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- Python异常处理在网络请求中的使用方法
- 答案：Python中通过try-except结构处理网络请求异常，结合重试与日志提升程序稳定性。首先捕获ConnectionError、Timeout、HTTPError等具体异常，再由RequestException兜底；使用tenacity实现重试机制应对临时故障；配合logging记录错误信息，既保障用户体验又便于排查问题。
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- Python3.x安装enum错误及枚举使用详解
- 在Python3.x环境中尝试安装外部enum包时，常会遇到AttributeError:module'enum'hasnoattribute'__version__'错误。这通常是因为Python3.4及更高版本已内置enum模块，外部包不再需要且可能导致兼容性问题。本教程将深入解析此问题根源，并指导您如何正确利用Python标准库提供的enum模块来创建和管理枚举类型，避免不必要的安装错误。
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- Python异常捕获try-except全解析
- try-except用于捕获异常防止程序终止；2.推荐捕获特定异常如ValueError、ZeroDivisionError；3.可用as获取异常信息；4.多个异常可合并处理；5.else在无异常时执行，finally始终执行用于清理资源。
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- PythonPillow图片处理全教程
- Pillow是Python中强大的图像处理库，支持打开、操作和保存多种格式的图片。安装后可通过Image.open()加载图片，并用save()方法转换格式；resize()可调整尺寸，thumbnail()保持宽高比缩放；crop()按坐标裁剪图像区域；filter()应用模糊或边缘增强等滤镜，ImageEnhance可调节亮度与对比度；load()访问像素并修改颜色通道；Image.new()创建新图像并绘制图形。掌握这些基础功能即可应对大多数图像处理需求。
- 文章 · python教程 | 4天前 | 385浏览 收藏
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- Python热门应用有哪些？主流场景深度解析
- Python主要用于数据科学与机器学习、Web开发、自动化和脚本编写、教育和初学者编程以及金融和量化交易。1)数据科学与机器学习：Python凭借其强大的库生态系统，如NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow，成为数据科学和机器学习领域的首选语言。2)Web开发：Django和Flask等框架使得Python在Web开发中大放异彩，特别是在构建快速原型和后端服务方面。3)自动化和脚本编写：Python的简洁性和易用性使其成为自动化任务和脚本编写的理想选择。4)教育和初学者编
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- Python列表线程传递方法详解
- 在Python中传递列表给线程可通过args参数实现，线程内修改会直接影响原列表，因列表为可变对象；多线程环境下需使用threading.Lock确保线程安全；复杂逻辑可封装成继承threading.Thread的类，统一管理数据与行为。
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- Python的curses库用于创建终端文本界面，通过curses.wrapper()初始化并自动恢复终端，使用stdscr进行屏幕操作，支持光标控制、文本输出、键盘输入处理和颜色显示，结合cbreak、noecho、keypad和curs_set等设置可提升交互体验。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 380浏览 收藏
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- random.shuffle()用于就地打乱列表顺序，无返回值，需传入可变序列如list，使用前需导入random模块，若要保留原列表应先复制。
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- Python列表推导式：动态字符串生成方法
- 本教程详细介绍了如何在Python中利用列表推导式高效生成包含动态数字序列的字符串列表。我们将探讨两种主要方法：一是结合str.join()和str()进行类型转换，解决字符串与整数拼接的问题；二是推荐使用Python3.6+的F-string，以其简洁和可读性实现更优雅的动态字符串构建。通过具体示例，帮助读者掌握Python中处理此类常见数据生成任务的专业技巧。
- 文章 · python教程 | 2天前 | 376浏览 收藏
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- 应选择线程安全数据结构以避免竞争，queue.Queue适用于任务传递，deque+Lock适合高频操作，threading.local()可隔离状态，合理设计并发模型比单纯选型更重要。
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- 0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89，使用a=0、b=1的while循环不断计算下一项，直到超过100为止。
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