录并按模块划分；4.使用fixture管理前置/后置操作，通过conftest.py共享常用fixture；5.安装pytest-html和pytest-xdist插件生成HTML报告并支持多进程执行；6.将测试框架集成到CI工具中实现持续集成。掌握这些步骤即可搭建高效的自动化测试体系
- 文章 · python教程 | 4个月前 | Python 自动化测试 pytest fixture 测试报告 407浏览 收藏
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- Python如何检测工业设备振动异常？
- 振动信号预处理与特征提取的关键技术包括信号预处理和特征工程。1.信号预处理关键技术：滤波（如巴特沃斯滤波器）、重采样、去趋势、归一化或标准化，以去除噪声和统一数据格式。2.特征提取关键技术：时域特征（如均方根、峰值、峭度）、频域特征（如FFT、功率谱密度）、时频域特征（如小波变换、短时傅里叶变换），分别用于捕捉信号能量、频率分布及非平稳信号的局部特性。Python的numpy、scipy、pywt等库支持这些操作，是实现异常识别的关键环节。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | Python 异常检测 特征提取 振动信号 工业设备 407浏览 收藏
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- Python类实例正确比较方法：重写__eq__全解析
- 本文介绍了在Python中比较类的实例时，默认行为是比较对象的内存地址，而非对象的内容。通过重写类的__eq__方法，可以自定义对象比较的逻辑，使其基于特定的成员变量进行比较，从而实现更符合预期的比较结果。
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- 日期格式化问题及函数传递处理方法
- 本文旨在解决在Python函数间传递日期数据时，由于日期格式不匹配导致的AttributeError错误。通过修改日期格式化方式，将字符串转换为datetime.date对象，从而使函数能够正确接收和处理日期参数。
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- Python自动化测试框架与工具使用教程
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- Bumpversion版本后缀策略与使用方法
- 本文详细阐述了如何利用bumpversion工具实现灵活的项目版本管理，特别是针对可选的开发（dev）版本后缀的配置。文章深入分析了bumpversion在处理仅包含单一值的版本部分时可能遇到的限制，并提供了一种通过在dev版本部分的values列表中引入空字符串或其他初始值来有效规避此问题的方法。此策略确保了版本号能够从基础状态平滑地过渡到带有dev后缀的开发版本，极大地增强了版本迭代的灵活性和准确性。
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