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- Pythonset特性：无序不可变数据结构
- set是存储不重复元素的无序集合，基于哈希表实现，不保证插入顺序，遍历顺序可能变化，无法通过索引访问；若需有序唯一元素，可用dict.fromkeys()或OrderedDict.fromkeys()。
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- Python列表：交替找最大最小值及索引
- 本文介绍了如何在Python列表中查找交替出现的最大值和最小值，并获取它们对应的索引。通过使用itertools.groupby和accumulate等工具，我们可以高效地提取出列表中符合特定模式的元素及其位置信息，并提供了两种实现方法，帮助读者理解和应用。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 223浏览 收藏
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- Python项目打包发布指南
- Python代码打包发布步骤明确且不复杂，主要包括四个关键环节。1.准备项目结构，确保包含模块代码、测试文件、README.md、LICENSE和setup.py；2.编写setup.py文件，准确填写项目信息、依赖和分类；3.使用setuptools和wheel打包，并通过twine上传至PyPI；4.注意版本号唯一性、依赖完整性、许可证添加及Readme显示问题，避免常见错误。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 223浏览 收藏
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- KMP算法实现与Python字符串匹配优化
- KMP算法的优势体现在避免文本串指针回溯，提升匹配效率。1.与朴素匹配相比，KMP通过预处理模式串构建LPS数组，在匹配失败时仅移动模式串指针，利用已知的最长公共前后缀信息实现跳跃式匹配，避免重复比较，时间复杂度由O(m*n)降至O(m+n)；2.LPS数组是KMP核心，记录模式串各子串的最长公共前后缀长度，指导模式串指针回溯位置，减少无效操作；3.在处理长文本及重复结构明显的模式串时，如基因序列或日志分析，KMP效率显著优于朴素算法；4.然而KMP并非始终最优，模式串极短、无重复结构时，或需多模式匹配等
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 字符串匹配 kmp算法 效率优化 LPS数组 223浏览 收藏
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- Python语法与缩进规则全解析
- Python用缩进定义代码块，语句无需分号；同一代码块缩进须一致，推荐4空格，避免混用Tab；多行语句可用反斜杠或括号换行。
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- Python调用文件对话框的实用方法
- Python中推荐用tkinter.filedialog实现文件对话框：需导入模块、隐藏根窗口，再调用askopenfilename()等函数获取路径；支持跨平台、系统原生界面，无需额外安装。
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- Python截取字符串最后几位方法
- 最常用、最简洁的方法是用切片str[-n:]；支持负索引，安全截取（不足n位返回全长），如"hello"[-2:]得"lo"；需补零用zfill(n)[-n:]，补空格用rjust(n)[-n:]，严格要求长度则加判断。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 223浏览 收藏
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- Python如何打开编辑器？
- Python是编程语言而非编辑器，需用文本编辑器或IDE编写代码；常用工具有系统自带编辑器、VSCode、IDLE和PyCharm，关键步骤是保存为.py文件并用Python解释器运行。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 223浏览 收藏
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- Python变量引用方法详解
- Python变量本质是对象引用，直接写变量名即引用其值；函数参数按对象引用传递，行为取决于对象可变性；作用域中需用global或nonlocal声明才能修改外层变量；无C式取地址语法。
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- Pygame角色移动实现方法详解
- 在Pygame中，实现角色移动的关键在于正确管理其屏幕坐标。本教程将深入探讨如何通过维护角色的位置变量，以及利用pygame.Rect对象来高效地处理位置、尺寸和碰撞检测，并结合完善的游戏循环结构和帧率控制，帮助开发者构建流畅、响应式的游戏角色移动逻辑。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 222浏览 收藏
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- Python连接Ceph存储教程详解
- Python操作Ceph最常用的方式是使用rados库操作RADOS层或使用boto3对接RGW的S3兼容API；2.rados库用于底层存储池和对象操作，依赖Ceph客户端库并需配置ceph.conf和keyring；3.boto3通过endpoint_url对接CephRGW，适合构建云原生应用；4.连接Ceph集群需确保网络连通、安装依赖库、配置认证文件及Python环境；5.读写RADOS对象需创建Rados实例、打开IoCtx并调用write/read方法；6.使用boto3时建议结合resou
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- Pythonndarray数组核心特性详解
- ndarray是NumPy的核心数据结构，为N维同质数组，具有固定大小、高效向量化运算、多维支持、灵活索引切片、广播机制及底层内存集成等特点，广泛应用于科学计算与数据分析。
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- Python混淆矩阵函数详解与使用方法
- 混淆矩阵是评估分类模型性能的工具，通过sklearn的confusion_matrix()函数比较真实与预测标签。对于二分类，它输出包含TP、FP、TN、FN的2x2矩阵；多分类则生成NxN矩阵，行表示真实类别，列表示预测类别，直观展示模型分类效果。
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- Python向量化vs循环效率对比分析
- 向量化计算利用NumPy等库对数组整体操作，比Python循环更快。它通过C/Fortran底层优化、减少解释器开销、利用SIMD指令和连续内存访问提升性能。例如数组相加或sqrt运算，向量化比for循环高效得多。适用于算术、三角函数、比较和聚合操作。复杂逻辑或依赖前值的场景（如斐波那契数列）仍需循环。应根据情况选择合适方法。
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