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- Python获取命令行参数方法详解
- 最直接的方式是使用sys.argv，适用于简单场景；更推荐使用argparse模块，适用于复杂场景。1.使用sys.argv时，参数以列表形式存储，sys.argv[0]为脚本名，后续元素为传入参数，但所有参数均为字符串类型，需手动转换，且无默认值、无帮助信息、难以处理可选参数和错误，代码可读性差。2.使用argparse模块可自动解析参数，支持类型转换、默认值、帮助信息、必需参数设定和标志参数处理，通过ArgumentParser定义描述和参数，add_argument设置参数属性，parse_args
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- Pythongroupby数据聚合技巧详解
- groupby是Pandas中用于按列分组并进行聚合运算的核心方法。其基本形式为df.groupby(分组依据)[目标列].聚合方法()，例如按“地区”分组后对“销售额”求和：df.groupby('地区')['销售额'].sum()。常见聚合方式包括sum()、mean()、count()、max()、min()等，还可通过agg()同时应用多个函数，如df.groupby('地区')['销售额'].agg(['sum','mean','max'])。多列分组及多指标聚合可通过字典形式指定，如df.gr
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 118浏览 收藏
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- Python数据归一化方法详解
- <p>Python中进行数据归一化的常见方法有两种：1）最小-最大归一化，将数据缩放到0到1之间，使用公式Xnorm=(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)；2）Z-score标准化，将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，使用公式Z=(X-μ)/σ。两种方法各有优劣，选择时需考虑数据特性和应用场景。</p>
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 118浏览 收藏
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- Python解析HTML：BeautifulSoup与lxml使用教程
- 答案是BeautifulSoup和lxml各有优势，适用于不同场景。BeautifulSoup容错性强、API直观，适合处理不规范HTML和快速开发；lxml基于C实现，解析速度快，适合处理大规模数据和高性能需求。两者可结合使用，兼顾易用性与性能。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 118浏览 收藏
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- Python连接数据库全攻略
- 答案：Python连接数据库需选对驱动库，通过连接、游标、SQL执行、事务提交与资源关闭完成操作，使用参数化查询防注入，结合连接池、环境变量、ORM和with语句提升安全与性能。
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- PySpark处理嵌套JSON数组教程
- 本教程详细阐述了如何利用PySpark将扁平化的DataFrame结构转换为具有嵌套数组和多重出现的复杂JSON格式。通过一系列PySparkSQL函数（如pivot、struct和collect_list），我们将逐步重塑数据，最终生成符合业务需求的层次化JSON输出，为大数据场景下的数据集成与交换提供实用指导。
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- Python获取当前时间的函数写法非常简单，可以通过datetime模块实现。以下是一个基本示例：fromdatetimeimportdatetimedefget_current_time():returndatetime.now()#调用函数并输出当前时间print("当前时间是:",get_current_time())输出示例：当前时间是:2025-04-0514:30:45.123456如
- 要精确控制Python时间输出格式，应使用datetime对象的strftime()方法，并通过格式化字符串中的%指令定义输出样式。1.使用datetime.datetime.now()获取当前时间；2.调用strftime()方法并传入格式化字符串，如"%Y-%m-%d%H:%M:%S"；3.常见格式代码包括%Y（四位年份）、%m（月份）、%d（日期）、%H（小时）、%M（分钟）、%S（秒）、%f（微秒）、%A（星期全称）、%B（月份全称）等；4.可混合使用格式代码与普通字符以构建自定义输出，例如"今天
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 时间格式化 当前时间 时间处理 datetime模块 118浏览 收藏
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- PythonGitlab库重命名文件失败解决方法
- 本文档旨在解决在使用python-gitlab库自动化同步Gitlab仓库时，遇到的文件重命名导致创建提交失败的问题。通过分析问题原因，并提供修改后的代码示例，帮助开发者正确处理文件重命名操作，确保同步过程的顺利进行。本文档适用于使用python-gitlab库进行GitlabAPI交互的开发者。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 118浏览 收藏
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- PythonPyQt计算器开发教程：实战案例详解
- 在Python中使用PyQt开发GUI计算器的核心步骤包括：1.设计界面布局，2.关联按钮事件与逻辑处理，3.实现计算逻辑与错误处理。具体来说，首先通过QVBoxLayout和QGridLayout组织显示屏和按钮，确保美观与功能性；其次为每个按钮绑定点击事件，利用信号与槽机制触发对应操作；最后通过字符串累积输入并用eval()执行运算，同时捕获异常以提升稳定性。选择PyQt的原因在于其功能全面、跨平台能力强且具备成熟的底层支持。
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- Python官网定制解释器教程
- 首先获取Python源码并配置编译环境，接着通过configure脚本设置参数，然后编译安装定制解释器，再通过Setup.local控制内置模块，最后可进行交叉编译以适配不同架构。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 源码编译 交叉编译 Python解释器定制 configure脚本 内置模块 118浏览 收藏
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- Pythondatetime计时器避坑指南
- 本文探讨了在Python中使用datetime模块构建计时器时，直接比较datetime.now()==endTime可能导致的问题。由于datetime对象的微秒级精度以及代码执行时序的不确定性，这种精确匹配往往会失败，导致程序无法按预期终止。本教程将深入解释其原因，并提供使用datetime.now()>=endTime作为更可靠的解决方案，确保计时器能够准确地在指定时间点之后触发。
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- ReadTheDocsPDF下载异常解决方法
- 本文详细介绍了在ReadTheDocs平台配置自定义PDF生成并确保其在下载菜单中正确显示的方法。核心问题在于ReadTheDocs对PDF文件的命名有特定要求。通过在.readthedocs.yml配置文件中，利用mv命令将生成的自定义PDF文件重命名为$READTHEDOCS_PROJECT.pdf，可以解决PDF文件无法在ReadTheDocsflyer菜单中被正确识别和下载的404错误，从而实现自定义PDF的无缝集成。
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- Anaconda环境变量设置详解
- 正确配置Anaconda环境变量是使用conda命令的前提。首先确认安装路径，Windows默认为C:\Users\用户名\Anaconda3，需将根目录、Scripts和Library\bin添加到Path；macOS/Linux则在~/.zshrc或~/.bashrc中添加exportPATH="~/anaconda3/bin:$PATH"，保存后执行source使配置生效。配置完成后重启终端，输入conda--version验证，显示版本号即成功。注意避免重复添加路径，建议使用AnacondaPro
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 环境变量 配置 path conda Anaconda 118浏览 收藏
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- Vercel部署Flask应用详细教程
- 本教程旨在帮助开发者解决在使用Vercel部署Flask应用时遇到的常见问题。我们将详细介绍vercel.json文件的配置方法，以及如何排查和解决部署过程中可能出现的错误，确保Flask应用能够成功部署并运行在Vercel平台上。
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- Python快速转换时分秒方法解析
- 最直接的方法是使用divmod()函数进行数学计算，先将总秒数除以3600得到小时和余数，再将余数除以60得到分钟和秒，最后用f-string格式化为HH:MM:SS。
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