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- PyCharm写代码到运行全过程解析
- 在PyCharm中写代码并运行的步骤包括：1.创建新项目，2.编写代码，3.运行代码。具体操作是：首先，在欢迎界面选择“CreateNewProject”，设置项目位置和解释器；然后，利用代码补全等功能编写代码；最后，点击“Run”按钮或使用快捷键Shift+F10运行代码。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 451浏览 收藏
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- PyCharm是什么？功能与使用场景详解
- 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。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 451浏览 收藏
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- Python高阶函数实用场景解析
- 高阶函数在Python中通过接受函数作为参数或返回函数，提升了代码的简洁性和可读性。常见的高阶函数包括map()、filter()和sorted()，它们适用于数据转换、数据过滤以及排序与分组场景。1.使用map()可对数据进行统一操作，如将字符串列表转为整数列表；2.filter()能根据条件筛选数据，例如找出所有偶数；3.sorted()配合key参数实现自定义排序，也可结合groupby()进行分类统计。尽管高阶函数简化了代码，但使用时应避免过度嵌套、复杂逻辑和团队不熟悉带来的维护问题，适合用于轻量
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 451浏览 收藏
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- Python操作SVG图像，svgwrite库教程
- 使用svgwrite绘制和组合基本SVG图形的方法包括：1.创建Drawing对象定义画布；2.使用add方法添加圆形、矩形、线段、椭圆、多边形、折线等基本图形；3.利用g元素对图形进行分组和变换以实现复杂结构。通过这些步骤，可以灵活地构建并组织SVG内容，提升代码可读性和可维护性。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 451浏览 收藏
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- Python日期转换技巧：datetime高效使用方法
- Python处理日期格式转换的核心方法是使用datetime模块的strptime()和strftime()。1.strptime()用于将日期字符串解析为datetime对象，关键在于格式字符串必须与输入完全匹配；2.strftime()则用于将datetime对象格式化为指定样式的字符串，提供灵活的输出方式。常见策略包括多重尝试解析、正则预处理及引入dateutil库提升兼容性。注意事项涵盖格式严格匹配、时区信息缺失、本地化影响及两位数年份潜在歧义等问题。
- 文章 · python教程 | 13小时前 | 451浏览 收藏
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- 手把手教你安装PyCharm！超详细教程来了，小白也能秒上手
- 安装Pycharm的步骤如下：1.从JetBrains官网下载Pycharm社区版或专业版。2.双击下载的.exe文件，按照安装向导完成安装。3.打开Pycharm，创建新项目并选择Python解释器。安装完成后，你可以进一步配置插件和设置以提升使用体验。
- 文章 · python教程 | 4星期前 | 450浏览 收藏
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- Python模块&包傻傻分不清？手把手教你创建&导入包
- Python中的模块是单个文件，包含函数、类或变量；包是包含多个模块的目录且必须有__init__.py文件。模块适用于小型项目或单一功能组织，而包用于大型项目或多模块分类管理。例如，math和os是标准库模块，my_utils.py可作为自定义模块；当模块增多时，可通过包如my_package进行结构化管理。创建包的步骤为：①创建目录作为包根目录；②添加__init__.py文件（可空或含初始化代码）；③在目录下添加多个模块文件如module_a.py和module_b.py。导入方式包括：①impor
- 文章 · python教程 | 3星期前 | Python包 Python模块 450浏览 收藏
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- Pythonquery方法怎么用？详解数据筛选技巧
- Pandas的query方法通过类似SQL的字符串表达式高效筛选DataFrame数据，适用于复杂条件、动态构建查询、追求性能及熟悉SQL的场景。1.query使用字符串定义筛选逻辑，提升可读性和性能，尤其适合涉及多列的复杂条件；2.支持引用外部变量（通过@符号）和简单数学运算，便于动态构建查询；3.对大型数据集性能更优，但不支持复杂函数或Series方法。使用时需注意引号冲突、列名与变量名区分等陷阱。
- 文章 · python教程 | 20小时前 | 450浏览 收藏
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- Pythonre.findall提取所有匹配项方法详解
- re.findall()在Python中用于一次性提取字符串中所有符合条件的匹配项。其基本用法为re.findall(pattern,string)，返回包含所有匹配结果的列表，若无匹配则返回空列表；当正则表达式包含分组时，结果会根据分组调整；可以使用分组配合提取多个字段，如IP地址和访问时间；需注意非贪婪匹配、忽略大小写、Unicode支持及性能优化技巧，例如编译正则表达式以提高效率。
- 文章 · python教程 | 19小时前 | 450浏览 收藏
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- Python中的float是什么？手把手教你搞定浮点数类型
- 在Python中，float代表浮点数类型，用于表示小数。1）浮点数采用IEEE754标准，可能导致精度丢失。2）可以使用decimal模块进行高精度计算。3）浮点数比较应使用math.isclose()函数。4）避免用浮点数进行财务计算，建议使用decimal或整数。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 449浏览 收藏
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- 非捕获分组作用及使用场景解析
- 在正则表达式中，(?:)是非捕获分组，用于逻辑分组而不保存内容。其作用是将多个表达式组合匹配但不单独记录，适用于整体操作如重复或选择。好处包括减少内存开销、避免编号混乱、提升可读性。使用场景一：保持捕获组编号清晰，如(https?)://(?:www.)?(1+)，确保域名是第二个捕获组；场景二：多选一分组不保存，如(?:error|warning):\s+\d+，只关注冒号后内容；场景三：优化性能与结构整洁，尤其在复杂正则中减少冗余捕获。建议：需提取用()，仅逻辑分组用(?:)，多数语言均支持。/
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 449浏览 收藏
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- Python中int类型详解与使用方法
- Python中的int类型是整数类型，没有大小限制。1)可以处理非常大的数字，无需担心溢出；2)支持丰富的操作，如加减乘除和位运算；3)整数除法需注意/返回浮点数，//返回整数；4)使用numpy可优化大规模整数运算。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 449浏览 收藏
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- Python人工智能应用：AI开发流程全解析
- 做Python人工智能项目关键在于理清流程并踩对节奏。1.明确目标：先确定要解决的问题，如图像分类或聊天机器人，不同目标决定不同的技术选型和数据收集方式，别急着写代码，先画流程图理清结构；2.数据准备：AI模型依赖高质量数据，包括收集（如ImageNet）、清洗、统一格式和标注，建议使用Pandas、OpenCV、jieba等工具预处理；3.模型选择与训练：根据任务复杂度选用Scikit-learn、TensorFlow或PyTorch，图像任务可用ResNet迁移学习，NLP任务用Transformer
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 449浏览 收藏
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- Pythonformat字符串格式化教程
- 我们需要format方法和f-strings来以更灵活、可读的方式处理字符串，特别是动态插入变量值。1.format方法提供强大灵活性，可通过索引或关键字控制参数顺序和格式。2.f-strings更简洁直观，支持直接计算，适用于Python3.6及以上版本。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 449浏览 收藏
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- 未激活系统，PowerShell警告怎么关
- 本文介绍了在PowerShell中检测Python虚拟环境是否激活的方法，并提供了一些实用技巧和建议。虽然没有直接的内置警告机制，但可以通过自定义PowerShell启动脚本或依赖终端提示来避免在全局环境中意外安装Python包。同时讨论了忘记激活虚拟环境的应对策略，强调了即使发生错误，也可以轻松撤销。
- 文章 · python教程 | 2天前 | 449浏览 收藏
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