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- Python包如何设置入口脚本
- Python包的入口设置依赖__init__.py、__main__.py和pyproject.toml：1.__init__.py使目录成为包，可定义导入内容；2.__main__.py支持python-m运行包；3.pyproject.toml配置scripts实现命令行工具。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 315浏览 收藏
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- 数字动态规划：统计和不超过X的数
- 本文详细介绍了如何利用数字动态规划（DigitDP）算法，高效地统计在给定范围[0,N]内，其各位数字之和小于或等于特定值X的整数数量。针对N值高达10^12等大规模场景，该方法通过递归与记忆化结合，避免了暴力枚举的性能瓶颈，提供了清晰的算法原理、Python实现示例及复杂度分析，并讨论了实际应用中的注意事项。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 315浏览 收藏
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- Python调试神器pdb使用指南
- 答案：pdb是Python内置调试工具，可通过命令行或breakpoint()插入断点，支持n、s、c、p等命令进行单步执行、查看变量和调用栈，相比print更高效，适用于本地及远程调试，尤其在无图形界面环境优势明显，而IDE调试器则在可视化、易用性上更优，两者可互补使用。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 314浏览 收藏
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- Python观察者模式实现与解耦技巧
- 观察者模式常见于事件处理系统、GUI框架、消息队列和MVC架构。例如，GUI中的按钮点击作为主题，监听函数作为观察者；股票交易系统中，股票价格变动为主题，投资者为观察者。应用场景包括：1.事件驱动系统；2.用户界面组件通信；3.消息传递机制；4.数据模型与视图同步更新。避免循环依赖可通过弱引用、引入中间层、限制通知范围、事件过滤等方式实现。区别方面，观察者模式主题直接通知观察者，耦合度较高；而发布/订阅模式通过消息代理通信，解耦更彻底，适用于异步复杂场景。两种模式的选择取决于对耦合度和灵活性的需求。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 314浏览 收藏
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- Pythonbz2压缩解压教程详解
- 本文旨在帮助读者理解如何使用Python的bz2模块对数据进行压缩和解压缩，并解决在重新压缩数据时可能遇到的问题。文章通过示例代码，详细解释了如何正确地使用bz2模块，并提供了一些实用的技巧和注意事项，确保读者能够高效地处理bzip2压缩的数据。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 314浏览 收藏
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- Python中如何重写start_requests方法？
- start_requests方法是Scrapy中用于生成初始请求的默认方法，它基于start_urls创建Request对象；重写该方法可自定义初始请求，如添加headers、cookies、支持POST请求或结合认证逻辑，从而灵活控制爬虫启动行为。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 314浏览 收藏
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- 《Python编程》第四版：实用价值深度解析
- 本文深入探讨了MarkLutz的《Python编程》第四版（2011年出版，基于Python3.2）对于学习现代Python软件开发是否依然适用。鉴于Python语言的快速演进，特别是作者本人对近年来变化的看法，该书在教授最新实践和生态系统方面可能存在局限性，建议读者在选择学习资源时综合考虑其时效性与核心概念的普适性。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 314浏览 收藏
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- PythonSymPy极值求解方法详解
- 先求导解驻点再用二阶导数判别：定义变量与函数，求一阶导并解方程得驻点，代入二阶导数值判断极值类型，大于0为极小值，小于0为极大值。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 314浏览 收藏
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- NumPy基础概念全解析
- NumPy的核心是ndarray，一种高效处理多维数组和矩阵运算的对象，支持统一数据类型以提升性能；可通过np.array()、zeros、ones、arange、linspace等函数创建数组；关键属性包括shape、ndim、dtype和size；支持逐元素数学运算及广播机制，实现不同形状数组间的兼容操作。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 314浏览 收藏
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- Pythonyield使用技巧与限制解析
- yield只能在函数内使用，不可嵌套于表达式或异步协程中；它使函数成为生成器，return不直接返回值而触发StopIteration，适用于惰性求值与大数据流处理。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 314浏览 收藏
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- JupyterNotebookv7粘贴问题解决指南
- JupyterNotebookv7及更高版本中用户可能遇到无法直接粘贴文本到单元格的问题。这通常与浏览器设置、剪贴板权限或版本兼容性有关，而非JupyterNotebook本身的缺陷。本文将提供一系列解决方案，包括更新浏览器、利用特定的鼠标操作以及检查浏览器安全设置，帮助用户恢复正常的粘贴功能。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 314浏览 收藏
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- PyTorchCNN训练后只输出一个结果怎么办
- 本文针对PyTorchCNN图像分类模型训练过程中出现的所有样本输出相同结果的问题，提供了详细的排查思路和解决方案。通过分析数据不平衡和数据未归一化等常见原因，并结合实际代码示例，指导读者如何调整数据预处理和损失函数设置，从而有效解决模型训练中的此类问题，提升模型性能。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 313浏览 收藏
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- Python列表随机打乱方法详解
- 最直接的方法是使用random.shuffle()，它原地打乱列表顺序。若需保留原列表，可先用copy()创建副本再打乱，或使用random.sample()生成新打乱列表，适用于游戏、数据处理、推荐系统等场景。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | Python 列表 313浏览 收藏
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- 数据序列化与反序列化方法详解
- 序列化是将内存数据转为可存储或传输的格式，反序列化是将其还原。它解决数据持久化、跨系统通信、异构环境互操作等痛点。常见格式包括JSON（易读、通用）、XML（严谨、冗余）、Protobuf（高效、二进制）、YAML（简洁、配置友好）及语言特定格式如pickle（功能强但不安全）。选择需权衡可读性、性能、兼容性与安全。实现时应优化数据结构、采用流式处理、使用高效库，并严格验证输入、避免反序列化不可信数据，尤其禁用pickle等高风险机制。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 313浏览 收藏
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- 用pip查看Python版本的正确方法
- 要确认pip关联的Python版本，首先通过whichpip（Linux/macOS）或wherepip（Windows）找到pip的安装路径；2.根据pip所在目录推断其关联的Python解释器路径，通常在同一bin或Scripts目录下；3.最可靠的方法是使用python-mpip--version命令，直接指定Python解释器来调用pip模块，从而明确其归属的Python版本；4.在虚拟环境中激活环境后运行pip，可确保pip与该环境的Python版本绑定；5.pip本身不直接显示关联的Pytho
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 虚拟环境 pip Python版本 path环境变量 python-mpip 313浏览 收藏
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