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- Python爬虫：aiohttp异步实战教程
- aiohttp适合高效率并发爬虫开发因为它基于异步IO能处理大量请求。相比requests同步方式效率低，aiohttp配合async/await实现异步请求，适合大规模抓取任务。使用时需导入aiohttp和asyncio模块，并定义异步函数发起GET请求。提高并发效率可通过asyncio.gather()并发执行多个任务，同时设置超时、代理IP、请求频率控制和重试逻辑。注意事项包括设置User-Agent、合理控制并发数、添加异常处理以及遵守robots.txt规则。
- 文章 · python教程 | 2天前 | 并发 Python爬虫 asyncio aiohttp 异步爬虫 294浏览 收藏
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- Python正则表达式调试方法分享
- 调试Python中复杂正则表达式的方法包括：1.区分使用re.match和re.search，match用于开头匹配，search用于全文搜索；2.打印匹配对象的group、span等信息以定位问题；3.使用在线工具regex101.com测试逻辑并启用re.VERBOSE模式添加注释提升可读性；4.分段测试正则表达式的小部分后再逐步组合，确保每部分正确无误。
- 文章 · python教程 | 2天前 | 293浏览 收藏
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- 多源数据融合异常检测方法解析
- 特征级融合是一种有效实现多源数据异常检测的方法，其核心在于从不同数据源提取特征并合并为新特征向量，再通过机器学习算法进行检测。1.数据预处理和特征提取是关键第一步，需清洗、转换、标准化数据，并提取如CPU使用率的均值、最大值及网络流量的总流量、峰值等特征；2.特征选择和降维通过PCA等方法解决维度灾难问题，提升模型性能；3.异常检测可采用IsolationForest、One-ClassSVM、LOF或Autoencoder等算法识别异常；4.评估和优化需结合精确率、召回率等指标调整参数或更换算法。特征融
- 文章 · python教程 | 2天前 | Python 异常检测 特征提取 多源数据融合 特征级融合 293浏览 收藏
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- 正则表达式特殊字符有哪些？怎么用？
- 正则表达式中最常用的特殊字符包括^和$用于匹配边界，.、\d、\w、\s作为通配符，()和[]用于分组与集合，*、+、?、{n,m}控制重复次数，\用来转义特殊字符。^匹配起始位置，$匹配结束位置；.匹配任意字符，\d匹配数字，\w匹配字母数字或下划线，\s匹配空白；[]匹配括号内任意一个字符，()将多个字符视为整体；*表示0次或多次，+表示至少一次，?表示0次或1次，{n,m}指定次数范围；需用\对特殊字符进行转义以匹配其字面值。掌握这些符号及其组合即可应对多数正则使用场景。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 293浏览 收藏
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- Python正则表达式入门指南
- Python正则表达式通过re模块实现文本匹配与处理，1.常用函数包括re.search()查找首个匹配、re.match()从开头匹配、re.findall()获取所有匹配、re.sub()替换匹配内容、re.compile()预编译模式提升效率；2.核心语法涵盖通配符、量词、字符集、分组、转义等，支持复杂模式构建；3.高级技巧包括贪婪与非贪婪控制、分组捕获与非捕获、匹配标志应用如忽略大小写和多行模式；4.性能优化需预编译正则、避免灾难性回溯；5.常见陷阱涉及原始字符串缺失、match与search混淆
- 文章 · python教程 | 21小时前 | 常用函数 Python正则表达式 re模块 贪婪匹配 正则语法 293浏览 收藏
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- Python调试技巧：pdb使用全攻略
- Python自带调试工具pdb可通过插入importpdb;pdb.set_trace()或命令行python-mpdbyour_script.py启动。常用命令包括：1.n执行下一行；2.s单步进入函数；3.c继续执行；4.l显示当前代码；5.p变量名打印变量；6.q退出调试。可通过b行号设置断点，w查看堆栈，u/d切换堆栈帧，实现高效问题定位。
- 文章 · python教程 | 2天前 | 291浏览 收藏
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- Lambda表达式详解与实战应用
- lambda表达式是一种简洁的匿名函数，适用于需要短小精悍的函数定义场景。1)它简化代码，使其更简洁易读；2)支持函数式编程，实现高阶函数和闭包；3)提供灵活性，适合一次性或短期使用的函数。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 291浏览 收藏
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- Python数据建模怎么用？Statsmodels使用教程
- Statsmodels与Scikit-learn在数据建模中的角色差异在于1）Statsmodels侧重统计推断，用于分析变量间关系及其统计显著性；2）Scikit-learn注重预测和模式识别，追求模型的泛化能力。Statsmodels适用于理解“为什么”和“怎么样”，提供详细统计指标如p值、置信区间等；而Scikit-learn适用于解决“是什么”和“能做什么”，提供多种机器学习算法及预测性能评估指标。两者互补，可结合使用以增强建模效果。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 291浏览 收藏
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- Python词云图制作教程：wordcloud参数详解
- 制作词云图用Python的wordcloud库即可，关键在于掌握参数设置和中文处理。步骤包括：1.安装库；2.加载文本并生成词云对象；3.显示或保存图片。中文支持需指定字体路径，并搭配jieba分词。自定义形状需导入遮罩图片，颜色可用colormap调整。其他技巧包括过滤停用词、限制最大词数、控制字体大小及保存图片。
- 文章 · python教程 | 1天前 | Python 词云图 291浏览 收藏
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- Selenium驱动管理与资源释放技巧
- 本文详细介绍了现代SeleniumWebDriver（版本4.12.0及更高）如何通过内置的SeleniumManager自动化管理浏览器驱动，从而消除了手动下载和配置驱动的必要性，极大地简化了环境搭建。同时，文章还探讨了在Selenium自动化脚本中显式关闭浏览器（如使用driver.close()或driver.quit()）的重要性，强调了其在资源管理和避免潜在进程残留方面的作用，即使在脚本结束时浏览器看似自动关闭，规范的资源释放仍是推荐的最佳实践。
- 文章 · python教程 | 2天前 | 290浏览 收藏
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- Python数据清洗全攻略与实战技巧
- 数据清洗的核心在于系统性处理缺失值、重复项、格式不一致、异常值及逻辑错误，以提升数据质量。1.缺失值可通过删除或填充处理，依据缺失比例与数据特性选择合适策略；2.重复项需明确重复定义，使用drop_duplicates()清除；3.格式不一致应统一大小写、去除空格，并转换为正确数据类型；4.异常值通过统计方法（如IQR）识别，结合业务判断删除、替换或转换；5.数据一致性检查需验证字段间逻辑关系，确保数据合理性。整个过程依赖对数据的深入理解，且通常需反复迭代。
- 文章 · python教程 | 1天前 | Python 异常值 数据清洗 Pandas 缺失值 288浏览 收藏
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- Python用re.findall提取所有匹配项方法
- 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 | 1天前 | 287浏览 收藏
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