• Linux终端查看Python版本的完整命令及技巧
    Linux终端查看Python版本的完整命令及技巧
    要查看Linux系统中的Python版本,最直接的方法是使用命令行工具查询。1.使用python3--version或python--version命令可快速获取当前默认Python解释器的版本号,前者专门针对Python3,后者可能指向Python2或Python3,具体取决于系统配置。2.为明确区分不同版本,推荐使用python3--version和python2--version以避免混淆。3.通过whichpython3或whichpython可查看命令对应的可执行文件路径,结合readlink-
    文章 · python教程   |  2星期前  |   虚拟环境 Python版本 which命令 Linux终端 --version命令 316浏览 收藏
  • numpy创建数组入门教程
    numpy创建数组入门教程
    NumPy提供多种创建数组的方法,包括从列表转换、生成特定值数组及指定形状和数据类型。1.使用np.array()将列表或元组转为数组,并可指定dtype;2.np.zeros()和np.ones()创建全0或全1数组;3.np.empty()创建未初始化的空数组以提升性能;4.np.arange()生成等步长数组,np.linspace()生成等间隔数值;5.np.full()用指定值填充数组;6.多维数组可通过嵌套列表或reshape()构建;7.高级方法如np.eye()创建单位矩阵,适用于线性代数
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  • PyCharm设置中文界面,3步轻松实现!
    PyCharm设置中文界面,3步轻松实现!
    PyCharm改成中文的步骤:1.打开PyCharm,点击“File”菜单,选择“Settings”。2.在“Appearance&Behavior”中选择“Appearance”,然后在“Overridedefaultfontsby”下拉菜单中选择“简体中文”。3.点击“Apply”并重启PyCharm,界面将切换为中文版。
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  • 正则表达式中(?:)的作用与用法解析
    正则表达式中(?:)的作用与用法解析
    在正则表达式中,(?:)是非捕获分组,用于逻辑分组而不保存内容。其作用是将多个表达式组合匹配但不单独记录,适用于整体操作如重复或选择。好处包括减少内存开销、避免编号混乱、提升可读性。使用场景一:保持捕获组编号清晰,如(https?)://(?:www.)?(1+),确保域名是第二个捕获组;场景二:多选一分组不保存,如(?:error|warning):\s+\d+,只关注冒号后内容;场景三:优化性能与结构整洁,尤其在复杂正则中减少冗余捕获。建议:需提取用(),仅逻辑分组用(?:),多数语言均支持。/
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  • Python中True表示真,用于条件判断
    Python中True表示真,用于条件判断
    在Python中,True代表布尔值中的真值,是bool类型的一种。True用于条件语句和循环控制,如登录系统和无限循环;还涉及隐式转换、短路求值和布尔值的潜在陷阱。
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  • Python元编程技巧与动态代码使用
    Python元编程技巧与动态代码使用
    Python元编程中的动态代码生成可通过三种核心方法实现:一是使用importlib动态导入模块,适用于插件系统和自动加载模块场景,需注意异常处理和用户输入校验;二是利用eval和exec执行动态表达式或语句,适合构建脚本解释器和DSL,但需警惕安全风险;三是通过type和metaclass动态创建类,广泛应用于ORM框架和类自动注册,但会增加理解成本。掌握这些技术能提升代码灵活性和可维护性,但也需关注适用场景及潜在问题。
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  • Python自动化测试技巧与实战方法
    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
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  • Python日志配置:logging模块全解析
    Python日志配置:logging模块全解析
    Python处理日志的核心工具是其内置的logging模块,它提供了一套全面且高度可配置的日志管理框架。logging模块包含四个核心组件:Logger负责产生日志;Handler决定日志输出位置;Formatter定义日志格式;Filter控制日志内容过滤。相比print语句,logging支持多级日志分类(DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL),具备线程安全机制,适用于多线程和异步环境。此外,logging模块提供了多种内置Handler,如StreamHandler(输
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  • Python异常处理测试技巧分享
    Python异常处理测试技巧分享
    在Python中,可以使用unittest和pytest框架测试异常。1)使用unittest的assertRaises验证异常抛出。2)使用pytest.raises验证异常和消息。3)确保测试覆盖多种异常和异常消息。4)注意异常的传播和性能。5)避免过度依赖异常控制流程和捕获过于宽泛的异常类型。通过合理设计测试用例,可以提高代码的健壮性和可靠性。
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    Python定时任务有哪些实现方式
    Python实现定时任务有多种方法,根据需求选择合适的方案即可。1.简单延时任务可使用time.sleep(),适合轻量级、周期固定的逻辑;2.定时任务调度可使用schedule库,支持秒、分、小时等周期执行,语法简单适合脚本级别任务;3.专业级任务推荐APScheduler,支持动态管理任务、持久化存储等功能,适合生产环境;4.系统级任务可通过操作系统工具(如cron或任务计划程序)实现,不依赖Python进程运行,更稳定可靠。
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  • Python数据透视表pivot_table详解
    Python数据透视表pivot_table详解
    在Python中,使用Pandas库的pivot_table方法可实现类似Excel数据透视表功能。1.pivot_table的核心参数包括index(行索引)、columns(列索引)、values(聚合值)和aggfunc(聚合方式),支持多层索引与多种聚合函数组合;2.可通过fill_value参数填充缺失值,提升报表完整性;3.aggfunc支持列表或字典形式,实现对同一列或多列的不同聚合操作;4.相较于Excel,pivot_table在处理大数据量、自动化分析、集成扩展及版本控制方面更具优势;
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  • Scrapy框架扩展教程:Python爬虫进阶技巧
    Scrapy框架扩展教程:Python爬虫进阶技巧
    Scrapy扩展是插入到引擎中的组件,用于增强爬虫行为。编写扩展需创建模块、定义类并实现如from_crawler等方法,再在settings中启用。常见用途包括控制速率、记录状态、处理异常、集成监控。扩展区别于中间件和管道,侧重全局控制。调试时可用print确认加载,并合理设置优先级与配置依赖。
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  • Python中id的作用与对象标识解析
    Python中id的作用与对象标识解析
    id()函数在Python中用于获取对象的唯一标识符,通常是对象在内存中的地址。1)比较对象身份,2)理解Python的优化机制,3)调试和性能分析。id()在对象生命周期内不变,但不代表对象不可变,避免在生产代码中滥用。
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    使用svgwrite绘制和组合基本SVG图形的方法包括:1.创建Drawing对象定义画布;2.使用add方法添加圆形、矩形、线段、椭圆、多边形、折线等基本图形;3.利用g元素对图形进行分组和变换以实现复杂结构。通过这些步骤,可以灵活地构建并组织SVG内容,提升代码可读性和可维护性。
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    Python发送HTTP请求:urllib实用技巧详解
    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
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