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- Python异步原理与实战教程详解
- Python异步编程核心是事件循环、协程调度与I/O等待协同：事件循环为唯一调度器，协程对象需显式提交执行，非阻塞仅适用于支持异步I/O的操作，CPU密集型任务须用run_in_executor。
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- LangChain获取源文档的正确方式
- 本文详解LangChain结合Chroma与OpenAIEmbeddings时无法返回源文档（sourcedocuments）的常见原因及完整解决方案，涵盖PDF加载、分块、向量化、持久化与检索全流程。
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- Python调用API保存数据的技巧
- 答案：可通过保存为JSON、CSV、Excel文件、追加写入或数据库实现API数据持久化。首先用requests获取响应并检查状态码，解析为Python对象后，根据需求选择存储方式：结构化数据可序列化为.json文件；表格数据可用csv.DictWriter写入CSV；pandas.DataFrame支持导出多页Excel（需安装openpyxl）；定时任务宜追加写入文本但需避免并发冲突；大数据量或高频查询应存入SQLite/MySQL，结合ORM批量插入并处理重复。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | Python调用API接口 162浏览 收藏
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- Python企业数据分析流程详解
- Python在企业落地数据分析的核心是打通“数据→分析→决策→反馈”闭环。需稳定对接数据库/API等真实数据源，分析过程要可复现、可解释，结果须嵌入业务系统（如API、企微机器人），并建立反馈闭环验证效果。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 162浏览 收藏
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- Python生产者消费者模型详解
- 生产者消费者模式是解耦任务生成与执行的并发模型，由生产者线程向线程安全队列put任务、消费者线程get并处理，配合task_done和join实现同步，适用于日志处理等高吞吐场景。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 162浏览 收藏
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- 如何使用Python计算数据相似度？余弦定理实现
- 余弦相似度适合高维稀疏文本数据。1.通过TF-IDF或CountVectorizer将文本转化为数值向量；2.使用numpy或scipy计算向量间的余弦相似度；3.该方法不依赖文档长度，适用于推荐系统、图像处理、基因分析等场景；4.注意数据预处理、零向量处理及特征工程对结果的影响。
- 文章 · python教程 | 4星期前 | 161浏览 收藏
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- Python类的初始化方法详解
- 答案：Python中通过__init__方法初始化类实例，self指代当前对象，可设默认参数并用于属性赋值，如Student类示例所示，注意其为初始化而非构造方法。
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- in与==区别：嵌套列表匹配详解
- 本文详解为何用ifsublistinlist_of_lists判断子列表存在性时失败，而应使用==比较；并通过实例、内存分析和集合扩展，清晰阐明列表嵌套比较的底层逻辑与正确写法。
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- FFmpegPython剪辑高级技巧教程
- ffmpeg-python是FFmpeg的轻量惰性封装，支持链式语法与完整选项，不立即执行而拼接命令后单次调用，兼顾性能与可编程性；相比OpenCV（帧级低效）和moviepy（抽象高、调试难），它复用系统FFmpeg、支持硬件加速、微秒级精准剪辑、无损流复制及复杂滤镜。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 161浏览 收藏
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- TSP问题中Effect表达式正确使用方法
- 本文旨在指导用户在使用pddlPython框架构建旅行商问题（TSP）时，如何正确处理PDDL动作的effect表达式。通过分析常见的RecursionError，揭示了将PDDL逻辑表达式误用字符串拼接的错误，并提供了使用框架内置逻辑运算符（如&和~）来组合谓词的正确方法，以确保生成的PDDL领域和问题文件能够被Fast-Downward规划器正确解析。
- 文章 · python教程 | 4星期前 | 160浏览 收藏
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- Python类变量共享数据技巧全解析
- 本文深入探讨了在Python类中，如何实现不同方法间的数据共享，特别是当一个类方法的输出需要被同一类的其他方法使用时。我们将介绍一种高效且符合面向对象编程原则的解决方案：结合使用@classmethod装饰器和类变量。通过这种方法，可以避免直接传递参数的局限性，确保数据在类级别上可访问和管理，从而提高代码的模块化和可维护性。
- 文章 · python教程 | 4星期前 | 160浏览 收藏
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- Python中如何操作Docker？容器管理方案
- Python操作Docker是通过调用API或执行命令行实现对容器等资源的管理，常用库为docker-py。1.安装docker包并初始化客户端以连接Docker服务；2.使用client.containers.run()创建容器，支持命名、端口映射及后台运行，同时提供停止、删除、日志查看和执行命令的方法；3.通过client.images.build()构建镜像并可获取、拉取及删除镜像；4.支持网络与卷的操作，如创建网络并连接容器，创建卷并挂载至容器以实现数据持久化。熟悉docker-py接口及Dock
- 文章 · python教程 | 4星期前 | 160浏览 收藏
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- Python快速生成符合条件子集技巧
- 本文介绍如何使用itertools.combinations结合提前剪枝条件，高效生成列表的子集组合，避免生成超长组合（如元素总长度≥7），显著提升72元素规模下的计算性能。
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- Python迭代协议：iter与next用法解析
- Python迭代协议要求同时实现__iter__和__next__；仅__iter__返回自身却不定义__next__会导致next()报错，因可迭代对象与迭代器角色分离，__iter__必须返回含__next__的对象，__next__须状态可续且显式抛StopIteration。
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- Python日志监控集成方法详解
- Python日志监控集成核心是构建“代码打点→日志输出→采集传输→解析入库→可视告警”全链路，需用structlog等生成结构化JSON日志，统一注入trace_id等上下文，联动指标上报与异常检测，并确保UTC毫秒级时间戳对齐。
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