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- Pygame入门教程:零基础玩转Python2D游戏开发
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- Python数据分析实战技巧全解析
- 数据分析需先清洗数据,再通过探索性分析指导建模,最后用合适方法与可视化呈现结果。首先数据清洗包括处理缺失值、异常值、重复数据及格式转换,如用pandas.isna()检测缺失值,fillna()填充,箱线图识别异常值;其次探索性分析(EDA)通过直方图、散点图、describe()和相关系数矩阵了解数据分布与变量关系;接着根据业务目标选择分类(逻辑回归、随机森林)、回归(线性回归、XGBoost)、聚类(KMeans、DBSCAN)等方法;最后可视化使用Matplotlib、Seaborn或Plotly,
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- Tkinter进阶:Treeview动态表格实战教程
- 本教程详细介绍了如何在Tkinter图形用户界面中,利用ttk.Treeview组件高效且专业地展示从数据库或其他数据源获取的表格数据。文章将解释为何传统的Entry组件不适用于复杂表格,并提供一个动态适应数据结构的代码示例,涵盖列的自动生成、数据插入以及相关注意事项,帮助开发者构建功能完善的桌面应用。
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- Python搭建K8s容器监控系统教程
- 构建Kubernetes容器异常监控系统的核心模块包括:1.数据采集;2.数据处理与存储;3.异常检测;4.告警通知。数据采集通过kubernetes-client/python库连接API,定时获取CPU、内存、网络I/O、Pod重启次数等指标;使用pandas进行数据清洗和结构化。数据处理与存储可选用CSV、SQLite、InfluxDB、Prometheus或Elasticsearch。异常检测可采用静态阈值、统计方法(如Z-score、IQR)、时间序列模型(ARIMA、Prophet)或机器学习
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- Python爬虫开发步骤全解析
- 实现网络爬虫的关键步骤为:分析目标网站结构、发送请求获取数据、解析页面内容、存储有用信息。首先明确要爬取的网站及内容,如新闻标题或商品价格,并检查页面HTML结构;接着使用requests库发送GET请求,注意添加headers和延时避免被封;然后用BeautifulSoup或XPath解析HTML提取所需数据;最后将数据保存为文本、CSV或存入数据库,根据需求选择合适方式。
- 文章 · python教程 | 9小时前 | 457浏览 收藏
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- Python正则匹配中文完整教程
- 匹配中文字符在Python正则表达式中最可靠的方式是使用Unicode编码范围。1.常用汉字可通过[\u4e00-\u9fff]匹配;2.若需包含扩展A区汉字,则使用[\u3400-\u4dbf];3.对于扩展B区等生僻字,标准re模块不支持,需使用第三方regex库,并采用[\p{Script=Han}]写法。此外,应注意编码格式为UTF-8、避免误匹配标点、优化性能及结合其他规则使用。
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- Python垃圾回收机制全解析
- Python的垃圾回收机制通过引用计数和垃圾收集器(gc模块)管理内存。引用计数在对象无引用时立即释放内存,但无法处理循环引用;gc模块可检测并回收循环引用,仅作用于容器类对象,默认启用且可手动调用或调整阈值;分代回收将对象分为三代以提升效率,第0代回收最频繁,第2代最少;可通过sys.getrefcount查看引用数,weakref观察回收情况,tracemalloc或pympler分析内存泄漏。理解这些机制有助于优化代码性能与内存使用。
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- Python股票分析:yfinance与Pandas实战教程
- 如何用Python进行股票数据分析?1.安装yfinance和Pandas库,使用pipinstallyfinancepandas;2.用yfinance获取股票数据,如苹果公司历史数据aapl.history(period="1y");3.用Pandas清洗处理数据,如填充缺失值fillna(0);4.使用Matplotlib和Seaborn可视化数据,绘制收盘价折线图和成交量柱状图;5.计算并绘制移动平均线识别趋势,如50日均线rolling(window=50)。
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- PyQt5GUI开发教程详解
- 用Python开发GUI应用不难,借助PyQt5可快速上手。1.安装PyQt5并创建项目结构,使用QApplication和QWidget搭建基础窗口;2.使用QVBoxLayout等布局结合QLabel、QLineEdit、QPushButton设计温度转换器界面;3.绑定按钮事件实现摄氏度转华氏度逻辑,并加入异常处理;4.使用PyInstaller打包程序,添加参数优化生成效果。通过这些步骤即可完成一个完整的小型GUI应用。
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- Pythonif语句用法及elifelse详解
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