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- Python打造工业4.0设备健康管理系统思路
- Python之所以成为构建工业4.0设备健康管理系统的核心工具，1）其拥有丰富的库生态，如NumPy、Pandas用于数据处理，Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch用于机器学习建模，paho-mqtt、python-opcua用于工业通信；2）Python语法简洁，学习曲线平缓，便于IT与OT人员协作；3）具备强大的数据处理能力，尤其擅长处理工业场景中的时序、异构和脏数据；4）社区活跃，问题解决效率高，持续推动技术迭代。
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- Pythonif语句使用教程与实例解析
- Python中的if语句格式是：1.if条件:代码块;2.elif另一个条件:代码块;3.else:代码块。该结构通过条件、冒号和缩进来控制程序流程，支持复杂逻辑处理。
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- Python连接MySQL教程，PyMySQL实战详解
- Python连接MySQL数据库最常用的是PyMySQL库，主要步骤为：1.安装库（pipinstallPyMySQL）；2.导入库并配置连接参数（host、port、user、password、db、charset等）；3.使用pymysql.connect()建立连接；4.通过connection.cursor()获取游标；5.执行SQL操作（增删改查）；6.修改操作需调用connection.commit()提交事务；7.操作完成后在finally块中关闭游标和连接。常见问题包括编码不一致导致中文乱
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- Python如何练写多个简单函数？
- 编写多个简单函数的关键在于将复杂问题分解为职责单一的小任务，1.从小处着手，定义清晰职责，如分别实现文本清洗、单词统计和平均词长计算；2.逐步组合函数构建流程，通过数据传递将小函数串联成完整逻辑；3.刻意练习不同场景，如数学运算、字符串处理、列表操作等；4.通过单元测试和调试确保每个函数正确性，使用assert或测试框架验证功能，利用print或调试器排查问题；5.推荐初学者通过命令行计算器、文本分析工具和待办事项列表等项目实践多函数协作，提升模块化编程能力，最终实现代码的高可读性、复用性、可维护性和可测
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 模块化编程 单元测试 Python函数 多函数 分解问题 490浏览 收藏
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- LLDB打印C语言char变量方法详解
- 本教程详细介绍了如何使用LLDBPythonAPI准确打印C语言中的char**类型变量，例如main函数的argv参数。文章探讨了两种主要方法：一是利用GetChildAtIndex方法的can_create_synthetic参数进行动态尺寸推断，适用于快速场景；二是推荐使用SBType::GetArrayType结合argc显式构建固定大小数组类型，从而实现更健壮和精确的数据访问。通过示例代码，帮助开发者理解并实践这两种技术，确保在调试C程序时能够可靠地检查字符串数组。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 490浏览 收藏
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- Python字典求和：解决TypeError累加'y'值
- 本文针对Python初学者，详细讲解如何正确地对字典中特定键的值进行求和。通过分析常见的TypeError:'int'objectisnotiterable错误，提供清晰的代码示例和解释，帮助读者掌握字典遍历和数值累加的技巧，最终实现对嵌套字典中'y'值的正确求和。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 490浏览 收藏
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- Pandas快速计算时间序列年度平均值
- 本文将详细介绍如何利用Pandas库高效地将月度时间序列数据聚合为年度平均值。通过groupby()结合dt.year提取年份，并使用agg('mean')对指定列进行平均值计算，最终生成一个简洁的年度统计数据框。文章将提供示例代码和方法解析，帮助读者掌握Pandas在时间序列数据处理中的应用技巧。
- 文章 · python教程 | 3天前 | 490浏览 收藏
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- python 小数模块
- 编程语言有各种类型的数据来处理数字信息。整数（int）、实数（float）类型和python支持其他类型，例如分数和复数。然而，今天我想谈谈十进制类型。浮点或浮点有几个精度问题，这些问题在某些类型的应用程序中是无法容忍的，例如与金融有关的应用程序。让我们看一个非常简单的案例：fromdecimalimportdecimal1.0==0.999999999999999999#truedecimal("1.0")==decimal("0.999999999999999999")#false在十进制类上扩展，有
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- 如何使用 Python 的 re.split 函数根据正则表达式分割字符串，同时排除括号内的内容？
- 解析正则分割符re.split在Python中，re.split...
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- Python 中 % 运算符：如何用它求余数？
- Python中运算符号%的用法在Python中，运算符号%代表取余数操作。当对两个数字进行%...
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- 数据科学领域的顶级 Python 库是什么
- 简介对于数据科学的初学者来说，了解顶级Python库可以帮助您取得良好的开端。班加罗尔的顶级Python培训每个库都有特定的角色，可以更轻松地管理数据操作、可视化、统计分析和机器学习等任务。以下是每个数据科学初学者都应该了解的10个最佳Python库的介绍：NumPy简介：NumPy是Python数据科学的基础，为处理大型数据数组和矩阵以及对其执行数学运算提供支持。用途：对于数值计算和处理多维数据结构至关重要。熊猫简介：Pandas用于数据操作和分析，使处理和转换结构化数据（例如表或时间序列）变得更加容易
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