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Telegram消息时间戳不可篡改，数据管理更安全

本文探讨了使用Telethon库向Telegram发送消息和文件时，无法设置或伪造历史时间戳的限制。TelegramAPI出于数据完整性和安全性考虑，严格禁止用户自定义消息的发送日期。文章将深入解释这一机制，并为希望按时间顺序管理文件备份的用户提供替代的数据组织和检索策略，以应对消息时间戳固定的挑战。

文章 · python教程 | 1天前 | 461浏览收藏
PythonFlask教程：快速入门接口开发

Flask是Python实现Web接口的高效框架，其轻量灵活、上手门槛低，适合快速开发。1.它通过定义路由和处理函数搭建API，如返回“Hello,World!”或处理POST请求；2.支持丰富的HTTP请求与响应处理，使用request对象获取参数和数据，jsonify返回JSON响应；3.部署生产环境需使用Gunicorn等WSGI服务器提升性能，并配合Nginx作反向代理，同时配置日志和环境变量确保安全性与稳定性。

文章 · python教程 | 21小时前 | 461浏览收藏
Python操作YAML文件教程：PyYAML使用详解

使用PyYAML操作YAML文件最常用且推荐，1.安装使用pipinstallPyYAML；2.读取用yaml.safe_load()从字符串或文件加载数据，确保安全解析；3.写入用yaml.safe_dump()将Python对象转为YAML字符串或写入文件，建议设置default_flow_style=False和allow_unicode=True；4.处理复杂结构时支持嵌套字典列表及多文档解析safe_load_all()；5.注意安全、编码、错误处理和缩进问题，避免漏洞与解析失败，该方案完整覆盖

文章 · python教程 | 12小时前 | Python Python编程 461浏览收藏
Python卡方检验方法详解

要使用Python实现卡方检验，核心步骤是构建列联表并调用scipy.stats.chi2_contingency函数。1.首先确保数据为分类变量，并整理为列联表形式；2.使用pandas的crosstab函数生成列联表；3.将列联表传入chi2_contingency函数，获取卡方统计量、P值、自由度和期望频率；4.通过比较P值与显著性水平（如0.05）判断变量是否独立；5.若P值小于显著性水平，则拒绝原假设，表明变量间存在显著关联，否则无法拒绝原假设。此外，scipy.stats.chisquare适

文章 · python教程 | 3天前 | Python 卡方检验 scipy.stats.chi2_contingency P值列联表 460浏览收藏
Python实现AES加密步骤详解

Python中可通过cryptography库实现AES加密，具体步骤如下：1.安装库并生成密钥；2.使用Fernet模块进行加密与解密；3.选择AES-128、AES-192或AES-256密钥长度以平衡安全与性能；4.可选用pycryptodome库实现更灵活的底层加密；5.密钥应通过KMS、HSM或KDF等方法安全存储，避免硬编码。

文章 · python教程 | 6天前 | AES加密密钥安全存储 cryptography库 Fernet模块 pycryptodome库 459浏览收藏
PythonGUI自动化教程：PyAutoGUI使用详解

使用PyAutoGUI进行GUI自动化需先安装库并掌握基本操作。1.安装PyAutoGUI通过pipinstallpyautogui；2.控制鼠标可用moveTo和click等方法，注意坐标适配问题；3.模拟键盘输入用write和press方法，组合键用hotkey；4.实战中设置PAUSE和FAILSAFE提升稳定性，并结合locateOnScreen实现精准定位。掌握这些要点可高效完成自动化任务。

文章 · python教程 | 11小时前 | 459浏览收藏
Python文本分类教程：Scikit-learn实战指南

文本分类是让计算机理解并自动给文字打标签的过程，Scikit-learn提供了完整的解决方案。1.数据预处理：清理原始数据，包括分词、大小写转换、移除标点符号和停用词、词形还原等步骤；2.特征提取：使用CountVectorizer或TfidfVectorizer将文本转化为数值向量，前者统计词频，后者引入逆文档频率突出关键词；3.模型训练与选择：常用算法包括朴素贝叶斯、SVM、逻辑回归和集成方法，通过Pipeline串联流程提升效率；4.模型评估：关注精确率、召回率、F1-Score和混淆矩阵，避免仅依

文章 · python教程 | 3天前 | 458浏览收藏
Python实现记忆网络异常检测技巧

基于记忆网络的异常检测模型通过学习和记忆“正常”模式实现异常识别，其核心步骤如下：1.数据预处理：对输入数据进行标准化或归一化处理，时间序列数据还需滑动窗口处理以适配模型输入；2.构建记忆网络架构：包括编码器（如LSTM）、记忆模块（存储“正常”原型）和解码器，通过相似度计算与加权求和实现记忆增强表示；3.模型训练：使用纯净正常数据训练，最小化重建误差，使模型记住“正常”特征；4.异常评分与阈值设定：通过计算重建误差判断异常，设定阈值区分正常与异常。记忆网络因显式记忆“正常”模式、对新颖性敏感、鲁棒性强等

文章 · python教程 | 20小时前 | Python 异常检测重建误差记忆网络记忆模块 458浏览收藏
Python多进程通信技巧：multiprocessing使用教程

Python中实现多进程通信的核心是multiprocessing模块提供的机制，1.Queue适用于多生产者-多消费者场景，支持进程安全的FIFO数据交换，自动处理序列化和同步；2.Pipe提供轻量级的点对点双向通信，适合两个进程间的高效数据传输；3.Manager支持共享复杂对象如列表和字典，通过代理实现跨进程访问；4.共享内存（Value/Array）提供高性能的数据共享，适用于简单类型但需手动加锁；5.同步原语（Lock、Semaphore、Event、Condition）用于协调进程执行，避免竞

文章 · python教程 | 9小时前 | Pipe 共享内存 Queue multiprocessing模块多进程通信 458浏览收藏
Pygame入门教程：零基础玩转Python2D游戏开发

Pygame开发2D游戏需要掌握Python基础语法、类与对象、坐标系统和事件驱动编程。首先，必须了解变量、数据类型、条件语句、循环和函数等Python基础，这是编写游戏逻辑的前提。其次，使用类来封装游戏中的实体如玩家、敌人等，能提升代码的可维护性和扩展性。接着，理解Pygame的坐标系统（左上角为原点，X轴向右递增，Y轴向下递增）是实现图形绘制和移动的基础。最后，掌握事件驱动编程，能够响应用户的键盘、鼠标等输入操作，使游戏具有交互性。

文章 · python教程 | 6天前 | 457浏览收藏
Python数据分析实战技巧全解析

数据分析需先清洗数据，再通过探索性分析指导建模，最后用合适方法与可视化呈现结果。首先数据清洗包括处理缺失值、异常值、重复数据及格式转换，如用pandas.isna()检测缺失值，fillna()填充，箱线图识别异常值；其次探索性分析（EDA）通过直方图、散点图、describe()和相关系数矩阵了解数据分布与变量关系；接着根据业务目标选择分类（逻辑回归、随机森林）、回归（线性回归、XGBoost）、聚类（KMeans、DBSCAN）等方法；最后可视化使用Matplotlib、Seaborn或Plotly，

文章 · python教程 | 5天前 | 457浏览收藏
Tkinter进阶：Treeview动态表格实战教程

本教程详细介绍了如何在Tkinter图形用户界面中，利用ttk.Treeview组件高效且专业地展示从数据库或其他数据源获取的表格数据。文章将解释为何传统的Entry组件不适用于复杂表格，并提供一个动态适应数据结构的代码示例，涵盖列的自动生成、数据插入以及相关注意事项，帮助开发者构建功能完善的桌面应用。

文章 · python教程 | 2天前 | 457浏览收藏
Python搭建K8s容器监控系统教程

构建Kubernetes容器异常监控系统的核心模块包括：1.数据采集；2.数据处理与存储；3.异常检测；4.告警通知。数据采集通过kubernetes-client/python库连接API，定时获取CPU、内存、网络I/O、Pod重启次数等指标；使用pandas进行数据清洗和结构化。数据处理与存储可选用CSV、SQLite、InfluxDB、Prometheus或Elasticsearch。异常检测可采用静态阈值、统计方法（如Z-score、IQR）、时间序列模型（ARIMA、Prophet）或机器学习

文章 · python教程 | 1天前 | Python Kubernetes 异常检测容器异常监控告警通知 457浏览收藏
Python爬虫开发步骤全解析

实现网络爬虫的关键步骤为：分析目标网站结构、发送请求获取数据、解析页面内容、存储有用信息。首先明确要爬取的网站及内容，如新闻标题或商品价格，并检查页面HTML结构；接着使用requests库发送GET请求，注意添加headers和延时避免被封；然后用BeautifulSoup或XPath解析HTML提取所需数据；最后将数据保存为文本、CSV或存入数据库，根据需求选择合适方式。

文章 · python教程 | 18小时前 | 457浏览收藏
PyQt5GUI开发教程详解

用Python开发GUI应用不难，借助PyQt5可快速上手。1.安装PyQt5并创建项目结构，使用QApplication和QWidget搭建基础窗口；2.使用QVBoxLayout等布局结合QLabel、QLineEdit、QPushButton设计温度转换器界面；3.绑定按钮事件实现摄氏度转华氏度逻辑，并加入异常处理；4.使用PyInstaller打包程序，添加参数优化生成效果。通过这些步骤即可完成一个完整的小型GUI应用。

文章 · python教程 | 6天前 | Python 界面设计 GUI应用 pyinstaller PyQt5 456浏览收藏

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