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- 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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- JSON数据处理技巧与实用方法大全
- 处理JSON数据的核心技巧包括：1.解析JSON数据，使用如Python的json.loads()方法；2.生成JSON数据，使用如json.dumps()方法；3.处理嵌套结构和数组，通过遍历访问数据；4.调试时使用在线工具和try-except块；5.优化性能时采用流式解析和合适的数据结构。
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- Python编程100题：从基础到算法实战
- 这篇文章提供了100道Python编程练习题，旨在帮助读者全面提升Python编程能力。1.基础知识回顾：Python支持多种数据类型，控制流包括条件语句和循环，函数支持高级用法，模块和包便于代码组织。2.核心概念解析：通过基本语法练习，如变量赋值、条件语句、循环和函数定义，巩固基础。3.算法与数据结构：介绍了排序算法和数据结构如栈的实现。4.使用示例：从基本用法如计算和判断，到高级用法如二分查找和图结构的实现。5.常见错误与调试：介绍了语法、逻辑、类型和索引错误的调试技巧。6.性能优化与最佳实践：建议使
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- Python100题：语法与算法实战攻略
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- Python文件读写详解：方法与技巧
- 在Python中，文件操作通过open()函数和with语句进行，支持读取、写入和追加模式。1)使用open()和with语句打开文件，确保自动关闭。2)读取文件内容可用read()，大文件用readline()或readlines()。3)写入文件时，'w'模式清空并写入，'a'模式追加内容。4)处理CSV文件时，使用csv模块逐行处理。5)优化写入性能时，可使用缓冲区或一次性写入列表内容。6)注意文件编码问题，默认UTF-8。7)最佳实践包括使用with语句和处理异常，避免资源泄漏和错误。
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- Python开发经验总结：提高代码可测试性和可测量性的技巧
- 随着Python在软件开发和数据科学领域的不断应用，越来越多的开发者开始面临代码可测试性和可测量性的问题。在这篇文章中，我们将讨论一些技巧，旨在提高Python代码的可测试性和可测量性。1.编写单元测试代码单元测试是一种测试方法，通过分离代码的不同部分并将其各自测试，验证代码的正确性。因此，在编写Python代码时，为了提高其可测试性和可测量性，我们应该优先
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