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- Python爬虫XPath提取元素方法
- XPath是一种用于在HTML和XML中精准定位节点的语言,相比CSS选择器和正则表达式,其语法更灵活、支持复杂查询。1.它可通过标签名、属性、文本内容等精确定位元素;2.支持包含文本、属性前缀匹配等高级筛选;3.主流库如lxml和Scrapy原生支持XPath。使用lxml解析时,html.fromstring()可将HTML转为树结构,再通过xpath()方法提取数据,如//h3[@class="title"]/text()获取商品名称。Scrapy中,response.xpath
- 文章 · python教程 | 2个月前 | Scrapy xpath lxml Python爬虫 提取元素 186浏览 收藏
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- super()无参用法与MRO差异解析
- Python3中super()无参调用合法且等价于super(__class__,first_arg),其MRO查找始终基于方法定义时的类(__class__)而非调用者类,故不可在闭包、lambda或方法复用时随意迁移;Python2不支持该形式,须显式传参。
- 文章 · python教程 | 2天前 | 186浏览 收藏
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- 掌握Python闭包的使用技巧
- 闭包是函数携带其定义时环境的现象,满足嵌套函数、引用外部非全局变量并返回内部函数三个条件。如outer(5)返回的inner能访问x=5,实现私有状态封装;循环中需绑定变量避免共享同一引用,常用默认参数或嵌套函数解决。
- 文章 · python教程 | 2天前 | Python 闭包 186浏览 收藏
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- Python轮盘赌算法怎么实现?
- 轮盘赌选择根据适应度比例分配选中概率,适应度越高被选概率越大。首先计算总适应度与各个体累积概率,再生成随机数在累积概率序列中查找对应个体。Python实现通过遍历累积概率判断随机值落点区域,返回对应个体。示例中A、B、C、D适应度为10、30、20、40,经1000次测试后选中次数分布接近理论概率。需注意适应度非负、避免除零,并可优化搜索效率。适用于遗传算法、强化学习等场景。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 185浏览 收藏
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- Python自然语言模型训练与调优全攻略
- PythonNLP模型微调核心是任务对齐、数据适配与训练可控:优先选用HuggingFace成熟中文模型(如bert-base-chinese、ChatGLM3),标准化数据格式并处理长度与切分,小样本用LoRA、常规用全参微调+warmup学习率,最后闭环验证指标并转ONNX/GGUF部署。
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- PythonAirflow任务调度实战教程
- Airflow通过DAG文件定义任务调度,需满足文件命名、全局dag变量、必要导入等要求;用PythonOperator封装函数,设置依赖、重试、触发规则及敏感参数管理;支持本地调试与生产部署。
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- Python日志系统进阶:分布式监控与分析
- 分布式日志收集需统一采集、标准化格式、可靠传输,推荐Filebeat+Kafka+Logstash/Elasticsearch组合;Python日志须注入trace_id/span_id实现链路追踪打通;实时监控聚焦高频错误、慢请求关联异常及业务指标提取;存储采用热/温/冷分层策略并配合采样与过滤控本。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 185浏览 收藏
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- Python中配置与代码如何区分?
- 配置和代码必须严格分离,代码只负责加载、类型转换与校验配置,配置应通过环境变量、.env文件、YAML/JSON/TOML或远程配置中心等外部源管理,敏感信息严禁硬编码。
- 文章 · python教程 | 6天前 | 185浏览 收藏
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- Pythoninput忽略大小写处理方法
- 通过统一转换用户输入的大小写(如全部转为大写或小写),可轻松实现不区分大小写的条件判断,避免为每种大小写组合重复编写if或or判断。
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- PySpark动态非空聚合技巧解析
- 本文介绍一种高效、可扩展的PySpark方法,用于对主数据表按另一张“规则表”中的动态非空字段进行条件匹配与聚合,避免逐行循环,充分利用Spark的分布式计算能力。
- 文章 · python教程 | 3天前 | 185浏览 收藏
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- Python虚拟环境怎么创建|venv使用教程
- 创建Python虚拟环境需用venv模块执行python-mvenvenv_name,激活后通过pip管理项目依赖,避免版本冲突。
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- Python爬虫优化技巧详解
- 爬虫开发中不存在真正的“模型调优”,需优化的是请求调度策略、选择器表达式、反爬适配逻辑和数据清洗规则;应通过配置化参数、容错解析、日志记录与HTML快照提升稳定性与可维护性。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 184浏览 收藏
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- Python日志配置全解析
- Python中推荐使用内置的logging模块实现日志记录,其核心在于模块化设计,包含Logger、Handler、Formatter和Filter四个组件。logging模块支持多种日志级别(DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL),用于区分消息的重要性,控制日志输出的精细度。要同时将日志输出到控制台和文件,需为记录器添加多个处理器(StreamHandler和FileHandler),分别设置不同的日志级别和格式器,从而实现灵活的日志管理。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 184浏览 收藏
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