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- Python正则表达式分割字符串方法
- Python中使用re.split()可按正则表达式分割字符串1.基本用法：通过定义正则表达式作为分隔符，如re.split(r'\d+',text)可按数字分割字符串2.保留分隔符：利用括号捕获组如re.split(r'(\d+)',text)可将分隔符内容保留在结果中3.多种分隔符：用|组合多个规则或字符类如re.split(r',|\s|:',text)可同时按逗号、空格、冒号分割4.注意事项：需处理分隔符在首尾导致的空字符串问题、考虑性能影响以及正则贪婪匹配可能带来的分割错误。
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- 生成256位Argon2哈希方法详解
- 本文介绍了如何使用Python中的argon2库生成256位哈希值。通过设置hash_len参数为32，并理解Argon2输出的Base64编码格式，可以正确获得所需长度的哈希值。本文将详细讲解如何解决哈希长度不符合预期的问题，并提供相应的代码示例。
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- Python延迟加载与按需计算方法
- 延迟加载与按需计算通过推迟执行节省资源，利用属性、生成器和cached_property实现高效优化。
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- PythonDjango入门：快速搭建Web应用教程
- 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。
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- Pydantic字段别名映射旧键方法
- 本文介绍了在使用Pydantic处理API响应时，如何将一个字段别名指向响应中已存在的键，从而实现数据结构的转换和清理。通过computed_field和Field(exclude=True)的组合，以及serialization_alias和validation_alias属性，可以优雅地解决字段冲突和数据重塑的问题，避免手动删除键值对的繁琐操作。
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- gevent原理与性能深度解析
- gevent通过greenlet实现轻量级协程，利用monkeypatch将标准库函数替换为非阻塞版本，结合事件循环自动调度I/O操作，在单线程中以协作式多任务模拟并发，使开发者能用同步写法编写异步程序，适用于I/O密集型场景。
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- Python实时视频流处理教程：OpenCV实战详解
- 使用Python的OpenCV库可以高效处理视频流并进行实时分析。1.安装OpenCV：通过pip安装opencv-python或完整版。2.捕获视频流：使用VideoCapture类读取摄像头或视频文件，并用循环逐帧处理。3.实时图像处理：包括灰度化、Canny边缘检测、高斯模糊等操作。4.增强功能：可添加文字、绘制形状，并利用VideoWriter保存输出视频。掌握这些步骤即可构建多种计算机视觉应用。
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- Python2中除法操作方式详解
- Python2中整数除法默认截断小数，需用浮点数或导入__future__.division实现精确除法。
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- Python集合交集符号是&符号
- 计算集合交集的符号是&。Python中使用&操作符或intersection()方法可获取两个或多个集合中共有元素，如set1&set2输出{3,4}，支持多集合连续求交集。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 集合 交集 &符号 intersection() 180浏览 收藏
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- Python遍历集合的4种方式
- 最直接的Python集合遍历方法是使用for循环，因其可迭代特性可逐个访问元素。my_set={10,20,30,40,50}print("使用for循环遍历集合：")foriteminmy_set:print(item)集合无序性源于哈希表实现，遍历顺序不固定，不可依赖。若需有序应转换为列表并排序。高级技巧包括集合推导式、iter()创建迭代器、map()/filter()函数及pop()方法遍历移除。常见陷阱有遍历时修改集合引发RuntimeError、依赖遍历顺序导致不可预测行为、空集合遍历自动跳过
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- DataFrame行状态显示及通过失败分析
- 本文详细介绍了如何使用Pandas在DataFrame中识别并标记成对行的匹配状态。通过将源数据和目标数据分离，并利用pd.merge的内连接功能，我们可以高效地找出完全匹配的行对，进而为源行标记“通过”或“失败”状态，最终生成结构清晰、易于分析的结果。
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- Python观察者模式实现与解耦技巧
- 观察者模式常见于事件处理系统、GUI框架、消息队列和MVC架构。例如，GUI中的按钮点击作为主题，监听函数作为观察者；股票交易系统中，股票价格变动为主题，投资者为观察者。应用场景包括：1.事件驱动系统；2.用户界面组件通信；3.消息传递机制；4.数据模型与视图同步更新。避免循环依赖可通过弱引用、引入中间层、限制通知范围、事件过滤等方式实现。区别方面，观察者模式主题直接通知观察者，耦合度较高；而发布/订阅模式通过消息代理通信，解耦更彻底，适用于异步复杂场景。两种模式的选择取决于对耦合度和灵活性的需求。
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- Python内存访问优化技巧分享
- 本教程旨在解决在Python中为内存仿真应用生成并存储大规模内存访问轨迹时遇到的性能与内存瓶颈。针对直接打印或内存存储效率低下的问题，我们将详细介绍如何利用文件I/O直接将格式化的32位内存地址及操作类型写入文件，从而实现高效、低资源消耗的数据生成与持久化，确保数据格式满足仿真器要求。
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