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- 如何用正则匹配日期格式YYYY-MM-DD
- 要正确匹配YYYY-MM-DD格式的日期,需分步骤限制年月日的有效范围。1.基础结构用\d{4}-\d{2}-\d{2}匹配格式,但无法排除非法数值;2.年份限制为1000~9999可用[1-9]\d{3};3.月份限制为01~12可用(0[1-9]|1[0-2]),日期简化限制为01~31可用(0[1-9]|[12][0-9]|3[01]);4.组合表达式为^[1-9]\d{3}-(0[1-9]|1[0-2])-(0[1-9]|[12][0-9]|3[01])$,但仍需配合程序逻辑验证真实合法性。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 334浏览 收藏
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- Pythonunittest框架使用教程
- unittest是Python内置的测试框架,无需额外安装,适合各类项目;2.其优势在于标准库集成、结构清晰、易于团队协作,劣势是相比pytest需更多样板代码、断言不够简洁、fixture灵活性不足;3.组织大量测试时推荐使用tests/目录结构,通过python-munittestdiscover自动发现并运行测试,或手动构建TestSuite精细控制执行;4.提升实用性可通过unittest.mock模拟外部依赖以实现隔离测试,确保快速稳定;5.结合xmlrunner等工具生成XML或HTML报告,
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 自动化测试 测试用例 unittest 测试报告 334浏览 收藏
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- Python语言种类及特点对比解析
- Python的特点包括简洁、易读、高效、解释型和面向对象。1)简洁和易读的语法使开发更高效。2)动态类型系统提供灵活性,但可能导致运行时错误。3)丰富的标准库减少对第三方库的依赖。4)解释型特性导致性能劣势,但可通过Cython和Numba优化。5)庞大的社区和生态系统提供丰富资源,但选择过多可能导致困难。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 334浏览 收藏
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- PyQtGUI计算器开发教程实例详解
- 在Python中使用PyQt开发GUI计算器的核心步骤包括:1.设计界面布局,2.关联按钮事件与逻辑处理,3.实现计算逻辑与错误处理。具体来说,首先通过QVBoxLayout和QGridLayout组织显示屏和按钮,确保美观与功能性;其次为每个按钮绑定点击事件,利用信号与槽机制触发对应操作;最后通过字符串累积输入并用eval()执行运算,同时捕获异常以提升稳定性。选择PyQt的原因在于其功能全面、跨平台能力强且具备成熟的底层支持。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 334浏览 收藏
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- Python工厂模式怎么实现?
- 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 | 2个月前 | 333浏览 收藏
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- try-except在循环中影响性能的原因主要有以下几点:异常处理开销:每次进入try块时,Python会为异常处理建立一个上下文环境。即使没有发生异常,这种机制也会带来一定的性能损耗。在循环中频繁使用try-except会导致每次迭代都重复创建和销毁这些上下文,增加运行时间。避免异常是更高效的方式:Python的哲学是“askforgiveness,notpermission”(请求宽恕而不是许
- 在循环内部使用try-except会降低性能,因为异常处理本身开销大,频繁触发更加剧资源消耗。1.前置条件检查可减少异常发生概率;2.批量处理能将异常集中处理;3.将try-except移到循环外部以减少执行次数;4.使用生成器延迟异常处理;5.编写具体异常捕获逻辑避免过度捕获。可通过timeit模块进行基准测试比较性能差异。此外,需注意捕获范围、处理逻辑、日志记录、资源释放等问题。优化时应结合精确异常判断、合理处理策略、上下文管理器、代码重构与单元测试,在保证健壮性的前提下提升性能。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 异常处理 循环 333浏览 收藏
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- PyCharm安装怎么选?配置建议全解析
- 选择PyCharm时,社区版适合大多数Python开发,专业版适用于Web框架和数据科学。安装时创建快捷方式并使用默认路径。配置全局Python解释器或为每个项目使用虚拟环境。选择Darkula主题,安装GitIntegration和CodeGlance插件。遵循PEP8标准并启用自动格式化。优化性能时可禁用不必要的插件和清理缓存。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 333浏览 收藏
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- PythonPyQt5界面设计教程详解
- 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个月前 | 333浏览 收藏
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- Python自动化报表:Jinja2模板使用教程
- 使用Python结合Jinja2模板实现自动化报表的核心流程分为三步:数据处理、模板设计、数据渲染。首先,从数据库、API或CSV等来源获取原始数据,并用Pandas等工具清洗、整合为结构化数据(如字典或列表);其次,设计带有占位符和逻辑控制(如循环、条件判断)的Jinja2模板文件(如HTML),实现动态内容与样式;最后,通过Jinja2库将处理好的数据填充至模板,生成最终报告文件。Jinja2的优势在于其成熟的模板引擎功能,支持动态样式调整、内容隐藏/显示等逻辑,使报告更具可读性与专业性,且便于维护与
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- Python时序异常检测因果发现方法解析
- Python中实现基于因果发现的时序异常定位,需依次完成以下步骤:1.数据准备和预处理,使用pandas进行数据加载与缺失值填充,scipy.signal进行平滑处理;2.因果关系发现,利用格兰杰因果检验或PC算法、LiNGAM等方法构建因果图;3.构建因果模型,如贝叶斯网络或结构方程模型,用于预测正常情况下的变量变化;4.异常检测,通过比较实际值与模型预测值的偏差,识别异常时间点;5.异常定位,依据因果图确定导致异常的根本原因。选择合适的因果发现算法应考虑数据特性与计算复杂度,非线性关系可通过核方法或神
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 因果发现 时序异常检测 异常定位 因果模型 333浏览 收藏
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- Python中ord函数的作用与使用方法
- ord函数用于获取字符的Unicode码点。1)它将字符转换为其对应的Unicode码点,如'A'转换为65。2)ord函数适用于所有Unicode字符,包括非ASCII字符,如'你'转换为20320。3)在实际应用中,ord函数常用于字符编码和数据转换,如加密处理。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 333浏览 收藏
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- Python构建电流信号电机故障诊断方案
- 1.构建基于电流信号的电机故障诊断系统需按步骤实施:数据获取与传感器接口、信号预处理、特征工程、模型训练与评估、系统部署与监测。2.电流信号预处理包括滤波、去趋势、归一化/标准化,以提升数据质量。3.特征提取涵盖时域(如RMS、峰峰值)、频域(FFT分析特征频率)、时频域(STFT或小波变换)特征。4.模型选择需考虑数据量、故障复杂度及解释性需求,常用算法包括SVM、随机森林、CNN等。5.数据质量常见陷阱包括数据不平衡、噪声干扰、变工况影响和标签不准确,需针对性处理以保障系统性能。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 机器学习 特征提取 电机故障诊断 电流信号 333浏览 收藏
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- Pythonxlwings逐行写入数据教程
- 本教程详细介绍了如何使用Python的xlwings库,在循环过程中将数据逐行插入到Excel工作表中,而非重复覆盖同一单元格。通过引入行号变量并合理管理工作表对象,您可以实现高效、准确的数据追加操作,避免常见的数据覆盖问题,并确保最终数据完整保存。
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- Python处理卫星数据,xarray教程详解
- 传统数组和GIS软件在处理卫星数据时存在瓶颈,是因为NumPy缺乏对多维数据的坐标与元信息支持,需手动管理维度含义,易出错且难以维护;而GIS软件批处理能力弱、编程灵活性差,难以应对大规模自动化或复杂算法开发。xarray的优势体现在:1.支持命名维度和坐标,使数据操作更直观、可读性更高;2.原生集成元数据,便于数据溯源与共享;3.无缝结合Dask实现大规模数据延迟计算;4.深度融入Python科学计算生态,具备良好的互操作性。利用xarray进行常见卫星数据操作包括:1.加载与探索数据结构;2.基于坐标
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