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- Python国内镜像源设置方法
- 配置国内镜像源可解决pip安装慢的问题，推荐使用阿里云、清华、中科大等镜像；可通过临时命令或永久修改pip.ini/pip.conf文件配置，Windows在C:\Users\用户名\pip\下创建pip.ini，Linux/macOS在~/.pip/pip.conf中设置index-url和trusted-host，也可用pipconfigset命令快速配置，生效后显著提升下载速度。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 154浏览 收藏
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- Python连接Redis教程：redis-py使用指南
- 使用redis-py连接Redis时，常见参数包括host、port、db、password、decode_responses、socket_connect_timeout、socket_timeout以及SSL相关参数。①host默认为localhost，用于指定Redis服务器地址；②port默认为6379，是Redis服务监听端口；③db默认为0，用于选择不同的数据库实例；④password用于认证授权；⑤decode_responses设置为True可自动将响应解码为字符串；⑥socket_con
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- 时区日期处理与Pandas技巧解析
- 本文深入探讨了ISO8601/RFC3339格式中带有时区偏移的日期时间字符串的正确解读方法，明确了其与UTC时间的关联。同时，详细阐述了Pandas库中tz_localize和tz_convert两个核心函数在处理日期时间时区的不同机制，强调了它们在处理“无时区信息”与“有时区信息”日期时间对象时的应用场景及关键差异，旨在帮助读者准确管理和转换时间数据。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 153浏览 收藏
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- Python处理RAR文件：rarfile模块使用教程
- rarfile是Python处理RAR文件的首选模块因为它纯Python实现无需依赖外部工具跨平台兼容性好。使用时先通过pipinstallrarfile安装然后用RarFile()打开文件可调用namelist()查看内容extractall()或extract()解压文件推荐配合with语句管理资源。面对加密RAR可通过pwd参数传入密码若密码错误会抛出BadRarFile异常；处理分卷文件只需指定第一个分卷且需确保所有分卷命名规范并位于同一目录。处理大型RAR时建议逐个文件分块读取避免内存溢出可用o
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 153浏览 收藏
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- Python模块name属性使用解析
- 当模块直接运行时，__name__值为'__main__'，用于执行主逻辑；被导入时则为模块名，避免代码自动执行。通过ifname=='__main__':可控制测试或主程序运行，提升模块复用性与安全性。
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- Python字符串操作技巧大全
- Python字符串方法用于处理文本数据，包括大小写转换（如upper、lower）、去除空白（strip）、查找判断（find、startswith）、分割连接（split、join）及类型判断（isdigit、isalpha）等，均返回新字符串。
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- Python中time.gmtime的作用及使用方法
- time.gmtime将时间戳转换为UTC的struct_time对象，不传参数时使用当前时间，返回包含年、月、日、时、分、秒等字段的UTC时间结构，与localtime区别在于其基于UTC而非本地时区，常用于跨时区时间处理和日志记录。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 153浏览 收藏
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- Python中str()转字符串方法详解
- str()用于将数据转为字符串，如str(123)得"123"；拼接需先转换类型，如"今年"+str(25)+"岁"；自定义类可重写__str__控制输出；常用于打印、列表转换和格式化。
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- VisualStudio2022Python环境修复教程
- 本文旨在帮助开发者解决VisualStudio2022中由于错误配置导致的Python环境损坏问题。我们将探讨如何排查并修复全局PYTHONHOME环境变量被错误设置的情况，即使在系统环境变量、注册表和VisualStudio设置重置后问题仍然存在。通过详细的步骤和潜在的解决方案，你将能够恢复正常的Python开发环境。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 153浏览 收藏
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- Python流处理：Kafka与Spark实战指南
- Kafka是流数据处理的首选消息队列，1.因为其高吞吐量与低延迟，能应对每秒数百万条消息；2.具备分布式、持久化的提交日志设计，支持数据回溯与多消费者独立消费；3.分区机制实现横向扩展，适应大规模数据；4.提供可靠的数据存储层，增强系统容错性与灵活性。PySpark在流数据处理中扮演“大脑”角色，StructuredStreaming相较于SparkStreaming具有优势：1.采用持续增长无限表模型，简化编程逻辑；2.统一批处理与流处理API，降低学习曲线；3.支持精确一次语义，确保数据一致性；4.内
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 数据管道 kafka 流数据处理 PySpark StructuredStreaming 153浏览 收藏
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- Python带单位字符串转浮点数技巧
- 本教程旨在解决将包含单位（如“M”表示百万，“B”表示十亿）的字符串数据转换为浮点数值，并保留特定字符串（如“Damagesnotrecorded”）的常见编程问题。文章将分析常见错误，并提供一个结构化、健壮的Python函数实现，涵盖字符串处理、条件判断及数据类型转换的最佳实践，以确保数据处理的准确性和代码的可读性。
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- Python数据分析入门：零基础快速上手指南
- 两周内可跑通Python数据分析全流程：装Anaconda→启JupyterLab→用pandas读/看/算/画→以微信账单等真实小数据实操。
- 文章 · python教程 | 3天前 | 153浏览 收藏
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- Python字典取值方法全解析
- 直接访问键（dict[key]）在键存在时效率高但键不存在会抛出KeyError，而.get()方法更安全，键不存在时可返回默认值，避免程序崩溃。
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- Python百分比格式化方法详解
- <p>Python格式化输出百分比需将数值乘以100并加百分号，推荐使用f-strings、str.format()或%格式化。f-strings语法简洁，如f"{0.75:.2%}"输出"75.00%"，支持保留不同小数位并自动四舍五入；str.format()方法如"{:.2%}".format(0.66666)输出"66.67%"；旧式%格式化需手动乘100并转义百分号，如"%.2f%%"%(0.88888*100)输出"88.89%"。精度控制可通过调整小数位实现，高精度需求可结合de
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