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- Python连接PostgreSQL:psycopg2使用教程
- 要使用Python连接PostgreSQL数据库,最常用且稳健的方式是使用psycopg2库。1.首先安装psycopg2或更便捷的psycopg2-binary;2.使用psycopg2.connect()方法建立连接,传入host、database、user、password和port等参数;3.创建游标对象执行SQL语句;4.操作完成后提交事务并关闭连接。为保障安全,应避免将数据库连接参数硬编码在代码中,推荐使用环境变量、.env配置文件(配合python-dotenv)或配置管理服务(如Vault
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 471浏览 收藏
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- 少样本异常检测Python实现方法
- 元学习在少样本异常检测中的核心优势在于其“学习如何学习”的能力,使其能通过少量样本快速适应新任务。具体来说,它具备四大优势:1)“学习如何学习”的能力,使模型在多样化任务中掌握通用学习策略,而非特定任务解决方案;2)快速适应性,通过MAML等算法学习良好初始参数,使模型在新任务上仅需少量梯度步骤即可表现良好;3)处理“新颖性”的能力,模型学习识别偏离正常模式的普遍规律,而非记忆特定异常;4)降低对大量标注异常数据的依赖,显著缓解现实场景中异常数据稀缺的问题。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | Python 元学习 少样本异常检测 数据稀缺 MAML 471浏览 收藏
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- Python字符串高效处理技巧分享
- Python操作字符串的核心方法包括切片、查找、替换、大小写转换等基础操作,以及正则表达式、高效拼接、去除空白、格式化和处理Unicode等高级技巧。1.切片用于提取子字符串,通过索引范围或步长灵活获取内容;2.查找使用find()、index()、startswith()、endswith()及in关键字定位子字符串位置;3.替换通过replace()方法修改字符串内容,注意字符串不可变性;4.大小写转换使用upper()、lower()、capitalize()和title()统一格式;5.正则表达式
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 471浏览 收藏
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- Python防范不安全pickle操作的方法
- 检测Python中不安全的pickle操作的核心答案是:避免反序列化不可信数据,并通过技术手段进行预防。1.使用pickletools对pickle字节码进行静态分析,检查如GLOBAL和REDUCE等可疑opcode;2.通过自定义Unpickler类的find_class方法,实现白名单机制,限制允许加载的模块和类;3.对pickle数据进行哈希校验,确保数据完整性和来源可信。这些方法共同构成防御不安全pickle操作的多层防线。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 白名单 反序列化 pickle 不安全 Unpickler 471浏览 收藏
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- Python性能优化技巧全解析
- 要分析Python代码的性能瓶颈异常,核心在于找出程序执行过程中耗时最多、资源占用最大的那部分。这通常涉及对CPU时间、内存使用、I/O操作等进行量化测量,然后根据数据定位问题所在。简单来说,就是用专门的工具去“看”代码跑起来到底哪里慢了,哪里消耗大了。解决方案面对Python代码的性能瓶颈,我的经验是,首先得明确我们想优化的是什么:是CPU密集型计算慢,还是内存占用过高导致的问题,抑或是I/O操作(比如文件读写、网络请求、数据库查询)拖了后腿。不同的瓶颈类型,对应的分析和解决策略也大相径庭。通常,我们会
- 文章 · python教程 | 2星期前 | gil 内存分析 cProfile I/O瓶颈 Python性能瓶颈 471浏览 收藏
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- Python爬虫实战:requests与BeautifulSoup教程
- 使用Python实现网页爬虫的核心流程包括:发起请求、获取响应、解析HTML、提取数据;2.选择requests和BeautifulSoup组合的原因是其学习曲线平缓、功能强大且灵活,requests库封装了HTTP请求的复杂性,BeautifulSoup能高效解析不规范的HTML结构;3.应对反爬机制的方法包括:设置浏览器User-Agent头模拟真实访问、使用time.sleep()控制请求频率以避免IP被封、利用requests.Session()管理登录状态和Cookies;4.爬取数据的存储方式
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 数据存储 Requests beautifulsoup Python爬虫 反爬机制 471浏览 收藏
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- PythonFlask接口开发教程:快速入门指南
- Flask是Python实现Web接口的高效框架,其轻量灵活、上手门槛低,适合快速开发。1.它通过定义路由和处理函数搭建API,如返回“Hello,World!”或处理POST请求;2.支持丰富的HTTP请求与响应处理,使用request对象获取参数和数据,jsonify返回JSON响应;3.部署生产环境需使用Gunicorn等WSGI服务器提升性能,并配合Nginx作反向代理,同时配置日志和环境变量确保安全性与稳定性。
- 文章 · python教程 | 2天前 | 471浏览 收藏
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- Python连接MongoDB实战教程
- 使用pymongo连接MongoDB时,认证可通过在连接URI中指定用户名、密码、认证数据库和机制(如SCRAM-SHA-1)来实现,推荐此方式以集中管理连接信息;2.连接池由MongoClient默认管理,可通过maxPoolSize、minPoolSize、waitQueueTimeoutMS等参数配置,以优化高并发下的性能和稳定性;3.高级查询可使用$gt、$in、$regex等操作符结合sort()、limit()等链式方法实现复杂筛选;4.聚合操作通过aggregate()方法构建包含$matc
- 文章 · python教程 | 1天前 | MongoDB 索引 连接池 聚合 pymongo 471浏览 收藏
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- Python 数据可视化的秘密揭示
- Matplotlib:基础绘图库Matplotlib是一个灵活且功能强大的2D绘图库,它提供了一系列函数来创建各种类型的图表。importmatplotlib.pyplotasplt#创建一个简单的折线图plt.plot([1,2,3,4],[5,6,7,8])plt.xlabel("X-axis")plt.ylabel("Y-axis")plt.title("折线图示例")plt.show()Seaborn:统计图形Seaborn构建在Matplotlib之上,提供了一个高级接口,专门用于创建美观且信息
- 文章 · python教程 | 1年前 | 470浏览 收藏
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- Why I always assign intermediate values to local variables instead of passing them directly to function calls
- 而不是defdo_something(a,b,c):returnres_fn(fn(a,b),fn(b),c)我愿意:defdo_something(a,b,c):inter_1=fn(a,b)inter_2=fn(b)result=res_fn(inter_1,inter_2,c)returnresult第一个版本要短得多,如果格式正确,同样具有可读性。但我更喜欢第二种方法的原因是因为所有中间步骤都保存到局部变量中。像sentry这样的异常跟踪工具,甚至是设置debug=true时弹出的django错误
- 文章 · python教程 | 10个月前 | 470浏览 收藏
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