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- Pythonpickle序列化教程详解
- Pickle是Python默认对象序列化工具，用于保存对象状态和重建逻辑，依赖解释器、类定义及代码版本，存在兼容性与安全风险；支持基本类型、顶层函数、类实例等，不支持文件对象、嵌套类等；可通过__getstate__和__setstate__控制序列化行为；协议版本0–5影响性能与兼容性；反序列化不受信任数据会导致RCE，应优先选用JSON、ProtocolBuffers等安全替代方案。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 271浏览 收藏
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- Python特征工程技巧：提升数据价值方法
- 特征工程是让已有数据更懂模型的关键步骤，直接决定模型上限；需将原始字段转化为有业务意义、统计区分度的数值表达，并兼顾可解释性与线上效果验证。
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- Pythonre.sub()替换技巧全解析
- Python的re.sub()函数用于正则表达式替换，基本用法是替换固定字符串，如将“apple”替换成“orange”。1.使用正则表达式可替换动态内容，如替换数字为“#NUMBER#”。2.常见场景包括清理空格、去除标点、匿名化手机号。3.替换时可用函数动态生成内容，如将数字乘以2。4.注意事项包括大小写敏感、贪婪匹配、性能问题及分组替换技巧。掌握这些方面可灵活应对多数替换需求。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 271浏览 收藏
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- Python字典原理与使用技巧解析
- Python字典基于哈希表实现，依赖键的不可变性保障哈希值稳定，通过开放寻址法处理冲突，装载因子超2/3时自动扩容；内存与性能优化需关注初始化方式、键存在性判断及遍历方法。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 271浏览 收藏
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- Python性能测试与质量保障全攻略
- 性能回归测试是围绕关键路径建立可重复、可对比、可归因的质量守门机制，聚焦高频核心接口、资源敏感操作和数据库关键路径三类场景，通过自动化嵌入CI/CD、环境可控的轻量级基准测试与关联用例执行，结合火焰图、SQL分析、内存快照等根因定位手段，由开发自测担责并遵循《性能红线手册》。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 271浏览 收藏
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- Linux下查找Python路径及环境变量配置方法
- 使用whichpython或whichpython3可查找Python可执行文件路径；2.运行python-c"importsys;print(sys.executable)"获取解释器实际路径；3.通过python-c"importsys;print(sys.prefix)"查看安装根目录；4.自定义安装需配置环境变量，将PYTHON_HOME和PATH添加至~/.bashrc或~/.zshrc；5.执行source命令使配置生效，并用echo$PYTHON_HOME、echo$PATH及python-
- 文章 · python教程 | 1星期前 | Python Python环境 271浏览 收藏
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- 如何区分tuple和NamedTuple
- 应使用type(obj)istuple而非isinstance(obj,tuple)，因NamedTuple等tuple子类会使后者误判；type检查确保仅匹配原生tuple，避免结构假设错误。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 271浏览 收藏
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- Python持续集成实战：GitHubActions与Jenkins教程
- GitHubActions轻量高效，适合中小型Python项目；Jenkins灵活可控，适合复杂流水线；二者可混合使用，统一配置保障CI可信性。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 271浏览 收藏
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- Pythonraise语句的两种用法解析
- raise可抛出具体异常如raiseValueError("输入值无效")；2.在except中用raise可重新抛出当前异常，保留traceback。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 270浏览 收藏
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- KerasGAN生成器维度问题解决技巧
- 本文深入探讨了在使用Keras构建生成对抗网络（GAN）进行图像着色时，生成器训练过程中常见的图像维度不匹配问题。通过分析生成器输出与目标标签形状的差异，文章提供了加载彩色图像、将其尺寸调整至与生成器输出精确匹配的解决方案，并强调了在深度学习模型训练中数据预处理和形状一致性的重要性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 270浏览 收藏
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- Pythonshape函数使用方法详解
- shape是NumPy数组的属性，返回表示各维度大小的元组。例如：一维数组shape为(n,)，二维为(行,列)。可直接通过arr.shape=(m,n)修改形状（元素总数不变），或用reshape()方法安全重塑。如arr=np.array([1,2,3,4])，则shape为(4,)；arr2=np.array([[1,2],[3,4]])，shape为(2,2)。也可用arr.shape[0]获取行数。注意原生列表无此属性，需转为ndarray。Pandas的DataFrame同样支持shape属性
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python shape函数 270浏览 收藏
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- Python智能归档工具实现详解
- Python智能文件归档核心是“识别规则+分类动作+安全执行”，通过文件类型、时间戳、文件名关键词三类规则分类，并内置预览、去重、备份与日志等安全机制。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 270浏览 收藏
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- Python大模型显存优化与梯度累积技巧
- 梯度累积是解决显存不足的核心方法，通过分批计算梯度并累积后统一更新参数，配合AMP、梯度检查点、8-bitAdam等显存优化策略可有效支撑大模型训练。
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- OSI七层模型详解与功能解析
- OSI七层模型是网络通信理论，由物理层到应用层依次为：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层；Python虽不定义该模型，但其socket编程对应传输层，HTTP请求属应用层，数据处理涉表示层；掌握OSI有助于Python开发者理解协议原理、定位网络问题、优化程序设计。
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