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- Python异常处理测试技巧全解析
- 在Python中，可以使用unittest和pytest框架测试异常。1)使用unittest的assertRaises验证异常抛出。2)使用pytest.raises验证异常和消息。3)确保测试覆盖多种异常和异常消息。4)注意异常的传播和性能。5)避免过度依赖异常控制流程和捕获过于宽泛的异常类型。通过合理设计测试用例，可以提高代码的健壮性和可靠性。
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- 如何用正则提取HTML特定内容？
- 正则表达式可用于提取HTML中的特定内容，但并非最佳工具，推荐使用BeautifulSoup等库。1.提取标签内文本可用类似<title.*?>(.*?)</title>的正则，捕获组提取所需内容；2.提取属性值如图片src可用<img.*?src="(.*?)".*?>，并可通过src=(['\"])(.*?)\1兼容单双引号；3.匹配带特定类名的标签内容如<divclass="content">...&l
- 文章 · python教程 | 5个月前 | 402浏览 收藏
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- Python发送HTTP请求：urllib实用技巧详解
- urllib是Python标准库中的HTTP请求工具，无需安装即可使用。1.发送GET请求可用urllib.request.urlopen()函数直接实现；2.发送POST请求需构建Request对象并编码数据；3.异常处理依赖urllib.error模块区分不同错误类型；4.超时设置可通过timeout参数避免程序卡死；5.urllib作为标准库适用于受限环境、最小化依赖、学习底层机制及特定协议处理；6.处理HTTPS时可配置ssl上下文忽略证书验证（不推荐生产环境）；7.代理配置需使用ProxyHan
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- Python时间序列分析：pandas时序处理全解析
- 掌握Python的pandas库处理时间序列的关键操作包括：1.将时间列转换为datetime类型并提取时间信息；2.设置时间索引以便高效筛选与后续计算；3.使用resample进行重采样和聚合；4.利用rolling实现滑动窗口计算。首先通过pd.to_datetime将时间字段标准化，随后设置时间索引并排序以确保正确性，再根据需求选择频率别名（如'D'、'M'）对数据重采样或用asfreq处理不规则间隔，最后应用滑动窗口计算移动平均等指标，窗口可设为中心位置以适应不同分析需求，这些基础步骤足以应对大多
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- Ray框架打造实时异常检测管道教程
- 构建分布式实时异常检测管道需依数据流顺序拆解为四步：1）数据源接入用RayActor消费Kafka/Kinesis流并维护offset；2）数据预处理用RayDatasets做批转换或Actor维护状态生成时序特征；3）模型推理用RayServe部署模型API，实现自动扩缩容与动态批处理；4）异常判断由Actor或Task执行规则触发告警。状态管理依赖Actor内存或外部存储如Redis，故障恢复靠Task重试、Actor重启策略及数据源重放保障管道韧性。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 状态管理 实时异常检测 RayServe Ray框架 分布式管道 402浏览 收藏
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- Pythondatetime模块使用指南
- Python中获取当前时间并操作的常用方法有：1.使用datetime.now()获取当前时间和日期，也可用.date()和.time()分别获取日期或时间部分；2.通过strftime将时间格式化为字符串，用strptime解析字符串为时间对象；3.利用timedelta进行时间加减与比较。这些方法适用于日志记录、数据分析等场景，注意格式符需匹配输入且时区处理需额外库支持。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | Python 时间处理 strftime datetime模块 strptime 402浏览 收藏
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- Python处理PDF：PyPDF2实用教程
- PyPDF2是一个用于处理PDF文件的Python库，适合执行提取文本、合并文档、拆分页面等基础操作。要提取文本，可使用PdfReader并遍历每页调用.extract_text()；对于合并多个PDF，可用PdfWriter实例并添加各文件页面后写入新文件；拆分则通过指定页码范围取出页面并保存为新文件；此外，还可实现加水印和加密等进阶功能。虽然PyPDF2功能有限，但轻量易用，适用于简单处理，复杂需求则需结合其他工具如pdfplumber或PyMuPDF。
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- Python计算滚动相关系数的步骤与方法
- 计算滚动相关系数最直接高效的方法是使用pandas的rolling()结合corr()函数。1.准备两组时间序列数据；2.使用rolling()指定窗口大小（window）和最小数据点数（min_periods）；3.对指定序列应用corr()计算相关系数。窗口大小影响结果敏感度和平滑度，需根据领域知识、数据频率和分析目的选择。滚动相关系数能捕捉变量关系的动态变化，但需注意其局限性：相关性不等于因果性、滞后性、对异常值敏感、窗口选择陷阱、非线性和非平稳性影响结果准确性。此外，数据质量也直接影响计算可靠性，
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 窗口大小 Pandas rolling() 滚动相关系数 corr() 402浏览 收藏
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- PythonOpenCV去除水印技巧
- Python处理图像水印，特别是使用OpenCV来去除，说实话，这事儿没那么简单，但也不是完全没办法。核心思路通常是识别出水印区域，然后用周围的像素信息去“填补”或者“修复”这些区域。这听起来有点像PS里的内容识别填充，OpenCV确实提供了类似的功能。解决方案要处理图像水印，我们通常会用到OpenCV的几个关键能力：图像预处理（如灰度化、二值化）、特征检测（边缘、颜色、纹理）、以及最重要的——图像修复（Inpainting）。对于简单的、颜色单一或位置固定的水印，我们可以尝试通过阈值分割或颜色过滤来生成
- 文章 · python教程 | 4个月前 | OpenCV 去除 图像修复 图像水印 掩膜 402浏览 收藏
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- PythonSTl时间序列异常检测方法
- 使用Python和STL分解法检测时间序列异常点的步骤如下：1.加载和准备数据，确保时间序列索引为时间戳格式；2.使用statsmodels库中的STL类执行分解，分离趋势、季节性和残差分量；3.分析残差项，通过统计方法（如标准差或IQR）设定异常阈值；4.根据设定的阈值识别并标记异常点；5.可视化原始数据、分解结果及异常点。STL分解通过剥离趋势和季节性，使异常点在残差中更易识别。选择seasonal参数应基于数据周期性，robust=True增强对异常值的鲁棒性。异常阈值可基于标准差（如均值±3σ）或
- 文章 · python教程 | 4个月前 | Python 阈值 STL分解 残差 异常点检测 402浏览 收藏
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- 处理线段交点浮点精度问题技巧
- 本文针对在Python中计算大量线段交点时遇到的浮点数精度问题，提供了基于Numpy的解决方案。通过向量化计算和精度控制，有效避免了由于浮点数运算误差导致的重复交点问题，并提供了优化后的代码示例，显著提升了计算效率，确保结果的准确性。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 402浏览 收藏
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- Pandas实现SQLCASEJOIN方法
- 本文介绍了如何使用Pandas实现SQL中带有CASE表达式的JOIN操作。通过先对DataFrame进行过滤，再进行合并，可以有效地模拟SQL中CASEWHEN的逻辑，从而实现复杂条件下的数据连接。本文将提供详细的代码示例和步骤，帮助读者理解并应用该方法。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 402浏览 收藏
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- Python内存溢出解决方法详解
- 优化数据结构，使用生成器、迭代器和高效库如numpy.memmap；2.及时释放内存，合理使用del和gc.collect()；3.限制数据大小，分块处理任务；4.使用__slots__减少实例内存开销；5.将中间结果存入外部存储或数据库；6.避免循环引用，使用weakref模块；7.定期重启脚本或使用进程池隔离内存；8.通过memory_profiler工具分析内存使用；9.对大型数据集采用pandas的chunksize、dask、vaex或arrow等方案；10.升级Python版本并监控内存使用，
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 内存溢出 Python脚本 数据结构优化 内存分析工具 大型数据集处理 402浏览 收藏
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- Python打造智能客服：NLP对话系统详解
- 要用Python开发一个智能客服系统，需聚焦自然语言处理与对话管理。1.确定技术路线：选用Rasa构建对话逻辑，结合Transformers、spaCy等处理文本，并用Flask/FastAPI提供接口；2.实现意图识别与实体提取：通过训练NLU模型判断用户意图及关键信息；3.设计对话管理：利用domain.yml和stories定义回复逻辑与流程；4.部署上线：训练模型后部署服务并通过API接入前端应用。整个过程需注重数据质量与真实场景覆盖，以提升准确率与用户体验。
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- Python图像处理：Pillow库功能详解
- Pillow库是Python中图像处理的核心工具，安装方法为使用命令“pipinstallpillow”，导入方式为“fromPILimportImage”；其常用功能包括：1.图像打开和保存，支持JPEG、PNG、GIF等多种格式；2.图像尺寸调整，可通过resize()函数缩放、crop()函数裁剪；3.图像色彩处理，利用ImageEnhance模块调整亮度、对比度等；4.图像滤镜应用，通过ImageFilter模块实现模糊、锐化等效果；5.图像格式转换，使用convert()方法转为灰度图或不同格式
- 文章 · python教程 | 3个月前 | Python 图像尺寸 图像处理 Pillow 图像格式 402浏览 收藏
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