• Python中`if__name__=='__main__'`的作用解析
    Python中`if__name__=='__main__'`的作用解析
    ifname=='__main__':用于判断脚本是否被直接运行,若是,则执行后续代码;否则跳过,避免导入时触发主程序逻辑。它确保模块在被导入时不会执行测试或命令行操作,实现功能复用与独立执行的分离,广泛应用于CLI工具、模块测试和防止副作用等场景。
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  • Python日期处理函数使用详解
    Python日期处理函数使用详解
    Python中处理日期和时间的核心模块是datetime,常用模块还包括time和calendar;1.datetime模块用于处理日期时间对象,支持格式化、解析、计算等操作;2.time模块提供时间戳和底层时间功能,适用于性能测试或系统级操作;3.calendar模块用于日历相关功能,如判断闰年、生成月历;4.通过封装函数可实现日期格式化(strftime)与解析(strptime),提升代码复用性和可读性;5.timedelta类用于日期时间的加减计算,支持天数、小时、分钟等单位;6.日期比较和范围判
    文章 · python教程   |  1天前  |   函数 日期格式化 日期解析 datetime模块 Python日期处理 337浏览 收藏
  • Python取模运算太简单了?手把手教你从入门到精通
    Python取模运算太简单了?手把手教你从入门到精通
    Python中mod运算符是%,用于计算余数。其应用包括:1.基本计算,如10%3=1;2.判断素数,如检查n是否能被2到n的平方根整除;3.处理周期性事件,如每7天的事件;4.处理负数时需注意,-10%3=2;5.性能优化时可使用乘法代替频繁取模。
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  • Python单元测试怎么用?unittest使用教程
    Python单元测试怎么用?unittest使用教程
    在Python中,实现单元测试最常用且内置的框架是unittest。unittest框架的核心组件包括TestCase(测试用例)、TestSuite(测试套件)、TestRunner(测试运行器)和TestLoader(测试加载器)。1.TestCase是所有测试的基础,提供断言方法和测试生命周期方法;2.TestSuite用于组合多个测试用例或套件;3.TestRunner负责执行测试并报告结果;4.TestLoader用于发现和加载测试用例。测试用例组织建议与源代码分离,测试文件命名以test_开头
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  • PyCharm英文界面设置教程
    PyCharm英文界面设置教程
    可以把PyCharm的界面切换成英文。具体步骤是:1.点击右上角的File,选择Settings,或使用快捷键Ctrl+Shift+Alt+S(Windows/Linux)或Cmd+Shift+Alt+S(Mac)。2.在设置窗口中,搜索Language,在Appearance&Behavior->SystemSettings->Language中选择English。3.点击Apply并重启PyCharm,界面即变为英文。
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  • Pygame2D游戏教程:Python零基础入门指南
    Pygame2D游戏教程:Python零基础入门指南
    Pygame开发2D游戏需要掌握Python基础语法、类与对象、坐标系统和事件驱动编程。首先,必须了解变量、数据类型、条件语句、循环和函数等Python基础,这是编写游戏逻辑的前提。其次,使用类来封装游戏中的实体如玩家、敌人等,能提升代码的可维护性和扩展性。接着,理解Pygame的坐标系统(左上角为原点,X轴向右递增,Y轴向下递增)是实现图形绘制和移动的基础。最后,掌握事件驱动编程,能够响应用户的键盘、鼠标等输入操作,使游戏具有交互性。
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  • Python发送HTTP请求:urllib实用技巧分享
    Python发送HTTP请求:urllib实用技巧分享
    urllib是Python标准库中的HTTP请求工具,无需安装即可使用。1.发送GET请求可用urllib.request.urlopen()函数直接实现;2.发送POST请求需构建Request对象并编码数据;3.异常处理依赖urllib.error模块区分不同错误类型;4.超时设置可通过timeout参数避免程序卡死;5.urllib作为标准库适用于受限环境、最小化依赖、学习底层机制及特定协议处理;6.处理HTTPS时可配置ssl上下文忽略证书验证(不推荐生产环境);7.代理配置需使用ProxyHan
    文章 · python教程   |  1个月前  |   336浏览 收藏
  • Python实现Transformer多变量时序检测方法
    Python实现Transformer多变量时序检测方法
    基于Transformer的多变量时序异常检测之所以有效,是因其自注意力机制可捕捉长距离依赖与变量间复杂关联。1.数据预处理包括缺失值插值、归一化、滑动窗口构建及张量转换,为模型提供结构化输入;2.Transformer模型由输入嵌入、位置编码、编码器和输出层组成,通过重构误差识别异常;3.模型训练使用MSE或MAE损失与Adam优化器,结合验证集防止过拟合;4.异常评分基于重构误差,阈值可通过统计方法或无监督算法设定;5.Transformer优势体现在并行计算、长依赖建模与多变量协同分析,优于传统RN
    文章 · python教程   |  1个月前  |   时间序列 异常检测 Transformer 数据预处理 自注意力机制 336浏览 收藏
  • Pandas多维分析与层次索引技巧
    Pandas多维分析与层次索引技巧
    Pandas中的层次化索引(MultiIndex)是一种在DataFrame或Series轴上拥有多个层级标签的索引结构,它通过构建MultiIndex对象并将其应用到数据索引上,实现多维数据的高效组织和分析。实现层次化索引主要有两种方式:1.利用set_index()方法将现有列转换为多级索引;2.使用pd.MultiIndex.from_tuples()或from_arrays()直接创建MultiIndex对象并赋值给数据索引。层次化索引的优势体现在:1.提升数据可读性和表达力,通过层级结构直观展现
    文章 · python教程   |  1个月前  |   多维分析 切片 聚合 Pandas 层次化索引 336浏览 收藏
  • Python导入问题解析与路径解决技巧
    Python导入问题解析与路径解决技巧
    本文旨在解决JupyterNotebook中常见的ModuleNotFoundError,尤其当项目包含嵌套模块且导入路径不一致时。我们将剖析Python的模块查找机制,阐明为何在不同执行环境下(如直接运行模块与在Notebook中导入)会出现导入失败。教程将提供多种实用解决方案,包括统一模块导入方式、调整当前工作目录、配置PYTHONPATH环境变量,以及采用更专业的包管理方法(如可编辑安装),帮助开发者构建结构清晰、导入无忧的Python项目。
    文章 · python教程   |  1个月前  |   336浏览 收藏
  • PyCharm区域设置位置及设置方法
    PyCharm区域设置位置及设置方法
    <p>在PyCharm中,区域设置通过代码折叠功能实现。具体步骤如下:1.打开PyCharm并加载项目文件。2.在代码块开始和结束处添加特殊注释,如#<editor-folddesc="区域描述">#你的代码在这里#</editor-fold>。这样可以提高代码的可读性和管理性。</p>
    文章 · python教程   |  1个月前  |   336浏览 收藏
  • Python中print的常见用法
    Python中print的常见用法
    在函数中使用print语句可以直接将信息输出到控制台,用于调试和展示程序运行状态;1.可在函数关键位置插入print语句观察变量值和执行路径,如complex_function中通过print追踪a、b的变化;2.print默认输出到标准输出(控制台),但可通过file参数将内容写入文件,如withopen("output.txt","w")asf:print("内容",file=f);3.可通过修改sys.stdout重定向整个程序输出目标,执行后需恢复原始stdout;4.推荐使用f-strings进
    文章 · python教程   |  1个月前  |   调试 格式化输出 Python函数 Print logging 336浏览 收藏
  • Python文件监控教程:watchdog库使用指南
    Python文件监控教程:watchdog库使用指南
    watchdog库用于Python文件监控的核心优势在于其跨平台兼容性、事件驱动机制和清晰的API设计。它通过Observer和FileSystemEventHandler实现文件系统事件的实时监听与处理,避免了传统轮询方式的低效问题。在使用过程中需要注意事件重复、资源管理、递归监控开销、网络文件系统限制、权限问题及临时文件干扰等常见陷阱。为优化性能并处理高并发事件,应采用精确过滤、异步处理、去抖动机制以及合理调整监控粒度等策略。
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  • 查看SparkCore版本的正确方法
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    本文旨在解决在PySpark环境中难以准确获取底层SparkCore版本的问题。针对pyspark.__version__等常见方法无法反映真实SparkCore版本的情况,文章详细介绍了两种可靠的查询方法:利用SparkSQL的version()函数(适用于Spark3.0及更高版本)以及PySparkAPI中的pyspark.sql.functions.version()函数(适用于PySpark3.5及更高版本)。通过具体代码示例,帮助用户在集群环境中精确识别SparkCore版本,避免版本不匹配带
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    本文旨在解决Streamlit应用中,用户点击按钮后st.session_state数据无法按预期持久化的问题。核心原因在于Streamlit的脚本重运行机制导致状态更新滞后。我们将详细探讨两种有效的解决方案:优化st.session_state的初始化方式并利用st.text_input的key参数,以及通过回调函数在按钮点击时主动更新会话状态,确保交互行为的正确性与数据的一致性。
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