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- 正则表达式量词有哪些及用法详解
- 正则表达式中的量词包括、+、?、{}，用于控制字符或分组的匹配次数；1.表示前一个字符出现0次或多次；2.+表示至少出现1次；3.?表示0次或1次；4.{}可精确控制次数，如{n}恰好n次，{n,}至少n次，{n,m}介于n至m次；贪婪模式会尽可能多匹配内容，而非贪婪模式（加?）则相反；实际应用中需注意分组整体匹配应使用括号包裹，不确定部分可用?处理，同时需谨慎使用贪婪与非贪婪模式以避免误匹配。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 341浏览 收藏
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- Python机器学习流程及sklearn实战教程
- 开发一个机器学习模型的完整流程包括数据准备与预处理、模型选择与训练、模型评估与调优、模型保存与部署。1.数据准备与预处理包括加载数据、处理缺失值、特征缩放和类别编码；2.模型选择与训练需根据任务类型选择合适算法并划分训练集与测试集；3.模型评估与调优通过评估指标和超参数搜索优化性能；4.模型保存与部署可使用joblib或集成到Web框架中实现复用或上线。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 341浏览 收藏
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- Pythonfilter函数使用与数据筛选技巧
- filter()函数用于过滤可迭代对象中的元素，返回一个迭代器。其语法为filter(function,iterable)，其中function为判断条件的函数，iterable为待处理的可迭代对象。1.若function返回True，则保留该元素；否则排除。2.若function为None，则移除所有布尔值为False的元素。3.常结合lambda使用简化代码，也可定义单独函数处理复杂逻辑。4.返回结果为迭代器，需用list()等转换为具体数据结构。5.可与列表推导式互换使用，但filter更适用于已有
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 数据过滤 迭代器 Lambda表达式 列表推导式 filter()函数 341浏览 收藏
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- Python爬虫实战：requests+BeautifulSoup教程
- requests和BeautifulSoup组合适用于静态网页爬取，核心流程包括发送HTTP请求、解析HTML内容、提取目标数据。2.提取数据常用find()、find_all()方法，支持通过标签名、类名、ID及CSS选择器精准定位。3.常见错误包括网络请求失败、解析错误、动态加载内容和编码问题，可通过异常处理、重试机制、手动设置编码等方式应对。4.当面临动态渲染内容、复杂交互、大规模爬取或强反爬机制时，应考虑升级工具如Selenium、Playwright或Scrapy框架。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 341浏览 收藏
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- Pythonhashlib加密详解与应用
- hashlib模块不可逆，适用于数据完整性校验、密码存储或数字签名，但不适用于需要解密的加密场景。1.hashlib提供单向哈希功能，用于生成固定长度的哈希值，无法还原原始数据；2.常见应用场景包括密码存储（存储哈希而非明文）、文件完整性校验；3.对于需要解密的数据加密，应使用secrets模块生成安全密钥或第三方库如cryptography实现对称或非对称加密；4.密码存储时建议结合盐（salt）和密钥派生函数（如PBKDF2_HMAC）以增强安全性；5.避免使用MD5或SHA-1等存在漏洞的算法，推荐
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 341浏览 收藏
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- Pythonrarfile模块使用教程详解
- rarfile是Python处理RAR文件的首选模块因为它纯Python实现无需依赖外部工具跨平台兼容性好。使用时先通过pipinstallrarfile安装然后用RarFile()打开文件可调用namelist()查看内容extractall()或extract()解压文件推荐配合with语句管理资源。面对加密RAR可通过pwd参数传入密码若密码错误会抛出BadRarFile异常；处理分卷文件只需指定第一个分卷且需确保所有分卷命名规范并位于同一目录。处理大型RAR时建议逐个文件分块读取避免内存溢出可用o
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 341浏览 收藏
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- PyCharm无法添加解释器？详细解决方法分享
- PyCharm无法添加解释器的原因主要有Python环境配置不正确、PyCharm设置问题、缓存问题、权限问题、解释器识别问题和版本问题。1.检查Python环境，确保正确安装并在PATH中。2.在PyCharm中，点击File->Settings->Project:[你的项目名]->PythonInterpreter，选择并配置合适的解释器。3.清除PyCharm缓存并重启IDE。4.以管理员身份运行PyCharm或更改解释器文件权限。5.手动指定Python解释器路径。6.如果使用A
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 341浏览 收藏
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- Python强化学习实战：OpenAIGym入门指南
- 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 | 6天前 | Python 强化学习 智能体 OpenAIGym Q-learning 341浏览 收藏
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- 选择适合项目的最佳Python缓存库和工具
- Python中常用的缓存库和工具：选择适合你项目的最佳方案，需要具体代码示例引言：在开发Python项目时，为了提高程序的性能和响应速度，常常会使用缓存来存储计算结果或者频繁读取的数据。使用缓存可以减少对底层数据库或其他外部依赖的访问，从而提高程序的效率。本文将介绍一些在Python中常用的缓存库和工具，并提供相应的代码示例，帮助读者选择适合自己项目的最佳方
- 文章 · python教程 | 1年前 | TTLCache 340浏览 收藏
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- 数据的指路明灯：Python 数据可视化照亮决策之路
- 饼图和条形图：简单清晰的洞察饼图和条形图是传达数据分布或比较不同类别的最常用可视化工具。饼图显示各个部分相对于整体的百分比，使决策者能够快速了解数据组成。条形图比较不同类别或时间序列中的值，有助于识别差异和变化趋势。折线图和散点图：动态趋势分析折线图追踪数据随时间或其他变量的變化，揭示趨勢和模式。决策者可以使用折线图来预测未来表现和识别关键点。散点图展示一个变量相對於另一個變數的關係，允許發現關聯性和影響因素。地理空间地图：基于位置的洞见地理空间地图可视化了地理數據，例如人口分佈、銷售量或天氣模式。這些地
- 文章 · python教程 | 1年前 | 340浏览 收藏
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- Python Pandas的知识点有哪些
- 为什么要学习Pandas?那么问题来了：numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？numpy能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够，很多时候，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等比如：我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据所以，pandas出现了。什么是Pandas?Pandas的名称来自于面板数据（paneldata）Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了高级数据
- 文章 · python教程 | 1年前 | Python Pandas 340浏览 收藏
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