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- Python代码安全审计干货分享：手把手教你挖漏洞+超强防护技巧
- Python代码安全问题易被忽视但后果严重，尤其在Web应用、API服务等场景中。常见漏洞及防护措施如下：1.代码注入：因使用eval()、exec()或拼接命令引发，建议避免此类用法，改用subprocess.run()并传入参数列表；2.命令注入：用户输入影响系统命令执行，应避免拼接字符串构造命令，使用shlex.quote()转义或内置函数替代；3.文件路径穿越：用户输入未经验证导致访问敏感文件，需检查路径是否包含../或~，推荐使用pathlib模块进行路径规范化判断；4.第三方库风险：依赖可能存
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- Python代码结构全解析：框架+逻辑一网打尽
- Python代码的基本结构包括模块、函数、类、语句和表达式。1.模块是代码组织的基本单位。2.函数是可重用的代码块，用于执行特定任务。3.类定义对象的属性和方法，支持面向对象编程。4.语句和表达式是代码的基本执行和计算单位。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 372浏览 收藏
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- Python工厂模式超简单教程，小白一看就懂！
- 在Python中使用工厂模式可以通过定义一个工厂类来实现对象的动态创建。具体步骤如下：1.定义一个基类和多个子类，如Animal、Dog和Cat。2.创建一个工厂类AnimalFactory，包含一个静态方法create_animal，用于根据参数返回相应的动物对象。3.使用工厂类实例化对象，如dog=factory.create_animal("dog")，从而隐藏对象创建细节，提高代码的模块化和可扩展性。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 372浏览 收藏
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- PyCharm运行代码方法详解
- 在PyCharm中运行代码的步骤包括：1.创建项目和Python文件；2.点击“运行”按钮或使用Shift+F10运行代码。PyCharm提供了多种运行配置、调试工具、代码覆盖率分析和远程运行功能，帮助开发者高效开发和优化代码。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 372浏览 收藏
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- PyCharm找不到解释器？正确路径查找方法
- 在PyCharm中找不到解释器可以通过以下步骤解决：1.确保系统上已安装Python，并检查版本。2.在PyCharm中通过“Configure”->“Settings”->“Project:[你的项目名]”->“PythonInterpreter”添加解释器。3.手动输入解释器路径，使用命令“whichpython”或“wherepython”查找路径。4.注意使用虚拟环境和选择合适的Python版本，确保路径正确。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 372浏览 收藏
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- Python逐行写入单词函数全解析
- 本教程详细介绍了如何使用Python编写一个名为words_from_file的函数，该函数能高效地读取指定文本文件，将文件内容按单词进行拆分，并将每个单词独立地写入到另一个新文件中，确保每个单词占据一行。文章涵盖了文件操作、字符串处理以及健壮的错误处理机制。
- 文章 · python教程 | 4星期前 | 372浏览 收藏
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- Python中//的用法及作用详解
- 在Python中，//运算符用于整除操作，返回两个数相除的整数部分。1.它向下取整，正数结果四舍五入到较小整数，负数结果四舍五入到较大整数。2.应用场景包括数组索引计算和分页分组。3.优点是简洁和高效，劣势是可能丢失精度和负数处理需谨慎。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 372浏览 收藏
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- PythonPyQt5教程：界面设计详解
- PyQt5是Python开发桌面应用的高效工具，1.选择PyQt5因其功能强大、界面美观且跨平台；2.安装需执行pipinstallPyQt5PyQt5-tools以获取设计工具；3.核心概念包括QApplication（程序入口）、QWidget（基础控件）及信号与槽机制（事件处理）；4.开发步骤依次为导入模块、创建实例、构建窗口、添加控件、设置布局、连接事件、显示窗口并启动循环；5.推荐使用QtDesigner可视化设计界面，通过.ui文件转换或运行时加载提升效率；6.布局管理推荐嵌套使用QVBoxL
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 372浏览 收藏
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- Python函数调用机制详解与执行流程分析
- 要真正理解Python函数是如何跑起来的，不看源码就说自己懂，那多半是自欺欺人。在我看来，Python的函数调用机制，核心在于其精妙的字节码解释器、严格的栈帧管理以及一套高效的参数传递与返回值处理流程。这背后，是C语言实现的CPython解释器在默默支撑，将我们写的每一行Python代码，翻译成机器可以理解并执行的指令。整个过程，从函数定义到最终执行，形成了一个清晰而又复杂的执行路径。解决方案深入Python源码，我们会发现函数执行的路径远比表面看到的要复杂而有序。它并不是简单地“跳转到某个地址”，而是经
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 字节码 CPython 栈帧 PyEval_EvalFrameEx Python函数调用 372浏览 收藏
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- Python如何用U-Net检测医疗影像异常？
- Python结合U-Net网络能有效检测医疗影像异常区域，其核心在于利用U-Net学习正常影像特征并识别异常。1.数据准备阶段需大量带标注的医疗影像，采用数据增强或迁移学习应对数据不足；2.搭建U-Net网络结构，使用编码器-解码器和跳跃连接融合多尺度特征；3.训练模型时选用二元交叉熵或Dice系数损失函数，结合Adam等优化器并监控验证集；4.异常检测阶段通过计算输入与输出的残差定位异常区域；5.后处理去除噪声和平滑边界以优化结果。损失函数选择依据任务特性，评估模型性能常用灵敏度、特异度、精确率、F1-
- 文章 · python教程 | 1星期前 | Python 深度学习 异常检测 医疗影像 U-Net 372浏览 收藏
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- PyCharm是什么？功能与用途全解析
- PyCharm是一个用于Python程序开发的集成开发环境（IDE）。它提供了智能代码补全、调试、版本控制、项目管理和性能优化等功能，使得Python开发更加高效和便捷。
- 文章 · python教程 | 3天前 | 372浏览 收藏
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- Pythonsample随机抽样教程详解
- 在Python中实现数据抽样，核心思路是根据数据类型和需求选择random、numpy或pandas模块。1.对于列表等序列数据，使用random.sample()进行不重复抽样；2.对于数值数组，采用numpy.random.choice()，可控制放回或不放回；3.对于表格数据，使用pandas.DataFrame.sample()进行灵活抽样。此外，分层抽样可通过groupby结合sample实现，确保各类别比例一致。放回抽样允许元素重复，适用于Bootstrap等场景，而不放回抽样则保证样本唯一性
- 文章 · python教程 | 1天前 | 372浏览 收藏
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- Python搭建知识图谱与Neo4j连接教程
- 使用Python和Neo4j构建知识图谱是主流高效方案，因其结合了Python强大的数据处理与NLP能力及Neo4j原生图存储与查询优势；2.构建流程包括数据获取（利用Pandas、Requests等）、清洗、信息抽取（通过spaCy、NLTK等进行实体与关系识别）、知识建模（定义节点、关系及属性）、数据导入（通过Neo4j驱动执行批量Cypher操作）和应用可视化（使用Neo4jBrowser或Bloom）；3.高效导入数据的关键策略包括使用UNWIND实现批量操作、事务管理、创建索引以加速匹配、以及在
- 文章 · python教程 | 1天前 | Python 知识图谱 数据导入 信息抽取 Neo4j 372浏览 收藏
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- PyCharm中文设置及支持详解
- PyCharm支持中文设置，步骤如下：1.打开PyCharm，点击"File"菜单，选择"Settings"。2.找到"Appearance&Behavior"，点击"Appearance"。3.选择"UITheme"，然后选择中文字体如"NotoSansCJKSC"。4.点击"Apply"并重启PyCharm，即可使用中文界面。
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