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- Python获取文件扩展名的几种方式
- 使用os.path.splitext()是获取文件扩展名最稳健的方法，能正确处理无扩展名、多点及隐藏文件；结合os.path.basename()和dirname()可解析路径各部分，而pathlib提供更现代、面向对象且跨平台的路径操作方式。
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- Streamlit隐藏侧边栏多页技巧
- 本文档介绍了如何在Streamlit多页面应用中，实现点击某个页面后隐藏其他页面侧边栏的功能。通过自定义CSS样式，可以控制侧边栏的显示与隐藏，从而优化用户体验，使应用界面更加简洁。本文将提供详细的代码示例和使用方法，帮助开发者轻松实现这一功能。
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- Python平面文件存储技巧全解析
- Python中常用CSV、JSON和文本文件存储数据。CSV适合表格数据，用csv模块读写；JSON适合结构化对象，用json模块操作；文本文件适用于日志记录，直接使用open()函数处理。
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- Python引用计数机制全解析
- Python通过引用计数机制管理内存，当对象引用计数为0时自动回收；每次赋值、容器存储或函数传参会增加引用，del或重新赋值则减少；sys.getrefcount()可查看引用数但会临时加1；循环引用导致计数无法归零，需gc模块清理；weakref可创建不增加引用的弱引用，避免内存泄漏。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 347浏览 收藏
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- Python抓取赛狗数据：指定日期赛道API教程
- 本教程详细介绍了如何使用Python通过GBGB官方API，高效地抓取指定日期范围内特定赛狗赛道的比赛结果。文章涵盖了API请求参数的动态构建、日期范围的迭代生成、JSON数据解析、特定赛道数据的筛选以及健壮的错误处理机制，最终将抓取到的数据保存为JSON文件，旨在提供一个自动化且可扩展的数据获取方案。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 347浏览 收藏
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- Python3argparse使用详解与实例
- 答案：argparse是Python3解析命令行参数的标准模块，通过ArgumentParser添加参数并解析。支持位置参数、可选参数（如--verbose）、带值参数（如--port8080）、限制取值范围（choices）和默认值，自动生成功助信息，提升脚本灵活性与专业性。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 347浏览 收藏
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- 优化Python数独求解器：突破递归提升效率
- 本文旨在解决Python数独解算器中常见的“最大递归深度超出”错误，并探讨如何提升其效率。我们将分析递归限制的本质，提供通过调整系统设置的临时解决方案，并重点介绍如何通过改进回溯算法结构、优化验证逻辑以及考虑迭代实现来从根本上提高解算器的性能和稳定性，避免深度递归问题。
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- Python脚本文件格式详解
- Python文件后缀是.py，表示Python源代码文件，如hello.py；其他相关后缀包括.pyc（编译后的字节码）、.pyw（Windows无窗口脚本）、.pyi（类型提示存根）、.pyx（Cython文件）和.ipynb（JupyterNotebook）。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 347浏览 收藏
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- Python正则替换数字的实用技巧
- 本文旨在帮助读者理解和解决在使用Python正则表达式进行数字替换时遇到的问题。通过具体示例，详细解释了如何正确匹配和替换不同格式的数字，避免常见的匹配陷阱，并提供可直接使用的代码示例。掌握这些技巧，能有效提高处理文本数据的效率和准确性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 346浏览 收藏
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- Pandas处理NaN数据的实用技巧
- Pandas处理缺失值需掌握isnull()、notnull()、dropna()和fillna()。首先用isnull().sum()统计各列缺失值数量，快速识别缺失情况；dropna()用于删除缺失值，how='any'表示有缺失即删，how='all'表示全缺失才删，thresh=n表示至少保留n个非缺失值的行；fillna()用于填充，可指定值、均值或使用ffill/bfill进行前后向填充，适用于时间序列数据中保持连续性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | Python Pandas 346浏览 收藏
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- Python实现Excel数据透视表方法详解
- 在Python中，使用Pandas库的pivot_table方法可实现类似Excel数据透视表功能。1.pivot_table的核心参数包括index（行索引）、columns（列索引）、values（聚合值）和aggfunc（聚合方式），支持多层索引与多种聚合函数组合；2.可通过fill_value参数填充缺失值，提升报表完整性；3.aggfunc支持列表或字典形式，实现对同一列或多列的不同聚合操作；4.相较于Excel，pivot_table在处理大数据量、自动化分析、集成扩展及版本控制方面更具优势；
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- Python如何检测参数缺失？
- 答案：Python中处理缺失参数需根据场景选择方法。函数调用时可通过默认值或**kwargs检查必传参数；字典或配置字段可用.get()、in操作符或批量验证；复杂结构推荐Pydantic校验；调试时用inspect打印参数栈，快速定位问题。
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- LangChainCSVAgent调用失败解决方法
- 本文深入探讨了LangChainCSV/PandasDataframeAgent在处理数据分析任务时，可能遇到的一个常见问题：代理返回JSON格式的函数调用而非直接执行。核心原因在于所选LLM与OpenAI函数调用格式不兼容。文章提供了两种有效的解决方案：一是切换至支持OpenAI函数调用的模型，二是改用如ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION等不依赖特定函数调用格式的代理类型，确保代理能够正确执行工具并返回自然语言结果。
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- PyAutoGUI无头模式识别失败解决办法
- 在服务器无头模式下使用PyAutoGUI进行图像识别常面临挑战，尤其当与Selenium结合操作浏览器扩展时。本文将详细介绍如何通过结合Selenium的maximize_window()方法与无头模式参数，确保无头浏览器具备稳定的显示尺寸，从而有效解决PyAutoGUI在无头环境中无法定位图像的问题，实现可靠的自动化操作。
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- Python单元测试技巧与实战指南
- Python单元测试应隔离外部依赖，选用unittest或pytest框架，编写独立、快速、可重复的测试用例，聚焦行为验证而非实现细节，利用mock和fixture管理依赖与测试环境。
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