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- FastAPI依赖注入的Python使用技巧
- 在Python中使用FastAPI进行依赖注入可以大大简化代码结构和提高可维护性。1）依赖注入允许将业务逻辑从路由处理中分离，使代码更清晰和可测试。2）依赖函数可以被多个路由共享，减少代码重复。3）依赖注入有助于解耦和提高灵活性，但需注意性能开销和复杂性。
- 文章 · python教程 | 17小时前 | 389浏览 收藏
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- Python数据可视化技巧与实现攻略
- 在Python中实现数据可视化的常用库有Matplotlib、Seaborn和Plotly。1.Matplotlib适合高度定制化的图表。2.Seaborn适合统计数据的快速可视化。3.Plotly适合需要交互性的场景。选择合适的工具并结合使用可达到最佳效果。
- 文章 · python教程 | 6天前 | 388浏览 收藏
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- Python异步任务创建技巧与方法
- 在Python中，使用asyncio库创建异步任务。1)使用asyncio.create_task()或asyncio.ensure_future()创建任务。2)用await等待任务完成，asyncio.gather()可同时等待多个任务。3)通过try-except块处理异常，asyncio.gather()的return_exceptions=True参数可继续执行其他任务。4)异步编程适合I/O密集型任务，CPU密集型任务可能需多线程或多进程。5)确保函数非阻塞，保持代码可读性和可维护性。
- 文章 · python教程 | 4天前 | 异步任务 异常处理 asyncio await I/O密集型 386浏览 收藏
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- Python正则表达式使用技巧与示例
- 在Python中使用正则表达式可以通过re模块实现。1)导入re模块并使用re.search()或re.findall()方法进行模式匹配。2)可以使用re.compile()编译模式提高性能。3)使用非贪婪匹配（如.*?）控制匹配范围。4)通过分组（如(\w+)）捕获特定部分。5)使用re.DEBUG调试模式编写错误。6)优化性能时简化模式和避免过度回溯。
- 文章 · python教程 | 6天前 | 非贪婪匹配 re模块 re.search() re.findall() re.compile() 384浏览 收藏
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- JSON数据处理技巧与实用方法
- 处理JSON数据的核心技巧包括：1.解析JSON数据，使用如Python的json.loads()方法；2.生成JSON数据，使用如json.dumps()方法；3.处理嵌套结构和数组，通过遍历访问数据；4.调试时使用在线工具和try-except块；5.优化性能时采用流式解析和合适的数据结构。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 384浏览 收藏
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- Python生成随机数的终极攻略
- 在Python中生成随机数主要使用random模块。1）使用random.random()生成0到1之间的随机浮点数，random.randint(a,b)生成a到b之间的随机整数。2）random.uniform(a,b)生成均匀分布的随机数，random.gauss(mu,sigma)生成正态分布的随机数。3）对于密码学应用，使用secrets模块生成安全随机数。4）高并发环境下，使用numpy库提高性能。
- 文章 · python教程 | 1天前 | numpy库 random模块 secrets模块 random.random() random.randint() 381浏览 收藏
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- Python列表推导式使用技巧详解
- 列表推导式在Python中是一种优雅高效的生成列表方式。1)基本语法：new_list=[expressionforiteminiterableifcondition]。2)应用：生成平方数列表squares=[x**2forxinrange(1,11)]，过滤偶数even_numbers=[xforxinrange(1,11)ifx%2==0]，字符串转换upper_words=[word.upper()forwordinwords]。3)注意点：避免过度复杂，考虑使用生成器表达式节省内存。
- 文章 · python教程 | 23小时前 | 性能 可读性 语法 生成器表达式 列表推导式 381浏览 收藏
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- 类属性及方法的定义与使用技巧
- 如何定义和使用类的属性和方法？在类中定义属性和方法是编写类的核心任务。1）定义类的属性和方法：属性可以是任何数据类型，方法是类中的函数。2）使用类的属性和方法：通过对象访问和操作属性和方法，属性的访问和修改可以通过直接访问或通过getter和setter方法实现，方法的调用通过对象执行。
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- PythonDjango项目创建超简单攻略
- 要在Python中创建一个Django项目，按照以下步骤操作：安装Django：使用命令pipinstalldjango，建议使用虚拟环境。创建项目：运行django-adminstartprojectmyproject。创建应用：进入项目文件夹后，运行pythonmanage.pystartappmyapp，并在settings.py中添加到INSTALLED_APPS。配置URL：在myproject/urls.py中包含应用的URL，并在myapp目录下创建urls.py文件定义URL模式。定义视图
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- Python连接MongoDB详细教程及实例
- 在Python中连接MongoDB使用pymongo库，通过以下步骤实现：1.安装pymongo库；2.使用MongoClient连接到MongoDB服务器；3.选择数据库和集合；4.进行插入和查询操作。使用pymongo可以灵活处理数据，并通过索引和批量操作优化性能。
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