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- Python处理JSON的实用技巧分享
- Python操作JSON的核心是使用json模块的四个函数。1.json.loads()将JSON字符串转为Python对象；2.json.dumps()将Python对象转为JSON字符串，可设置indent美化格式；3.json.load()从文件读取JSON数据；4.json.dump()将Python数据写入JSON文件。常见问题包括编码错误、数据类型不匹配和JSON解析异常，需注意ensure_ascii=False支持中文、处理布尔值与None的转换及捕获JSONDecodeError。对于嵌
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- Python生成器与迭代器区别解析
- 生成器和迭代器的区别在于生成器是特殊的迭代器通过yield实现无需手动编写__next__()方法。1.迭代器是实现__iter__()和__next__()方法的对象如list、dict、str需调用iter()才能成为迭代器。2.生成器通过函数中的yield自动生成__next__()逻辑每次调用next()会从上次yield处继续执行。3.yield的作用是暂停函数并保存状态实现惰性求值节省内存适合处理大数据流。4.yield与return不同return直接结束函数而yield返回值后保留函数状态
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- Pygame优化：高效重置Alpha图层技巧
- 本文探讨了在Pygame中优化Alpha图层重置的方法，尤其是在需要频繁更新Alpha值的场景下。通过对比surface.fill()方法和使用NumPy直接修改Alpha值的方法，分析了它们的性能差异。最终提供了一种利用NumPy修改Alpha图层以提升性能的解决方案，并附带完整代码示例。
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- Python模块找不到？路径与多版本解析
- 当Python脚本在使用相对路径执行时遭遇ModuleNotFoundError，通常是由于系统存在多个Python版本，导致包安装与脚本执行所使用的解释器不一致。本文将深入探讨这一问题，提供诊断方法，并指导如何通过指定解释器、使用虚拟环境等方式确保模块正确加载，从而解决因环境差异导致的导入错误。
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- Python如何计算百分位数？全面解析
- 百分位数用于描述数据分布，Python可通过NumPy和pandas计算。百分位数表示数据中特定比例的值小于等于该值，如第90百分位数。常用分位点包括25（下四分位数）、50（中位数）、75（上四分位数）。1.NumPy使用numpy.percentile(data,p)计算，支持多百分位输入列表；2.pandas通过df['col'].quantile(q)实现，参数q为0-1小数，亦支持多分位计算。二者均涉及插值方法，默认线性插值，可选lower、higher等策略，影响结果尤其在小样本时需注意。
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- Python字符串忽略大小写比较方法
- 本教程深入探讨Python中处理用户输入时实现大小写不敏感字符串比较的有效策略。通过介绍str.lower()方法，演示如何统一字符串大小写进行精确匹配，并进一步展示如何结合列表和str.strip()方法构建更灵活、可扩展的多值匹配逻辑，确保程序能正确响应不同大小写形式的用户输入。
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- Pandas滚动平均：自适应窗口与去滞后技巧
- 本文旨在解决Pandas标准滚动平均在数据两端产生的NaN值和信号滞后问题。通过深入探讨pandas.Series.rolling方法的min_periods=1和center=True参数，文章演示了如何实现类似MATLABsmooth函数那样，在数据边界自动调整窗口大小并居中对齐的自适应滚动平均，确保输出连续、无滞后且覆盖完整数据集。
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- 文章 · python教程 | 2星期前 | 233浏览 收藏
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- Python参数解析全攻略
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