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- Selenium延迟启动Chrome优化加载体验
- 本文旨在解决SeleniumWebDriver在GUI应用中提前启动Chrome浏览器的问题。通过将WebDriver的实例化过程封装在函数中，实现浏览器的按需加载，避免在应用启动时立即打开浏览器。详细介绍了如何定义函数、实例化WebDriver，以及如何在需要时调用该函数来启动浏览器并进行后续操作。
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- Python内存管理机制解析
- Python通过引用计数、垃圾回收（GC）和内存池机制管理内存。1.引用计数是核心机制，对象的引用数为0时立即释放内存，但无法处理循环引用；2.GC模块解决循环引用问题，通过标记清除不可达对象，默认自动运行，也可手动触发；3.内存池（pymalloc）提升小对象操作性能，减少系统调用开销；4.实际应用中需注意全局变量、缓存、多线程传递等导致的内存泄漏，可使用sys.getrefcount、gc.get_objects等工具分析内存使用情况。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 329浏览 收藏
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- Python操作Cassandra技巧与驱动优化方法
- 使用Python操作ApacheCassandra需安装cassandra-driver并建立连接；2.执行CRUD操作应遵循CQL规范，避免滥用ALLOWFILTERING；3.优化核心包括使用预处理语句减少解析开销、采用异步执行提升吞吐量、合理使用批量操作保证原子性、复用连接池避免频繁创建销毁、围绕查询设计数据模型以避免宽行和全表扫描；4.调试与监控需结合驱动日志、Cassandra查询追踪、集群指标（延迟、Tombstones、Compaction、GC等）、Python性能分析及网络检测，全面定位
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 优化 数据模型 cassandra-driver ApacheCassandra 329浏览 收藏
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- 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 | 4星期前 | 329浏览 收藏
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- Python提取HTML关键内容技巧
- 本文介绍了如何使用Python和BeautifulSoup库从HTML文档中提取位于两个特定锚点标签之间的内容。通过定位起始和结束锚点，并遍历文档的标签，可以有效地提取所需的数据，并提供了一个完整的代码示例。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 329浏览 收藏
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- Pandas条件分组填充技巧分享
- 本文深入探讨了在Pandas中如何高效地根据特定条件，从每个数据组中提取一个值并将其广播到该组的所有行中。我们将介绍两种主要方法：利用Series.map结合布尔索引进行直接映射，以及使用GroupBy.transform配合条件筛选实现值的传播。通过实例代码和详细解释，帮助读者掌握在复杂数据场景下，灵活运用Pandas进行条件性数据填充的技巧。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 329浏览 收藏
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- PandasDataFrame如何修改特定单元格数据
- 本文档旨在指导读者如何从PandasDataFrame中提取特定行的数据，并将其精确地插入到文本文件中，替换文件中特定标识符（如"B"或"Name2"）后的对应数值。我们将使用正则表达式来定位目标位置，并使用DataFrame中的数据进行替换，从而实现数据的动态更新。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 329浏览 收藏
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- FastAPI微服务开发实战教程
- FastAPI是开发高性能微服务的理想选择，因其支持异步编程、自动生成接口文档。1.安装FastAPI和Uvicorn并构建基础项目结构；2.在main.py初始化应用并引入路由模块，在routes.py编写具体接口逻辑；3.通过访问/docs或/redoc自动生成交互式API文档；4.整合常见功能如数据库操作（SQLAlchemy）、异步任务处理、环境变量管理（pydantic）及日志记录，提升服务实用性与可维护性。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 329浏览 收藏
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- PythonTkinter控件教程全解析
- Tkinter的优势在于内置无需额外安装、跨平台支持良好、学习曲线平缓，适合快速开发小型工具；局限是界面风格较老旧，复杂UI和高性能图形渲染能力有限。1.优势：内置标准库，跨平台运行，上手简单；2.局限：默认界面不够现代化，复杂设计支持不足。常用控件包括Label、Button、Entry、Text、Frame、Checkbutton、Radiobutton、Scale、Canvas、Menu等，通过导入tkinter模块并实例化控件对象进行使用。事件处理主要依靠command选项绑定按钮点击等动作，bi
- 文章 · python教程 | 1天前 | 329浏览 收藏
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- Pythonglobal关键字怎么用？全局变量声明超简单教程
- 在Python中，global关键字用于在函数内部修改全局变量。1)global关键字允许函数内部修改全局变量，而非创建新局部变量。2)使用global提高代码可读性和可维护性，但需谨慎，因可能增加代码复杂度。3)替代方案包括使用函数参数和返回值，或单例模式管理共享状态，提升代码模块化和可维护性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 328浏览 收藏
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- Pythonunittest模块使用教程
- 在Python中使用unittest模块进行单元测试可以通过以下步骤实现：1.编写测试用例：从unittest.TestCase类继承，定义以test开头的测试方法。2.运行测试：使用unittest.main()或unittest.TextTestRunner()运行测试。3.分析结果：查看测试输出，确保所有测试通过。unittest模块还支持setUp和tearDown方法用于测试前后的设置和清理，以及测试套件（TestSuite）来管理多个测试类。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 328浏览 收藏
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- Python高效计算技巧全解析
- Python能胜任高性能计算吗？答案是肯定的，只要方法得当。关键在于优化方式：1.尽量使用内置函数和标准库，例如列表推导式、map()、itertools等，它们内部用C实现，效率更高；2.用NumPy替代原生列表进行数值计算，其底层为C编写，速度显著提升，尤其适合大规模数据操作；3.使用Cython或Numba加速热点代码，如嵌套循环或数学计算，其中Numba通过装饰器即时编译提升性能；4.利用并发与并行技术，如multiprocessing用于CPU密集型任务，concurrent.futures和a
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- Python最强大应用领域揭秘
- Python在数据科学、web开发、自动化、网络编程和系统管理领域最合适。1)数据科学和机器学习：丰富的库如NumPy、Pandas等，使数据处理和模型构建高效。2)Web开发：Django和Flask框架让开发轻松有趣。3)自动化和脚本编写：语法简洁，易于维护，适合编写脚本。4)网络编程和系统管理：Twisted和asyncio等库支持异步编程，paramiko和fabric简化远程管理。
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- Python数据可视化技巧分享
- 使用Python绘制数据分布图最常用的方法是matplotlib的hist函数和seaborn的histplot函数。1.plt.hist是基础绘图方法，可自定义性强；2.sns.histplot功能更强大且美观，默认支持KDE曲线；3.bins参数影响直方图形态，建议先用bins='auto'自动选择，再根据数据特征手动调整；4.seaborn支持hue和multiple参数进行多组数据对比，如叠加、堆叠等模式；5.对偏斜数据可采用对数变换、设置x轴范围或剔除异常值等策略提升可视化效果。合理选择工具与参
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 328浏览 收藏
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- LoRA微调报错处理：8bit加载与依赖冲突解决方案
- 本文旨在解决在使用LoRA对大型语言模型进行微调时，因启用load_in_8bit=True参数而导致的ImportError问题，该错误通常与Accelerate和Bitsandbytes库的依赖冲突有关。教程将提供一套经过验证的Python包版本配置，确保这些关键库的兼容性，从而成功在CPU或GPU环境下进行高效的8位模型加载与微调。
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