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- Python协程怎么用？async/await详解
- 协程是Python中通过async/await语法实现的异步编程机制，其本质是一种轻量级线程，由程序员控制切换，相比多线程更节省资源、切换开销更小，适合处理大量并发I/O操作。1.协程函数通过asyncdef定义，调用后返回协程对象，需放入事件循环中执行；2.使用await等待协程或异步操作完成；3.并发执行多个任务可通过asyncio.gather()或asyncio.create_task()实现；4.注意避免直接调用协程函数、混用阻塞代码及确保使用支持异步的库。掌握这些关键步骤可提升程序效率。
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- NumPy数组重塑与均值计算技巧
- 本教程详细介绍了如何使用NumPy库高效地对多维数组进行特定维度（如年龄）的固定步长（如5年）聚合，并通过重塑（reshape）和求均值（mean）操作，实现数据的分组统计。文章通过具体示例，深入解析了reshape参数的含义及axis选择的重要性，确保读者能够准确地对数据进行分组聚合。
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- Python中figure()画两张图教程
- 通过多次调用matplotlib.pyplot.figure()可创建多个独立图形窗口，每次调用后紧跟绘图命令即可将内容绘制到对应画布，如figure(1)和figure(2)分别显示不同图表，结合figsize和dpi参数可自定义图像大小与分辨率，最后调用plt.show()显示所有图形。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 473浏览 收藏
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- Python自定义异常方法全解析
- 自定义异常通过继承Exception类实现，命名以Error结尾，可添加参数和文档字符串。使用raise抛出，便于捕获特定错误并携带上下文信息，提升代码可维护性。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 473浏览 收藏
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- Pandas构建索引坐标DataFrame技巧
- 本文详细介绍了如何从一个包含索引对的列表和一个现有DataFrame中，高效地提取X和Y坐标，并构建一个新的坐标DataFrame。教程对比了基于循环的字典构建方法与利用NumPy进行向量化操作的优化方案，强调了后者在处理大规模数据时的性能优势和代码简洁性，最终目标是为后续的路径绘制提供精确的坐标数据。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 473浏览 收藏
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- Selenium快速定位输入框技巧分享
- 本教程详细讲解如何使用SeleniumWebDriver高效且稳定地定位并填充网页上的输入框，尤其是在面对动态加载的页面时。文章将重点介绍Selenium的显式等待机制（WebDriverWait和expected_conditions），通过实际案例演示如何确保元素在操作前已完全加载，并提供优化时间控制逻辑的策略，从而构建更健壮、可靠的自动化脚本。
- 文章 · python教程 | 3天前 | 473浏览 收藏
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- 一键重建Python环境详细教程
- 使用虚拟环境工具配合依赖文件可一键重建Python环境。1.venv+requirements.txt：删除旧环境后创建新环境并激活，再安装依赖；2.pipenv：执行pipenv--rm删除后运行pipenvinstall从Pipfile.lock恢复；3.conda：导出environment.yml后删除环境，再通过condaenvcreate-fenvironment.yml重建；4.自动化脚本：将上述步骤写入reset_env.sh等脚本实现全自动重建。关键在于维护最新的依赖清单以确保环境可靠复
- 文章 · python教程 | 1天前 | 虚拟环境 自动化脚本 依赖管理 venv Python环境重建 473浏览 收藏
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- Python代码安全防护指南
- Python代码安全需贯穿开发全流程，涵盖安全编码、依赖管理、敏感数据保护、错误处理与持续审计。
- 文章 · python教程 | 4星期前 | 漏洞 依赖管理 安全编码 Web应用安全 Python代码安全 472浏览 收藏
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- Wagtail富文本显示问题解决方法
- Wagtail富文本内容在前端显示异常，如列表格式丢失或字体样式不一致，通常是由于前端CSS样式冲突或CSS重置导致默认浏览器样式被覆盖。本文将指导读者如何利用浏览器开发者工具诊断并解决这类问题，确保富文本内容按预期渲染，并与网站整体风格保持一致。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 471浏览 收藏
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- Python官网订阅方法及新闻获取技巧
- 要跟踪Python官网最新动态，需利用其官方渠道：首先订阅PythonInsider博客的RSS源以获取新版本和安全更新；其次定期查看官网News板块或将其转为RSS；再者加入psf-members-help等邮件列表参与深度技术交流；最后可使用GitHubWatch功能监控CPython仓库的发布与讨论。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | Python官网 新闻跟踪 订阅方法 RSSFeed PythonInsider 471浏览 收藏
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- Python捕获异常并输出错误信息的方法如下：try:#可能引发异常的代码result=10/0exceptExceptionase:#输出异常信息print("发生错误:",e)详细说明：try块：包含可能引发异常的代码。except块：当try块中发生异常时，会执行except块中的代码。Exceptionase：捕获所有异常，并将异常对象赋值给变量e。print("发生错误:",e)：输出异
- 使用traceback.print_exc()可直接打印异常堆栈；2.用traceback.format_exc()获取异常信息字符串；3.traceback.print_exception()支持手动传入异常类型、值和traceback对象；4.结合logging模块记录异常便于日志分析，注意及时释放__traceback__引用避免内存泄漏。
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- 带条件淘汰链表：双向实现最新管理
- 本文探讨了在生产者-消费者模式中，如何设计一个满足特定条件的队列：重要任务（A）保留，非重要任务（B）只保留最新一个，且需高效移除旧的B任务。通过引入双向链表（如llist.dllist）并维护对最新非重要任务节点的引用，实现了O(1)时间复杂度的条件淘汰，确保了队列的FIFO特性和元素顺序，并提供了详细的代码示例与线程安全考量。
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