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- Python自定义异常类怎么创建
- 自定义异常通过继承Exception类实现，可提升错误处理清晰度。例如定义CustomError或含参数的ValidationError，并在try-except中捕获，便于携带上下文信息和分类处理。
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- RuffFormatter尾随逗号设置方法
- RuffFormatter在处理Python代码中的尾随逗号时，遵循其固有的、不可配置的风格，即在多行结构中会自动添加尾随逗号。与RuffLinter不同，Formatter不提供移除尾随逗号的配置选项，其设计哲学旨在提供一套意见统一的格式化标准，以减少代码风格争议。本文将深入探讨RuffFormatter的这一行为及其背后的设计理念，并区分其与Linter在配置上的差异。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 450浏览 收藏
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- Python处理JSON数据的方法详解
- Python处理JSON数据主要依赖内置json模块提供的四个核心函数：json.dumps()用于将Python对象编码为JSON字符串；json.loads()用于将JSON字符串解码为Python对象；json.dump()用于将Python对象写入JSON文件；json.load()用于从JSON文件读取数据并解码为Python对象。1.json.dumps()支持参数如indent设置缩进以提升可读性，ensure_ascii=False保留非ASCII字符；2.json.loads()能解析合
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- Python异常处理技巧：try-except实用指南
- Python处理异常的核心思想是使用try-except块捕获并响应运行时错误，以提升代码健壮性和用户体验。1.try-except结构允许针对不同异常类型编写具体处理逻辑，避免程序崩溃；2.最佳实践包括优先捕获具体异常而非宽泛的Exception，以便精准定位问题；3.else块用于执行仅在无异常时才应进行的操作；4.finally块确保无论是否出错资源都能被正确释放；5.异常记录推荐使用logging模块，并启用exc_info=True以保留堆栈信息，便于调试和分析；6.必要时可在低层级处理后重新抛
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- Python实现WebSocket实时通信教程
- 用Python开发WebSocket服务有三种常见方案。1.使用websockets库：轻量级适合学习，通过asyncio实现异步通信，安装简单且代码易懂，但不便集成到Web框架；2.Flask项目推荐Flask-SocketIO：结合Flask使用，支持RESTAPI与WebSocket共存，部署需配合eventlet或gevent提升并发；3.Django项目使用Channels：完整支持Django生态，通过ASGI处理WebSocket请求，配置较复杂但适合大型项目。选择依据场景而定，小项目用we
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 449浏览 收藏
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- 如何判断文件是否为Python软链接
- 使用os.path.islink()或pathlib.Path.is_symlink()可判断文件是否为符号链接，结合readlink()和路径解析能进一步确认其是否指向Python可执行文件。
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- Django开发Web应用：快速入门指南
- 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。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 449浏览 收藏
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- 单标签变多标签，ViT模型优化全解析
- 本文旨在指导如何将VisionTransformer(ViT)模型从单标签多分类任务转换到多标签分类任务。核心在于替换原有的CrossEntropyLoss为torch.nn.BCEWithLogitsLoss，并确保标签数据格式正确。同时，文章还将探讨多标签分类任务中适用的评估指标与策略，确保模型能够准确反映其在复杂多标签场景下的性能。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 449浏览 收藏
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- Pandasgroupbyagg加权平均计算方法
- 本教程旨在解决在Pandasgroupby().agg()操作中，当自定义聚合函数需要访问原始DataFrame中的其他列（例如进行加权平均）时遇到的NameError问题。文章将详细阐述groupby的工作机制，并提供一种利用Python闭包（closure）的优雅解决方案，确保自定义函数能够正确获取并使用所需的上下文数据，从而实现复杂的数据聚合逻辑。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 449浏览 收藏
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- Python提取数字的3种实用方法
- 使用re模块结合正则表达式可精确提取文本中的整数、浮点数、负数及带符号或单位的数字，通过r'[-+]?\d+(?:.\d+)?'等模式匹配，并用findall或search配合捕获组提取所需部分，再转换为数值类型进行处理。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 449浏览 收藏
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- Python代码运行时间计算方法
- 使用time.time()、time.perf_counter()、time.process_time()和timeit模块可测量Python代码执行时间；其中time.time()简单但精度低，受系统时钟影响；perf_counter()提供高精度单调计时，适合短时间测量；process_time()仅统计CPU时间，排除I/O等待；timeit模块通过多次重复运行代码并取最优值，适用于微基准测试，能更准确评估小段代码性能。在性能优化中，除时间测量外，还需考虑内存使用、CPU剖析、I/O延迟、算法复杂度
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 448浏览 收藏
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- Python魔法方法全解析：__init__等实用技巧
- init方法在Python对象生命周期中的关键角色是初始化实例的属性并建立其初始状态。1.它在对象被创建后自动调用，负责设置实例的初始数据，而非创建对象本身；2.它接收的第一个参数是实例自身（self），后续参数为创建对象时传入的参数；3.它确保实例在被使用前具备完整且可用的状态，并通常用于赋值实例属性；4.在继承中需调用super().__init__()以执行父类初始化逻辑；5.它不应返回除None以外的任何值，否则会被忽略。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 448浏览 收藏
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- Python读取CSV计算平均值教程
- 本教程旨在指导Python初学者，如何在不依赖Pandas库的情况下，从CSV文件中读取数据并计算特定数值列的平均值。文章重点解决常见的IndexError问题，通过介绍正确的列表初始化方法和数据解析策略，确保代码的健壮性和可扩展性，即使数据行数或列数发生变化也能正常工作。
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