-
- Python自动化测试技巧与实战方法
- 使用Python进行自动化测试的核心在于选择合适的框架、编写可维护的测试用例、集成CI/CD流程、并注重日志和报告输出。1.常见测试框架包括unittest、pytest、nose2和RobotFramework，推荐新手从pytest入手；2.测试用例应独立、可读、易维护，使用fixture管理和参数化处理提升复用性和扩展性；3.将测试脚本集成到GitHubActions、Jenkins等CI/CD工具中，实现代码提交自动触发测试；4.通过生成HTML报告、记录日志和使用Allure框架，增强测试结果的
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 331浏览 收藏
-
- PyCharm正确启动与设置教程
- PyCharm的正确启动和设置方法包括：1.检查并更新到最新版本；2.使用命令行启动；3.优化启动速度，如禁用插件、调整JVM参数、使用SSD；4.设置主题和字体、代码风格、自动补全；5.高级设置如自定义快捷键、版本控制集成、调试技巧；6.解决常见问题如启动慢、插件冲突、内存不足；7.性能优化和最佳实践如代码优化、项目结构管理、版本控制。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 331浏览 收藏
-
- Python导入numpy的正确方法
- 在Python中导入NumPy只需一行代码：importnumpyasnp。1.导入后，可以进行数组创建、矩阵运算等。2.NumPy高效处理大量数据，性能优于Python列表。3.使用时注意元素-wise操作和广播机制。4.建议使用内置函数优化性能，如np.sum()。NumPy功能丰富，需多练习和查阅文档以掌握其精髓。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 331浏览 收藏
-
- PyCharm如何选择解释器？选对很关键！
- 在PyCharm中选择解释器的步骤是：1.打开PyCharm，进入项目设置；2.点击左侧栏的"Project:[你的项目名]"；3.在右侧找到"PythonInterpreter"选项；4.点击"AddInterpreter"按钮；5.选择你想要使用的Python解释器版本；6.确认选择并应用设置。选择解释器时需要考虑项目需求、依赖库的兼容性和开发环境的统一性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 331浏览 收藏
-
- 贪婪模式与非贪婪模式区别详解
- 贪婪模式和非贪婪模式的区别在于匹配时的“胃口”不同。贪婪模式会尽可能多地匹配内容，默认情况下使用的量词如、+、{}均为贪婪模式，例如正则<.>会匹配整个字符串Hello，而非贪婪模式通过在量词后加?实现，尽可能少地匹配，如<.*?>只会匹配到。实际应用中常见问题包括：1.提取HTML内容时容易出错，使用非贪婪模式可避免一次匹配多个标签；2.日志分析中误匹配整段内容，需使用非贪婪模式准确提取目标部分。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 331浏览 收藏
-
- Keras2.15.0源码获取全攻略
- 本教程旨在解决Keras库在PyPI上发布的新版本（如2.15.0）与GitHub官方仓库中对应版本标签不同步的问题。通过本文，读者将了解到如何精确地定位并获取特定Keras版本的源代码，即使其在GitHub发布页上未立即显示为最新发布。文章将提供详细的Git操作步骤，确保用户能够顺利检出所需版本的代码，并强调在开源项目版本管理中可能遇到的常见情况及解决方案。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 331浏览 收藏
-
- Python大数据处理：Dask并行计算全解析
- Dask是一个Python并行计算库，用于处理超出内存限制的大数据。它通过分块处理和延迟执行提升效率，兼容Pandas和NumPy，适合中等规模数据场景。1.Dask将大数据分割为小块，构建任务图后按需执行；2.适用于数据太大无法加载进内存、处理过程卡顿或需要并行化代码的情况；3.使用时需注意避免频繁调用compute()，合理管理内存，并非所有场景都提升性能；4.安装后通过DataFrame接口操作，最后调用compute()触发实际计算。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 331浏览 收藏
-
- Python上下文管理器线程安全监控方法
- 本文探讨了如何在Python中利用上下文管理器监控指定函数的执行，记录函数名和执行时间，并确保在嵌套上下文和多线程环境下的数据隔离与准确性。针对全局变量在多线程中引发的上下文交叉监控问题，文章提出了一种基于threading.local和线程锁的解决方案，实现了主线程与子线程各自上下文的独立管理，并确保记录能够正确汇总到所有相关的父级上下文中。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 331浏览 收藏
-
- PythonPEP8规范详解与使用技巧
- PEP8是Python官方推荐的代码规范标准，能提升代码可读性和协作效率。1.缩进建议使用4个空格，函数、类之间用两个空行隔开，操作符和逗号后加空格。2.命名推荐小写加下划线，类名用驼峰法，常量全大写，避免单字符命名及易混淆字母。3.每行不超过79字符，优先用括号换行。4.注释要简洁明了，函数和类应写docstring说明用途、参数和返回值，并保持同步更新。遵守这些核心规范有助于写出更清晰、统一的代码。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 331浏览 收藏
-
- PythonDjango开发教程：快速搭建Web应用指南
- Django适合PythonWeb开发因为它功能强大且结构清晰，安装使用虚拟环境并执行pipinstalldjango，创建项目用django-adminstartproject，运行服务器用pythonmanage.pyrunserver，创建应用用pythonmanage.pystartapp并添加到INSTALLED_APPS，视图函数写在views.py中配合urls.py路由和模板文件展示页面，数据库通过定义模型类实现，再执行makemigrations和migrate命令生成表结构。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 331浏览 收藏
-
- Python执行SQL查询的方法及实例解析
- 在Python中执行SQL查询可以通过sqlite3、mysql-connector-python、psycopg2等库实现。1)连接到数据库，使用sqlite3.connect()。2)创建表和插入数据，使用cursor.execute()。3)执行查询并处理结果，使用cursor.fetchall()。4)关闭连接，使用cursor.close()和conn.close()。这些步骤帮助处理数据并提高编程效率。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 331浏览 收藏
-
- Modin加速Pandas异常检测技巧解析
- Modin通过并行化Pandas操作加速异常检测，只需将importpandasaspd替换为importmodin.pandasaspd；2.它利用Ray或Dask自动并行执行统计计算和数据处理，显著提升大数据集（几GB以上）的运行效率；3.常见坑包括部分函数不支持并行化、内存管理不当易耗尽资源、小数据集可能因调度开销变慢、调试更复杂；4.额外好处有无需改代码即可扩展到集群、降低分布式计算学习门槛、提升交互式分析效率，便于异常模式探索。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 加速 异常检测 Pandas 并行化 Modin 331浏览 收藏
-
- Pythonseaborn绘图教程详解
- Python实现数据可视化，尤其是用Seaborn，在我看来是既高效又美观的选择。它基于Matplotlib，但提供了更高级的接口和更漂亮的默认样式，特别适合统计图形的绘制。如果你想快速探索数据，或者需要制作出版级别的图表，Seaborn绝对值得一试。解决方案要用Python和Seaborn进行数据可视化，通常的流程是这样的：首先，你需要确保安装了必要的库。如果还没有，可以通过pip安装：pipinstallpandasmatplotlibseaborn接着，我们导入这些库，这是每次开始绘图的起
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python Matplotlib 数据可视化 Seaborn 统计图形 331浏览 收藏
-
- PythonLabelEncoder使用技巧详解
- LabelEncoder是sklearn.preprocessing中用于将类别型标签转换为数值型的工具，其核心作用是将文本类别映射为从0开始的整数。使用时需先导入并调用.fit_transform()方法完成训练与编码，输出结果为numpy数组；若需还原编码，可用.inverse_transform()方法。注意事项包括：不能直接对未fit的数据使用transform、编码顺序按字母排序而非出现顺序、不适用于多列特征处理，且无法自动处理新类别。实际应用中建议配合pandas使用，并保存已fit的编码器以
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 331浏览 收藏
查看更多
课程推荐
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案，代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景，打造一站式知识长龙服务，适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例，全面具体可落地，从理论到实践，一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通，使学习者贴近时代脉搏，做IT互联网时代的弄潮儿。
- 515次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信：Le-studyg；在课程中，我们将首先介绍MySQL8的新特性，包括性能优化、安全增强、新数据类型等，帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着，我们将深入解析MySQL的网络通信机制，包括协议、连接管理、数据传输等，让
- 499次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网，分为导航，轮播，关于我们，成功案例，服务流程，团队介绍，数据部分，公司动态，底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局，支持响应式，有流畅过渡和展现动画。
- 484次学习
-
- Golang深入理解GPM模型
- Golang深入理解GPM调度器模型及全场景分析，希望您看完这套视频有所收获；包括调度器的由来和分析、GMP模型简介、以及11个场景总结。
- 474次学习
查看更多
AI推荐
-
- AI Mermaid流程图
- SEO AI Mermaid 流程图工具：基于 Mermaid 语法，AI 辅助，自然语言生成流程图，提升可视化创作效率，适用于开发者、产品经理、教育工作者。
- 819次使用
-
- 搜获客【笔记生成器】
- 搜获客笔记生成器，国内首个聚焦小红书医美垂类的AI文案工具。1500万爆款文案库，行业专属算法，助您高效创作合规、引流的医美笔记，提升运营效率，引爆小红书流量！
- 836次使用
-
- iTerms
- iTerms是一款专业的一站式法律AI工作台，提供AI合同审查、AI合同起草及AI法律问答服务。通过智能问答、深度思考与联网检索，助您高效检索法律法规与司法判例，告别传统模板，实现合同一键起草与在线编辑，大幅提升法律事务处理效率。
- 854次使用
-
- TokenPony
- TokenPony是讯盟科技旗下的AI大模型聚合API平台。通过统一接口接入DeepSeek、Kimi、Qwen等主流模型，支持1024K超长上下文，实现零配置、免部署、极速响应与高性价比的AI应用开发，助力专业用户轻松构建智能服务。
- 918次使用
-
- 迅捷AIPPT
- 迅捷AIPPT是一款高效AI智能PPT生成软件，一键智能生成精美演示文稿。内置海量专业模板、多样风格，支持自定义大纲，助您轻松制作高质量PPT，大幅节省时间。
- 807次使用
