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- Python异步非阻塞编程技巧解析
- Python通过async/await和事件循环实现异步非阻塞，1.用asyncdef定义协程，await挂起任务让出执行权；2.事件循环调度多个协程并发执行，如asyncio.gather同时运行任务，总耗时等于最长任务；3.结合aiohttp等库实现异步I/O，网络请求并行发出，提升效率；4.异步为单线程协作式并发，适用于I/O密集型场景，不适用CPU密集任务，后者需配合线程或进程池处理。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 165浏览 收藏
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- Python发送邮件API调用方法详解
- 可通过SMTP协议或RESTfulAPI实现Python邮件发送。首先，使用smtplib库连接邮件服务器，构建MIME格式邮件并登录授权码发送；其次，调用第三方邮件API（如SendGrid），通过requests库发送含API密钥的POST请求至指定端点；最后，可使用官方SDK（如SendGridSDK）简化流程，实例化客户端并调用send方法完成发送。
- 文章 · python教程 | 9小时前 | sdk 邮件API requests库 smtplib Python邮件发送 165浏览 收藏
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- Python如何重命名数据列名？columns教程
- 在Python中重命名DataFrame列的最直接方法是通过赋值.columns属性。1.将包含新列名的列表赋值给.columns，适用于整体替换所有列名；2.新列名列表必须与原列数一致且顺序对应；3.为避免顺序错误，可先打印当前列名确认顺序；4.若仅修改部分列名，推荐使用.rename()方法并传入旧名到新名的映射字典；5.重命名后应立即检查.columns或使用.head()验证结果，确保无拼写错误、顺序错位或遗漏列名等问题。两种方法各适用不同场景，合理选择能有效减少错误风险。
- 文章 · python教程 | 7小时前 | 165浏览 收藏
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- Python多线程服务器搭建指南
- 多线程TCP服务器可并发处理客户端连接，利用threading模块为每个客户端创建独立线程，结合socket实现基础通信，通过线程池控制资源并优化性能，适用于I/O密集型网络服务场景。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | TCP 线程池 socket threading Python多线程服务器 164浏览 收藏
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- DataFrame转行技巧全解析
- 本文介绍如何将DataFrame中包含数组的列，转换为每个数组元素占据一行的新DataFrame。通过使用itertools.combinations创建元素对，并结合explode函数，可以有效地将数组列拆分为多行，从而重塑数据结构，使其更易于分析和使用。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 164浏览 收藏
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- Python魔法方法全解析：__init__等实用技巧
- init方法在Python对象生命周期中的关键角色是初始化实例的属性并建立其初始状态。1.它在对象被创建后自动调用，负责设置实例的初始数据，而非创建对象本身；2.它接收的第一个参数是实例自身（self），后续参数为创建对象时传入的参数；3.它确保实例在被使用前具备完整且可用的状态，并通常用于赋值实例属性；4.在继承中需调用super().__init__()以执行父类初始化逻辑；5.它不应返回除None以外的任何值，否则会被忽略。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 164浏览 收藏
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- Python字典转JSON字符串技巧
- 最直接的方法是使用json.dumps()函数。它能将Python字典转换为JSON字符串，支持indent美化输出、ensure_ascii=False处理中文、separators压缩体积、sort_keys排序键值，并通过default参数处理datetime等非标准类型，避免TypeError。需注意编码设置与循环引用问题，大数据量时可优化结构或分块处理。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | TypeError json.dumps() default参数 Python字典转JSON 非标准数据类型 164浏览 收藏
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- Python包与文件夹有何不同？
- Python包是含__init__.py的文件夹，可被导入并组织模块；普通文件夹无此功能。从Python3.3起支持无__init__.py的命名空间包，但推荐仍使用该文件以明确包结构和初始化行为。
- 文章 · python教程 | 4星期前 | 163浏览 收藏
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- Python函数用途与实战解析
- 函数在Python中用于封装功能代码，提升可读性与复用性。通过定义一次、多处调用，减少冗余，便于维护。函数支持参数传递和返回值，实现数据交互与局部作用域隔离。例如：defgreet(name):return"Hello,"+name。函数可递归调用，支持高阶操作如map、filter，为装饰器等高级特性奠定基础。合理使用函数能显著增强程序结构清晰度与开发效率。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 163浏览 收藏
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- Python Selenium高效登录X (Twitter) 教程
- 本教程详细阐述了如何使用Python和Selenium实现X（Twitter）的自动化登录。针对传统绝对XPath在页面结构变化时易失效的问题，本文重点推荐并演示了使用稳定CSS选择器定位元素的方法，有效避免了TimeoutException，显著提升了自动化脚本的鲁棒性和可维护性，确保登录流程的顺畅执行。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 163浏览 收藏
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- Python高效处理大文件技巧
- 处理大文件的核心是避免一次性加载，采用逐行或分块读取，利用迭代器、生成器、pandas分块和mmap等方法实现流式处理，确保内存可控。
- 文章 · python教程 | 3天前 | 163浏览 收藏
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- SimPy工厂建模：生产线优化技巧分享
- 本文深入探讨了如何使用Python的SimPy库对工厂生产线进行离散事件仿真。通过一个具体的工厂模型案例，我们详细解析了SimPy中资源（如操作员、机器人、工装夹具）的定义与管理，以及如何编排复杂的生产流程。重点阐述了资源请求与释放的正确实践，特别是with语句与手动请求/释放的区别与适用场景，旨在帮助读者构建高效、准确的仿真模型，并有效排查潜在的死锁问题。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 162浏览 收藏
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- Anaconda安装与Python集成使用教程
- 答案：Anaconda是数据分析等领域常用的Python发行版，提供包管理、虚拟环境及Jupyter等工具集成。首先从官网下载对应系统版本并安装，推荐添加至PATH；通过condacreate、activate等命令创建和管理独立环境，避免依赖冲突；优先使用condainstall安装常用库，必要时用pip补充；可导出environment.yml文件实现环境复现；通过安装ipykernel使Jupyter识别指定环境；AnacondaNavigator提供图形化操作界面，便于启动Jupyter、Spyd
- 文章 · python教程 | 3天前 | Python 数据分析 虚拟环境 包管理 Anaconda 162浏览 收藏
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