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- LangChain+Flan-T5-Small实战文档摘要与主题提取
- 本文档提供了一个使用LangChain框架和开源LLM(例如Flan-T5-Small)处理大型文档（超过512个tokens）进行摘要和主题提取的实践教程。重点介绍如何使用LangChain连接私有LLMAPI，并展示了代码示例，演示了如何加载、分割文档，并使用RetrievalQA链进行信息检索和问答。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 219浏览 收藏
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- Python调用支付API实现支付流程
- 首先注册并获取支付平台API密钥，包括AppID、商户号及公私钥证书；接着安装requests库并配置安全请求环境；然后按要求构造含订单号、金额、回调地址等参数的支付请求，并用私钥签名；之后向支付网关发送预支付请求，获取prepay_id或支付链接并返回前端；同时部署通知接收接口处理异步支付结果，验证签名并解密更新订单状态；最后在必要时调用查询接口确认支付状态，确保交易完整性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 在线支付 API密钥 支付流程 异步通知 Python支付API 219浏览 收藏
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- Python高阶函数应用场景解析
- 高阶函数在Python中通过接受函数作为参数或返回函数，提升了代码的简洁性和可读性。常见的高阶函数包括map()、filter()和sorted()，它们适用于数据转换、数据过滤以及排序与分组场景。1.使用map()可对数据进行统一操作，如将字符串列表转为整数列表；2.filter()能根据条件筛选数据，例如找出所有偶数；3.sorted()配合key参数实现自定义排序，也可结合groupby()进行分类统计。尽管高阶函数简化了代码，但使用时应避免过度嵌套、复杂逻辑和团队不熟悉带来的维护问题，适合用于轻量
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 219浏览 收藏
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- Python异常处理技巧：try-except使用指南
- Python处理异常的核心思想是使用try-except块捕获并响应运行时错误，以提升代码健壮性和用户体验。1.try-except结构允许针对不同异常类型编写具体处理逻辑，避免程序崩溃；2.最佳实践包括优先捕获具体异常而非宽泛的Exception，以便精准定位问题；3.else块用于执行仅在无异常时才应进行的操作；4.finally块确保无论是否出错资源都能被正确释放；5.异常记录推荐使用logging模块，并启用exc_info=True以保留堆栈信息，便于调试和分析；6.必要时可在低层级处理后重新抛
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 219浏览 收藏
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- 用pypdf提取PDF每页内容方法详解
- 本文将详细介绍如何利用Python的pypdf库进行PDF文本提取时，实现对特定页面的内容跳过或选择性处理。通过引入页码计数器和条件判断逻辑，您可以精确控制哪些页面的文本被包含在最终提取结果中，从而解决在批量提取时排除无关页面内容的需求。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 219浏览 收藏
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- Python环境自动安装脚本全解析
- 该脚本自动检测系统类型并安装Python3.11：首先判断为Debian或RHEL系，安装对应编译依赖，下载Python3.11.9源码包，解压后配置优化选项并编译安装至/usr/local，创建python3和pip3软链接，清理临时文件后验证版本，最终完成环境部署。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 219浏览 收藏
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- Python处理JSON数据教程与生成方法
- Python处理JSON依赖json模块，提供loads/dumps（字符串）和load/dump（文件）四函数，实现Python对象与JSON互转，注意类型映射、非字符串键、不可序列化对象等陷阱，大文件宜用ijson流式解析，结构验证可借助JSONSchema。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | Python代码 219浏览 收藏
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- Python目录权限不足解决方法
- 答案是检查权限、修改归属、使用安全路径。常见原因为用户无读写权限，可通过chmod或chown修改权限或归属；避免用root运行脚本，应将用户加入目标组或切换用户执行；推荐在家目录、临时目录等有权限路径操作，并用os.access检测可写性；容器中需对齐UID或调整挂载目录权限，遵循最小权限原则以确保安全。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 219浏览 收藏
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- Python时区转换与日期计算教程
- Python处理时区应区分naive与aware时间，优先用zoneinfo（Python3.9+）创建感知时间，跨时区转换必用astimezone()，运算需统一时区类型，存储和传递推荐标准化为UTC。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 219浏览 收藏
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- 优雅消除Pytest重复代码方法
- 本文介绍通过参数化测试与抽象断言逻辑，将健康/故障两类MAPE测试合并为单一、可维护的pytest测试函数，避免硬编码路径和重复调用calculate_mape_range。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 219浏览 收藏
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- Python正则常用匹配场景解析
- Python正则表达式重在掌握6类高频模式：中文字符提取、手机号识别、邮箱抓取、URL捕获、日期匹配、空白清洗，每类均给出简洁模式、要点说明与实用建议。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 219浏览 收藏
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- Pythonf-string使用全解析
- f-string是Python3.6+中简洁高效的字符串格式化方法，通过在字符串前加f/F并用{}嵌入表达式，实现变量插入、表达式求值、格式控制（如精度、对齐、千位分隔）、调试输出（如{var=}）等功能，相比%和.format()更具可读性、性能优势和灵活性，使用时需注意避免注入风险、转义大括号、保持表达式简洁及版本兼容性问题。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 218浏览 收藏
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- Python异常检测：IsolationForest算法全解析
- IsolationForest是一种无监督异常检测算法，其核心思想是异常点更容易被孤立。它适用于无标签数据，适合高维空间且计算效率高。使用Python实现IsolationForest的步骤如下：1.安装scikit-learn、pandas和numpy；2.导入模块并准备数值型数据，必要时进行编码处理；3.设置contamination参数训练模型；4.使用predict方法标记异常（-1为异常）；5.分析结果并可选地进行可视化。应用时需注意contamination设置、数据标准化和适用规模，并广泛用
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 218浏览 收藏
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- Python稀疏矩阵技巧与scipy优化方法
- 稀疏矩阵能节省内存和提升运算效率，因为它们只存储非零元素及位置信息。1.稀疏数据是指大部分元素为零的数据结构，普通数组存储效率低下；2.Scipy.sparse提供多种格式，如CSR适合行操作，CSC适合列操作，COO适合构造阶段，LIL适合逐行构建；3.创建方式包括使用coo_matrix、csr_matrix等函数或从NumPy数组转换而来；4.使用建议包括选择合适格式、避免频繁转换、利用稀疏特性运算、保存加载优化。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 218浏览 收藏
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