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- Python入门必备基础知识大全
- 学习Python需要具备以下基础知识：1.编程基础：理解变量、数据类型、控制结构、函数和模块。2.算法与数据结构：掌握列表、字典、集合等数据结构及排序、搜索等算法。3.面向对象编程：熟悉类、对象、继承、封装和多态。4.Python特有的特性：了解列表推导式、生成器、装饰器等。5.开发工具和环境：熟练使用PyCharm、VSCode等IDE，及虚拟环境和包管理工具。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 265浏览 收藏
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- VSCodePython环境配置：插件推荐与调试技巧
- 在VSCode中配置Python开发环境需要安装以下插件：1.Python，2.Pylance，3.Jupyter，4.PythonTestExplorer。调试技巧包括：1.设置断点，2.使用条件断点，3.变量监视，4.远程调试。
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- TimeMachine备份与Python虚拟环境隔离实战攻略
- TimeMachine和Python虚拟环境如何管理和备份工作成果并确保开发环境隔离？1.使用TimeMachine进行自动备份，保护数据并支持恢复到历史时间点。2.通过Python虚拟环境（如venv）为每个项目创建独立环境，避免依赖冲突。
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- Python自定义异常类超详细攻略
- 在Python中，自定义异常类通过继承Exception类实现，帮助构建更健壮和可维护的代码。1.定义自定义异常类，如CustomError，继承Exception并重写__init__方法。2.创建结构化的错误处理系统，如NetworkError基类及其派生类ConnectionError和TimeoutError。3.合理使用自定义异常类，记录更多错误信息，提升代码质量和可靠性。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | Python 错误处理 exception 自定义异常类 NetworkError 265浏览 收藏
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- python中yield的用法详解及生成器教程
- 在Python中，yield关键字用于创建生成器，帮助高效处理大数据流。1.yield创建生成器，按需生成数据，节省内存。2.生成器状态不可重置，不支持索引操作。3.适用于处理大文件和数据流，提高响应速度。4.使用时需注意外部状态和调试难度。yield让代码简洁高效，是处理大数据的强大工具。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 265浏览 收藏
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- Python执行SQL查询的终极指南
- 在Python中执行SQL查询可以通过sqlite3、mysql-connector-python、psycopg2等库实现。1)连接到数据库，使用sqlite3.connect()。2)创建表和插入数据，使用cursor.execute()。3)执行查询并处理结果，使用cursor.fetchall()。4)关闭连接，使用cursor.close()和conn.close()。这些步骤帮助处理数据并提高编程效率。
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- numpy在python中代表什么？详解python数值计算库
- NumPy的核心是其多维数组对象ndarray，提供了高效的数组操作和数学函数。1)NumPy简化了数组操作和基本统计计算，如数组乘法和均值计算。2)它支持复杂的矩阵运算，如矩阵乘法和求逆。3)NumPy的向量化操作显著提升了大规模数据处理的性能。4)使用时需注意内存管理和广播机制，及时更新版本并使用内存映射和调试工具。
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- 如何用Python编写深度优先搜索算法？深度优先搜索（Depth-FirstSearch，简称DFS）是一种常用的图遍历算法。在深度优先搜索中，从起始节点开始，不断探索邻接节点，直至无法继续探索，然后回退到上一节点，继续遍历还未探索的邻接节点，直至所有节点都被访问。下面是一个用Python编写的深度优先搜索算法示例：#定义图的类classGraph:
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- matplotlib中文显示的技巧与方法引言：matplotlib是一个功能强大的数据可视化库，它提供了丰富的功能和灵活的接口，使用户可以轻松地创建各种类型的图表。然而，对于中文用户来说，matplotlib在显示中文方面存在一些问题。本文将介绍一些常用的技巧和方法，解决matplotlib中文显示的问题，并提供具体的代码示例。一、问题描述：在默认情况下，m
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