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- Python并行计算技巧与实现方法
- 在Python中实现并行计算可以使用多线程、多进程、异步编程和并行计算库：1.多线程适合I/O密集型任务，但受GIL限制；2.多进程适合CPU密集型任务，避免GIL影响；3.异步编程适用于I/O密集型任务，提高响应性；4.并行计算库如Dask和Joblib提供高层次抽象，简化大规模数据处理。
- 文章 · python教程 | 2天前 | 147浏览 收藏
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- import在Python中的功能及使用方法解析
- import在Python中用于导入模块或包，允许使用其内容。1）基本用法：importmath。2）特定功能导入：frommathimportpi,sqrt。3）工作原理：Python动态加载模块。4）注意循环导入和性能优化，使用import时要谨慎管理模块导入和命名空间。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 146浏览 收藏
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- Python中str是什么，字符串基础详解
- Python中的字符串是不可变的序列类型。1)创建字符串可使用单引号、双引号、三引号或str()函数。2)操作字符串可通过拼接、格式化、查找、替换和切片等方法。3)处理字符串时需注意不可变性和编码问题。4)性能优化可使用join方法代替频繁拼接。5)建议保持代码可读性并使用正则表达式简化复杂操作。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 146浏览 收藏
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- Python中int类型详解及用法
- 在Python中，int代表整数类型，可以表示任意大的整数。1）int类型没有上限或下限，适用于大数据和科学计算。2）整数运算直观且高效，需注意地板除法。3）整数运算可能导致内存溢出，整数是不可变的，频繁运算时建议使用numpy库优化性能。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 146浏览 收藏
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![信用卡号正则表达式写法如下：^[0-9]{13,19}$说明：^表示字符串开始[0-9]匹配数字{13,19}表示长度在13到19位之间（不同卡种长度不同，如Visa是13或16位，MasterCard是16位，Amex是15位）$表示字符串结束如果需要更精确匹配不同卡种，可以使用多个正则表达式组合，例如：Visa:^4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?$MasterCard:^5[1-](/uploads/20250629/17511560976860858137f1c.png)
- 信用卡号正则表达式写法如下：^[0-9]{13,19}$说明：^表示字符串开始[0-9]匹配数字{13,19}表示长度在13到19位之间（不同卡种长度不同，如Visa是13或16位，MasterCard是16位，Amex是15位）$表示字符串结束如果需要更精确匹配不同卡种，可以使用多个正则表达式组合，例如：Visa:^4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?$MasterCard:^5[1-
- 如何匹配多种信用卡号码格式？1.了解各卡种规则：Visa以4开头13或16位；MasterCard以51-55或2221-2720开头16位；Amex以34或37开头15位；Discover以特定数字组合开头16位；2.使用正则表达式匹配格式；3.处理输入中的空格或连字符；4.确保正则以^开头$结尾；5.结合Luhn算法验证合法性。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 信用卡 正则 146浏览 收藏
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- Pythonwhile循环教程与使用详解
- Python中的while循环会在条件为真时重复执行其代码块，直到条件变为假。具体表现为：1)基本语法是while条件:执行代码块；2)适用于不确定次数的迭代任务；3)需注意退出条件和break语句的使用，以避免无限循环；4)可结合try-except处理异常，提升程序健壮性。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 146浏览 收藏
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- Python性能优化技巧分享
- Python代码性能优化可通过四个方法提升效率。1.优先使用内置函数和标准库，如sum()和itertools，因其由C实现效率更高；2.减少循环嵌套，采用NumPy进行向量化运算批量处理数据，或用列表推导式优化小规模数据操作；3.选择合适的数据结构，如查找用set、频繁插入删除用deque、键值对更新用字典；4.利用functools.lru_cache缓存纯函数结果，避免重复计算，同时注意内存占用。掌握这些技巧可显著提升程序运行速度。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 146浏览 收藏
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- Python分层抽样与随机抽样教程
- 随机抽样使用Pandas的sample()函数实现，适合分布均匀的数据；分层抽样通过Scikit-learn的train_test_split或groupby加sample实现，保留原始分布；选择方法需考虑数据均衡性、目标变量和数据量大小。1.随机抽样用df.sample(frac=比例或n=数量)并可划分训练集和测试集；2.分层抽样使用train_test_split时设置stratify=y，或对DataFrame按标签分组后抽样；3.选择策略包括判断类别均衡性、是否存在分类目标变量及数据量是否足够大
- 文章 · python教程 | 20小时前 | 146浏览 收藏
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- PyCharm是什么？Python开发神器功能+使用场景大揭秘
- PyCharm是JetBrains开发的Python集成开发环境（IDE）。它提供智能代码补全、强大调试工具和集成版本控制系统，适用于科学计算、数据分析、Web开发和机器学习等多种Python开发任务。尽管对于小型项目可能显得臃肿，但其功能全面且灵活，适合各种规模和类型的Python项目。
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- 学Python能干啥？开发、爬虫、数据分析全都行！
- 学Python可以从事Web开发、数据科学、人工智能和自动化测试等多种职业。1）Web开发：使用Django和Flask框架开发网站。2）数据科学：利用NumPy和Pandas处理数据。3）人工智能：通过TensorFlow和PyTorch开发AI应用。4）自动化测试：使用Pytest和Ansible提高效率。
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- PyCharm添加本地Python解释器教程
- 在PyCharm中添加本地解释器可以确保项目在不同环境中稳定运行。配置步骤包括：1)打开PyCharm，点击"File"菜单，选择"Settings"；2)找到"Project:[你的项目名]"，点击"PythonInterpreter"；3)点击"AddInterpreter"，选择"AddLocalInterpreter"；4)选择"SystemInterpreter"或"ExistingEnvironment"，或创建新虚拟环境。注意选择与项目需求匹配的Python版本，并正确设置虚拟环境和环境变量
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- Python读取DICOM医学数据教程
- Python处理DICOM影像的关键在于使用pydicom库，1.安装pydicom：pipinstallpydicom；2.读取DICOM文件：使用dcmread方法加载文件；3.访问元数据：如PatientName、Modality等标签获取病人和图像信息；4.提取像素数据：通过pixel_array属性获取NumPy数组形式的图像数据；5.可视化图像：利用matplotlib根据图像维度（灰度或RGB）进行显示；6.处理多帧或3D数据：收集同一系列的DICOM文件，按ImagePositionPat
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 145浏览 收藏
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- Python文件监控教程：watchdog库使用指南
- watchdog库用于Python文件监控的核心优势在于其跨平台兼容性、事件驱动机制和清晰的API设计。它通过Observer和FileSystemEventHandler实现文件系统事件的实时监听与处理，避免了传统轮询方式的低效问题。在使用过程中需要注意事件重复、资源管理、递归监控开销、网络文件系统限制、权限问题及临时文件干扰等常见陷阱。为优化性能并处理高并发事件，应采用精确过滤、异步处理、去抖动机制以及合理调整监控粒度等策略。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 145浏览 收藏
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- Python正则匹配MAC地址技巧
- MAC地址由6组十六进制数组成，每组2字符，用冒号或连字符分隔，如00:1A:2B:3C:4D:5E或00-1A-2B-3C-4D-5E。1.使用正则表达式匹配时，基本结构为([0-9A-Fa-f]{2}[:-]){5}([0-9A-Fa-f]{2})；2.为增强鲁棒性，推荐加上单词边界\b和忽略大小写标志re.IGNORECASE；3.若需支持Windows格式如001A.2B3C.4D5E，可扩展为支持点号分隔的模式；4.可通过函数封装实现灵活验证多种MAC地址格式。
- 文章 · python教程 | 4天前 | 145浏览 收藏
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- Python自动化填表：Selenium实战教学指南
- Python实现自动化填表的核心工具是Selenium，它通过驱动浏览器模拟用户操作。1.安装Selenium使用pipinstallselenium，并配置对应浏览器的驱动如ChromeDriver；2.使用find_element方法定位网页元素，优先选择ID或NAME，填写内容用send_keys；3.验证码处理可借助OCR或人工辅助，弹窗则用switch_to.alert处理；4.模拟点击按钮或调用submit()方法提交表单，并使用WebDriverWait等待动态加载内容；5.最后使用driv
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