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- Python遍历详解：逐个访问元素的迭代过程
- 在Python中，遍历是访问数据结构中每个元素的过程，而迭代是实现这种访问的具体方法。1.遍历列表最常见的方法是使用for循环。2.Python中的迭代不仅仅限于列表，字典、集合、元组等都可以被迭代。3.迭代的实现依赖于迭代器协议，迭代器通过__iter__()和__next__()方法实现。4.列表推导式和生成器是利用迭代概念的强大工具。5.在遍历过程中修改被遍历的集合会导致意外行为，应使用集合或列表的副本进行遍历。
- 文章 · python教程 | 4天前 | 378浏览 收藏
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- Python爬虫入门：零基础抓取网页数据教程
- Python爬虫是通过程序模拟浏览器访问网页并提取数据，具体步骤包括：1.选择合适的库如requests和BeautifulSoup4；2.发送请求获取网页内容并处理异常；3.解析HTML文档提取数据；4.将数据存储到文件或数据库；5.遵守robots.txt协议；6.处理JavaScript动态加载内容使用Selenium等工具；7.应对反爬虫机制如伪装User-Agent、使用代理IP等；8.注意伦理和法律问题。
- 文章 · python教程 | 4天前 | Requests Python爬虫 robots.txt 反爬虫 BeautifulSoup4 378浏览 收藏
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- Python调用USDA API获取营养数据：分页机制详解
- 本教程旨在解决使用USDA食品数据中心（FDC）API时遇到的数据分页限制问题，特别是默认仅返回50条结果的情况。文章将详细解释API分页机制，并通过Python代码示例演示如何有效地利用pageSize和pageNumber参数，结合请求会话和错误处理，实现完整数据集的迭代获取与处理，最终导出至Excel。
- 文章 · python教程 | 2天前 | 378浏览 收藏
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- PythonLabelEncoder使用技巧分享
- LabelEncoder是sklearn.preprocessing中用于将类别型标签转换为数值型的工具，其核心作用是将文本类别映射为从0开始的整数。使用时需先导入并调用.fit_transform()方法完成训练与编码，输出结果为numpy数组；若需还原编码，可用.inverse_transform()方法。注意事项包括：不能直接对未fit的数据使用transform、编码顺序按字母排序而非出现顺序、不适用于多列特征处理，且无法自动处理新类别。实际应用中建议配合pandas使用，并保存已fit的编码器以
- 文章 · python教程 | 5天前 | 377浏览 收藏
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- Python代码混淆实战：AST模块深度解析
- 代码混淆的核心目标是增加代码理解和逆向工程的难度，同时保持功能不变。1.解析代码为AST：使用ast.parse()将Python代码转为抽象语法树；2.遍历和修改AST：替换变量名、插入垃圾代码、改变控制流、加密字符串；3.转换回代码：用ast.unparse()或astor库还原代码。示例通过替换变量名为随机字符串展示混淆过程。为避免语法错误，应操作AST保证结构正确、保持语义一致、进行单元测试并逐步混淆。局限性包括动态性带来的混淆困难、字节码可反编译及调试器对逆向的帮助。其他工具如PyArmor、O
- 文章 · python教程 | 6天前 | 376浏览 收藏
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- Python图像风格迁移教程详解
- 图像风格迁移的核心原理是利用深度卷积神经网络（CNNs）对图像内容和风格特征进行解耦与重组。1.内容表示通过深层特征捕捉物体结构和布局，2.风格表示则通过浅层至中层的格拉姆矩阵反映纹理、色彩等信息。选择深度学习的原因包括：1.CNN具备强大的自动特征提取能力；2.层次化表示契合内容与风格的抽象程度差异；3.支持端到端优化流程；4.可直接使用预训练模型节省成本。实现所需Python库及步骤为：1.使用TensorFlow或PyTorch构建模型；2.利用NumPy处理数据；3.借助Pillow或OpenCV
- 文章 · python教程 | 5天前 | 375浏览 收藏
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- Python列表append方法使用教程
- 在Python中，append方法用于向列表末尾添加元素。1)它是原地操作，直接修改原列表，不返回新列表。2)使用时需注意可变对象可能导致意外的修改。3)对于频繁添加元素，考虑使用extend方法或初始化大列表。append方法简洁高效，是列表操作的重要工具。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 375浏览 收藏
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- Python赋值语句BNF结构详解
- Python赋值语句的BNF语法初看复杂，尤其是像a=9这样的简单赋值，其右侧的数字字面量9如何匹配starred_expression或yield_expression。核心在于starred_expression可直接是expression，而expression通过一系列递归定义最终涵盖了literal（如数字）。理解BNF中许多规则的可选性是关键，它允许简单的元素满足复杂的语法结构。
- 文章 · python教程 | 21小时前 | 375浏览 收藏
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- Python单例模式实现方法详解
- Python设计模式，说白了，就是针对特定场景，前辈们总结出来的代码组织和编写的套路。理解它们，能让你的代码更优雅、可维护，也更容易被别人理解。单例模式只是其中一种，目的是确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。解决方案单例模式在Python中的实现方式有很多种，最常见的是使用__new__方法。classSingleton:_instance=Nonedef__new__(cls,*args,**kwargs):ifnotcls._insta
- 文章 · python教程 | 21小时前 | Python 设计模式 线程安全 单例模式 \_\_new\_\_ 375浏览 收藏
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- Python如何检测液压压力异常？
- 工业液压系统压力异常检测的核心在于通过Python实现数据采集、预处理、异常识别与报警。首先，利用传感器和通信协议（如ModbusTCP/IP、OPCUA）获取压力数据，借助pyserial、modbus_tk等库完成数据采集；其次，使用pandas和numpy进行数据清洗与平滑滤波、缺失值填充等预处理；接着，采用统计方法（如Z-score、标准差）或机器学习模型（如IsolationForest、One-ClassSVM）识别异常；最后，通过邮件通知、可视化展示（如matplotlib）实现报警与分析。
- 文章 · python教程 | 6天前 | Python 数据采集 异常识别 液压系统 压力异常检测 374浏览 收藏
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- Python自动填充时间字段教程
- 本文档旨在提供一个使用Python和openpyxl库自动填充Excel表格中时间字段的教程。该教程将详细介绍如何读取Excel文件，遍历指定列，并根据前一个单元格的时间值，以每行递增一小时的方式填充空白单元格。同时，我们将讨论一些需要注意的边界情况，并提供完整的代码示例，帮助读者快速实现Excel数据的自动化处理。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 374浏览 收藏
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- Python+Boto3快速统计AWSS3文件方法
- 本教程详细介绍了如何使用Python和Boto3库高效地统计AWSS3存储桶中特定路径下符合命名模式的文件。文章重点阐述了boto3.resource相较于boto3.client在处理大量对象时的优势（例如自动分页），并提供了从S3URL中提取桶名和前缀的方法。通过结合正则表达式，您可以精确筛选并计数如file_000.ts这样的增量文件，并给出了一个完整的示例，演示如何批量处理S3路径并输出统计结果。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 374浏览 收藏
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- Python连接Redis教程：redis-py使用详解
- 使用redis-py连接Redis时，常见参数包括host、port、db、password、decode_responses、socket_connect_timeout、socket_timeout以及SSL相关参数。①host默认为localhost，用于指定Redis服务器地址；②port默认为6379，是Redis服务监听端口；③db默认为0，用于选择不同的数据库实例；④password用于认证授权；⑤decode_responses设置为True可自动将响应解码为字符串；⑥socket_con
- 文章 · python教程 | 5天前 | 373浏览 收藏
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- PyCharm优缺点对比分析
- PyCharm是一款适合专业Python开发的IDE，其优点包括强大的代码补全、导航、调试功能和代码分析能力，但缺点是资源消耗高，学习曲线陡峭，且专业版需付费。
- 文章 · python教程 | 22小时前 | 373浏览 收藏
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- Flask定时刷新CSV数据教程
- 本文将介绍如何在Flask应用中实现定时刷新CSV数据的功能。通过使用Python的定时任务库，例如APScheduler或Celery，可以创建一个独立的进程来定期抓取和更新CSV文件，而Flask应用则专注于读取最新的CSV数据。本文将重点介绍如何使用APScheduler实现这一功能，并讨论文件锁定的问题，以确保数据的一致性。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 369浏览 收藏
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