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- Python连接MySQL数据库入门教程
- Python操作MySQL数据库的核心在于使用PyMySQL等库实现连接与SQL操作。1.安装PyMySQL并配置连接参数；2.使用cursor执行SQL语句，实现增删改查；3.通过conn.commit()提交事务或conn.rollback()回滚；4.使用参数化查询防止SQL注入；5.利用with语句或finally块确保资源释放；6.统一使用utf8mb4编码避免乱码问题；7.处理连接失败时需检查MySQL服务状态、网络、账号密码等配置。整个过程需注重安全性、效率与事务一致性。
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- Python实现因果推理异常根因分析
- 基于因果推理的异常根因分析通过构建因果图并量化因果效应，实现精准定位根本原因。其核心步骤包括：1.数据准备与特征工程，收集系统指标并提取特征；2.因果图构建，结合专家知识与数据驱动算法（如PC、GES）推断变量间因果关系；3.因果效应量化，使用DoWhy和EconML等库估计变量对异常的影响；4.根因识别，通过因果效应与时间序列分析确定真正诱因。相比传统关联分析，因果推理能有效识别共同原因、方向性及伪相关问题，从而避免误判，实现系统异常的科学诊断与精准修复。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | Python 因果推理 异常根因分析 因果图 DoWhy 250浏览 收藏
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- Scrapy抓取tbody为空怎么解决
- 本文旨在解决使用Scrapy爬虫抓取网页数据时，XPath表达式定位tbody元素返回空数组的问题。通过分析原因，并提供绕过tbody元素直接定位tr元素的解决方案，帮助开发者更有效地抓取目标数据。
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- Python异常检测可视化：Plotly实战教程
- 1.选择异常检测算法需考虑数据特性、维度、数据量及解释性需求。2.时间序列适合统计方法，复杂数据适合机器学习模型。3.高维数据优选IsolationForest。4.无监督方法更常用，但有标签数据时可用监督学习。5.解释性强的模型适合需人工介入的场景。6.Plotly中使用颜色、形状、大小区分异常类型与严重程度。7.利用悬停信息展示详细数据。8.通过子图展示数据与异常分数变化。9.加入交互组件如时间选择器、特征切换菜单。10.实时检测需解决数据流处理、模型推理速度、面板刷新机制。11.大规模数据可引入Ka
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- Python检测未关闭数据库连接的方法
- 要解决Python中未关闭的数据库连接问题，主要依靠良好的连接管理和异常处理机制。1.使用try...finally块确保无论是否发生异常，连接都会被关闭；2.利用上下文管理器（with语句）自动管理连接生命周期；3.通过连接池监控空闲连接并定期清理；4.借助数据库服务器自带工具监控连接状态；5.使用自定义装饰器封装连接管理逻辑。对于长时间运行的脚本，应定期重置连接、设置合理超时、并启用监控告警机制。在多线程或多进程环境下，每个线程或进程应独立创建和关闭连接，避免共享连接对象，并推荐使用连接池进行高效管理
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- Python随机数据生成技巧全解析
- 使用Python进行数据模拟可通过不同工具实现，根据需求选择合适方法。1.基础随机数可用random模块，如生成随机整数、浮点数或从列表中选元素；2.复杂真实数据推荐Faker库，支持生成姓名、地址、邮箱等结构化信息，并可指定语言地区；3.时间序列与分布数据借助numpy和pandas，可创建正态或均匀分布数值及连续日期；4.自定义逻辑可通过封装函数结合上述方法，确保字段符合特定规则，如年龄限制或状态选项，从而批量生成结构一致的数据。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 250浏览 收藏
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- Pandas复杂合并与递归合并技巧
- 常规的pd.merge不足以应对复杂层级关系的原因是其仅能执行一次性的两表连接，无法自动遍历多层结构。要处理这类问题，通常需采用迭代的pd.merge操作，具体步骤为：1.初始化基础数据集并重命名列以标识层级；2.在循环中不断将当前结果与原始关系表合并，逐层追溯父节点；3.每次合并后检查是否达到最大深度或所有路径已追溯到根节点，以决定是否终止循环；4.处理列名冲突、空值及数据类型问题，避免无限循环和数据膨胀；5.最终可进一步清理结果或转换为完整路径。此外，对于更大规模或复杂图结构的数据，应考虑使用Netw
- 文章 · python教程 | 2星期前 | Python 编程语言 Python数据处理 250浏览 收藏
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- PythonScapy网络扫描教程详解
- 使用Scapy制作网络拓扑扫描的核心是结合ARP扫描和ICMPtraceroute技术，先通过ARP请求发现局域网内活跃设备，再利用TTL递增的ICMP包探测外部路径；2.Scapy的优势在于可自定义构造和解析任意协议层数据包，支持灵活探测、流量嗅探及多协议组合，适用于复杂网络环境；3.实际扫描中常见挑战包括防火墙拦截、权限不足、扫描效率低以及结果不完整，需采用多种扫描策略、控制速率并确保合法授权；4.构建可视化拓扑图需整合扫描数据为节点与边，利用NetworkX、Pyvis或Graphviz等工具生成交
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 可视化 Scapy 网络拓扑扫描 ARP扫描 ICMPtraceroute 250浏览 收藏
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- Python代码混淆方法及源码保护方案
- Python代码混淆通过重命名、字符串编码、控制流扁平化、常量混淆、移除注释等方式增加逆向难度，但并非绝对安全；2.混淆会带来性能开销，增加调试和维护成本，且不能等同于加密；3.有效保护策略包括将核心逻辑编译为C/C++扩展、采用SaaS/API模式部署、使用授权许可管理、容器化分发及法律手段；4.选择混淆方案需根据保护级别、性能影响、维护成本综合评估，常用工具如PyArmor（加密+绑定机器）、Nuitka（编译为可执行文件）、Cython（编译为C扩展）；5.最佳实践是组合使用多种策略，如核心模块用C
- 文章 · python教程 | 2星期前 | Cython Python代码混淆 源码保护 PyArmor Nuitka 250浏览 收藏
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- Python接入Ceph存储教程
- Python操作Ceph最常用的方式是使用rados库操作RADOS层或使用boto3对接RGW的S3兼容API；2.rados库用于底层存储池和对象操作，依赖Ceph客户端库并需配置ceph.conf和keyring；3.boto3通过endpoint_url对接CephRGW，适合构建云原生应用；4.连接Ceph集群需确保网络连通、安装依赖库、配置认证文件及Python环境；5.读写RADOS对象需创建Rados实例、打开IoCtx并调用write/read方法；6.使用boto3时建议结合resou
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 250浏览 收藏
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- Pygamewhile循环事件重复处理技巧
- 本文旨在解决Pygame游戏开发中，由于主循环的持续运行，导致特定事件（如碰撞检测）触发后，其相关代码被重复执行的问题。通过引入状态变量，我们可以确保事件只在特定条件下执行一次，从而避免不必要的重复操作，实现更精确的游戏逻辑。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 250浏览 收藏
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- Python中int类型详解与用法示例
- int是Python中的整数类型关键字，用于表示任意精度的整数。1.int类型没有上限，适合大数据和科学计算。2.整数操作直观，不需数据类型转换。3.Python3中的整数不可变，每次操作创建新对象。4.使用NumPy可提高大数运算性能。5.整数除法可用地板除（//）获取整数结果。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 250浏览 收藏
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- PyCharm远程调试Linux服务器Python项目攻略
- PyCharm支持通过SSH连接到Linux服务器进行远程Python开发和调试。1)配置SSH连接，2)选择远程Python解释器，3)创建远程Python项目，这样可以在本地编写代码并在服务器上运行和调试，提升开发效率。
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- Pycharm的基本功能包括代码编辑、调试和版本控制。1）代码编辑：智能代码补全、语法高亮和错误提示。2）调试：支持断点调试和变量跟踪。3）版本控制：内置Git支持，方便团队协作。
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- 手把手教你用PyCharm，零基础也能玩转编程工具！
- Pycharm的基本功能包括代码编辑、调试和版本控制。1）代码编辑：智能代码补全、语法高亮和错误提示。2）调试：支持断点调试和变量跟踪。3）版本控制：内置Git支持，方便团队协作。
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