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- FastAPI快速搭建RESTAPI教程
- FastAPI是构建高性能RESTAPI的首选Python框架，1.它基于类型提示和依赖注入实现代码清晰与自动文档生成；2.通过Pydantic模型验证请求体数据；3.利用依赖注入系统复用公共逻辑；4.支持APIKey、OAuth2等身份验证机制；5.可集成SQLAlchemy等ORM进行数据库操作；6.使用TestClient配合pytest完成单元测试；7.可通过Docker容器化并部署到云平台。该框架兼具高性能与开发效率，适用于现代API开发全流程，从定义路由到部署均提供完整解决方案。
- 文章 · python教程 | 2天前 | Python FastAPI 依赖注入 Pydantic RESTAPI 393浏览 收藏
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- Python解析XML：ElementTree入门指南
- Python处理XML方便因内置xml.etree.ElementTree模块，其将XML文档视为树结构，每个节点为元素；读取用ET.parse()加载文件并获取根节点；遍历通过循环子节点或find()/findall()查找特定节点；修改内容可直接赋值文本并用write()保存更改。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 392浏览 收藏
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- PyCharm是什么？Python专用IDE详解
- PyCharm是专为Python设计的高级IDE，适合各种规模的Python开发项目。1.提供代码编辑、调试、测试、版本控制等全面支持。2.特别适合数据科学、机器学习、Web开发领域。3.功能强大，提升开发效率，但内存占用高，初学者可能觉得界面复杂。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 392浏览 收藏
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- YOLOv8图像尺寸适配解析与应用
- YOLOv8等深度学习模型在推理时对输入图像的尺寸有严格要求，模型内部的固定矩阵结构决定了其只能处理特定尺寸的图像。当模型在与训练时不同尺寸的图像上进行推理时，若未进行适当的图像预处理（如尺寸调整），会导致预测失败或性能急剧下降。本文将详细阐述其原因，并提供基于PyTorch和TensorFlow的图像尺寸调整解决方案，确保模型在不同尺寸图像上的正确推理。
- 文章 · python教程 | 4天前 | 392浏览 收藏
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- Python数据采样：随机与分层抽样全解析
- 随机抽样使用pandas的sample方法，分层抽样使用scikit-learn的train_test_split函数并设置stratify参数；1.随机抽样操作简单，适用于数据分布均匀场景；2.分层抽样确保类别比例一致，适用于类别不平衡数据；3.常见挑战包括稀有类别导致分割失败、连续变量误用作分层变量、多标签分层不支持，需通过合并稀有类别、数据分箱或自定义策略解决，使用时需根据数据特性谨慎处理以确保样本代表性。
- 文章 · python教程 | 2天前 | Python scikit-learn 数据采样 分层抽样 随机抽样 392浏览 收藏
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- Python日志技巧与调试监控全解析
- 使用Python的logging模块可构建结构化日志系统，首先导入模块并配置logger，设置日志级别和格式，如logging.basicConfig()；其次可通过FileHandler将日志输出到文件；还可使用logging.config通过配置文件灵活管理日志设置；此外支持高级功能如Filters、自定义Handlers；集成时应确保一致性、可配置性和性能优化；也可选用loguru或structlog等第三方库简化操作；最后结合ELK、Splunk等工具实现日志分析与监控。
- 文章 · python教程 | 1天前 | Python 监控 日志记录 调试 logging模块 392浏览 收藏
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- NPZ文件合并技巧：防止数据覆盖的正确方法
- 本教程详细介绍了如何高效且正确地合并多个NumPy.npz文件。针对常见的合并误区，特别是使用字典update方法导致数据覆盖的问题，文章提供了基于键值对的数组存储和拼接策略。通过演示如何规范化.npz文件的存储结构，并利用np.concatenate函数按键值聚合所有文件的对应数组，确保所有数据被完整且正确地整合到一个新的.npz文件中，避免数据丢失。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 392浏览 收藏
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- PythonPCA降维技术详解与应用
- Python中使用PCA进行数据降维的核心步骤包括：1.数据准备与标准化，2.初始化并应用PCA模型，3.分析解释方差比率以选择主成分数量，4.结果解读与后续使用。PCA通过线性变换提取数据中方差最大的主成分，从而降低维度、简化分析和可视化，同时减少冗余信息和计算成本。但需注意标准化处理、线性假设限制、主成分可解释性差、主成分数量选择及对异常值敏感等常见误区。高维数据带来的挑战主要包括数据稀疏性、计算成本增加、过拟合风险上升和可视化困难，而PCA有助于缓解这些问题，提升模型泛化能力和数据理解。
- 文章 · python教程 | 4星期前 | 391浏览 收藏
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- 正则提取JSON值的实用技巧
- 正则表达式可用于提取结构固定的JSON字段值，但不适合复杂嵌套结构。1.提取字符串字段值时，使用类似"username"\s:\s"(1+)"的正则匹配字段名、冒号和引号内的内容；2.提取数字类型值时，用如"age"\s:\s(\d+)的正则匹配不带引号的数字；3.提取数组第一个元素时，可用"tags"\s:\s$$\s*"(1+)"匹配左方括号后的首个字符串；但要注意正则无法可靠遍历数组或处理复杂格式，实际使用前建议先规范化JSON格式以避免因换行、缩进或重复字段导致匹配错误。"↩
- 文章 · python教程 | 4星期前 | 391浏览 收藏
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- PyCharm安装到开发全流程教程
- 从零开始使用PyCharm进行Python开发的步骤如下：1.下载并安装PyCharm社区版。2.启动PyCharm并创建项目，选择名称和目录。3.创建并命名Python文件，如"hello_world.py"。4.编写并运行Python程序，使用绿色播放按钮或Shift+F10。5.利用代码补全和智能提示提高编码效率。6.使用调试器设置断点并调试代码。7.通过VCS菜单管理Git版本控制。8.组织项目结构，使用文件夹标记功能。9.应用代码重构、分析和性能优化功能。10.定期备份项目，利用代码模板，加速开
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 391浏览 收藏
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- Python中idx是什么意思？
- 在Python中，idx是index的缩写，用于表示索引或下标。1.idx使代码简洁且符合Python社区惯例。2.使用时需注意代码可读性和避免混淆，尤其对初学者和复杂代码。使用idx能提升代码的可读性和编写效率。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 391浏览 收藏
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- PyPy类型注解错误怎么解决
- 本文旨在解决在PyPy中使用类型注解时遇到的SyntaxError。核心问题在于所使用的PyPy版本可能实现了Python2语言规范，而类型注解是Python3.6及更高版本引入的特性。教程将详细解释这一兼容性陷阱，并提供通过使用对应Python3的PyPy版本（通常为pypy3）来解决此问题的具体指导和示例。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 391浏览 收藏
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- Python孤立森林异常检测技巧
- 孤立森林算法通过随机切分数据快速隔离异常点，适合高维和大规模数据。其核心原理是基于决策树，对异常点进行快速隔离，路径长度越短越可能是异常。优势包括高效性、无需距离度量、内建特征选择、内存效率和对高维数据友好。优化参数时需重点关注n_estimators（树的数量）、max_samples（样本数）和contamination（异常比例），其中contamination需结合业务经验或迭代尝试设定。实际应用中面临的主要挑战包括contamination设定困难、难以识别局部异常、模型解释性差、对离散特征处理
- 文章 · python教程 | 6天前 | Python 异常检测 参数优化 孤立森林 contamination 391浏览 收藏
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- PyCharm界面设置教程详解
- PyCharm的图形界面可以通过菜单栏、工具窗口和编辑器窗口进行调整。1.菜单栏和工具栏可以通过"View"菜单显示或隐藏。2.工具窗口可以通过"View"菜单中的"ToolWindows"子菜单访问，并可拖动调整位置。3.编辑器窗口的标签显示可通过"Window"菜单中的"EditorTabs"选项调整。4.主题和字体设置在"Settings"中的"Appearance&Behavior"进行选择。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 391浏览 收藏
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