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- Python自动化处理Excel教程详解
- Python处理Excel适合的库是openpyxl和pandas。1.openpyxl适合精细化操作Excel文件，如读写单元格、设置样式、合并单元格等，适用于生成固定格式报告或修改模板；2.pandas适合数据处理和分析，通过DataFrame结构实现高效的数据清洗、筛选、排序、聚合等操作，适用于大数据量处理和多数据源整合。两者结合使用可兼顾数据处理与格式美化。常见挑战应对包括：数据清洗处理缺失值、重复值、数据类型转换；分块读取处理大文件；读取公式结果使用data_only=True；保留样式可借助模
- 文章 · python教程 | 1星期前 | Python python教程 246浏览 收藏
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- Python执行SQL查询的几种方法
- 在Python中执行SQL查询可以通过sqlite3、mysql-connector-python、psycopg2等库实现。1)连接到数据库，使用sqlite3.connect()。2)创建表和插入数据，使用cursor.execute()。3)执行查询并处理结果，使用cursor.fetchall()。4)关闭连接，使用cursor.close()和conn.close()。这些步骤帮助处理数据并提高编程效率。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 246浏览 收藏
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- Python字典列表值引用问题解析
- 本文深入探讨Python在向字典中添加可变对象（如列表）作为值时，因引用而非副本赋值导致的常见问题。当原始列表在循环中不断修改时，字典中所有引用该列表的值都会随之变化。教程将详细解释此机制，并提供多种有效方法，如使用list.copy()、list()构造函数或切片操作，确保每个字典值存储的是列表的独立副本，从而避免意外的数据覆盖。
- 文章 · python教程 | 4天前 | 246浏览 收藏
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- Python中如何测试异常处理？
- 在Python中，可以使用unittest和pytest框架测试异常。1)使用unittest的assertRaises验证异常抛出。2)使用pytest.raises验证异常和消息。3)确保测试覆盖多种异常和异常消息。4)注意异常的传播和性能。5)避免过度依赖异常控制流程和捕获过于宽泛的异常类型。通过合理设计测试用例，可以提高代码的健壮性和可靠性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 245浏览 收藏
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- Python工厂模式使用技巧大全
- 在Python中使用工厂模式可以通过定义一个工厂类来实现对象的动态创建。具体步骤如下：1.定义一个基类和多个子类，如Animal、Dog和Cat。2.创建一个工厂类AnimalFactory，包含一个静态方法create_animal，用于根据参数返回相应的动物对象。3.使用工厂类实例化对象，如dog=factory.create_animal("dog")，从而隐藏对象创建细节，提高代码的模块化和可扩展性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 245浏览 收藏
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- Pythonnumpy数组使用技巧大全
- 使用NumPy数组可以极大地提高Python科学计算和数据处理的效率。1)创建数组：使用np.array()函数。2)基本操作：访问元素和切片。3)数组运算：支持广播功能。4)注意事项：数据类型和性能优化。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 245浏览 收藏
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- 字典键可用不可变类型：字符串、数字、元组
- 在Python中，字典的键可以是不可变类型的数据，如整数、浮点数、字符串、元组、布尔值和None。1.整数和浮点数是最常见的键类型。2.字符串适合作为标识符。3.元组作为键时，其元素必须不可变。4.布尔值和None也可以作为键。不可变类型确保键的哈希值不变，保证字典的正确性和高效性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 245浏览 收藏
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- 小白入门！手把手教你学Python完整路线
- 学习Python的路径应从基础语法开始，逐步深入到高级用法和性能优化。1.掌握基本编程概念和Python安装。2.学习基本语法和数据结构。3.理解函数、模块和面向对象编程。4.熟悉基本和高级用法。5.掌握常见错误调试和性能优化。通过实践和应用，你将逐渐掌握Python。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 245浏览 收藏
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- Python菜鸟教程：手把手教你用def定义函数
- def在Python中用于定义函数。1)它标志着函数定义的开始，允许创建可重复使用的代码块。2)函数名应有意义，参数可设默认值，返回值可选。3)使用文档字符串描述函数。4)保持函数简洁，专注单一功能，提高可维护性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 245浏览 收藏
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- Python进阶必看！手把手教你用迭代器轻松遍历各种数据
- 在Python中，遍历是访问数据结构中每个元素的过程，而迭代是实现这种访问的具体方法。1.遍历列表最常见的方法是使用for循环。2.Python中的迭代不仅仅限于列表，字典、集合、元组等都可以被迭代。3.迭代的实现依赖于迭代器协议，迭代器通过__iter__()和__next__()方法实现。4.列表推导式和生成器是利用迭代概念的强大工具。5.在遍历过程中修改被遍历的集合会导致意外行为，应使用集合或列表的副本进行遍历。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 245浏览 收藏
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- Python输出汉字报错？手把手教你解决中文打印问题
- 在Python中输出汉字非常简单。1)直接使用print()函数，如print("你好，世界！")。2)使用f-string格式化输出，如print(f"我的名字是{name}，今年{age}岁。")。3)处理用户输入，使用input()函数，如user_input=input("请输入你的名字：")。4)读写文件时，指定utf-8编码，如withopen('example.txt','w',encoding='utf-8')asfile:file.write("这是一个包含汉字的文件。")。5)遇到乱码
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 245浏览 收藏
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- try-except在循环中影响性能的主要原因在于异常处理机制本身的开销。虽然Python的异常处理设计得相对高效，但在频繁触发异常的情况下，其性能损耗会变得明显。以下是具体原因：1.异常抛出和捕获的开销抛出异常：当程序执行到raise语句时，Python需要构建异常对象、堆栈跟踪等信息，这需要额外的内存和时间。捕获异常：当异常被抛出后，解释器需要遍历调用栈来寻找匹配的except块，这个过程会消
- 在循环内部使用try-except会降低性能，因为异常处理本身开销大，频繁触发更加剧资源消耗。1.前置条件检查可减少异常发生概率；2.批量处理能将异常集中处理；3.将try-except移到循环外部以减少执行次数；4.使用生成器延迟异常处理；5.编写具体异常捕获逻辑避免过度捕获。可通过timeit模块进行基准测试比较性能差异。此外，需注意捕获范围、处理逻辑、日志记录、资源释放等问题。优化时应结合精确异常判断、合理处理策略、上下文管理器、代码重构与单元测试，在保证健壮性的前提下提升性能。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 异常处理 循环 245浏览 收藏
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- PyCharm安装教程：下载到配置全流程
- 选择PyCharm作为Python开发的IDE是因为其强大的功能集和全面支持。PyCharm提供了智能代码补全、调试工具、版本控制系统集成，并支持数据科学和Web开发。安装PyCharm需要从JetBrains官网下载Community或Professional版本，完成安装后，配置主题、Python解释器、插件和快捷键，最后通过创建项目和运行Hello,World!程序测试配置是否正确。
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- Python列表排序技巧全解析
- 在Python中，sort()方法用于列表排序。1)它可以直接对列表进行升序排序。2)使用key参数可以按自定义规则排序，如按字符串长度。3)使用reverse参数可以实现降序排序。4)sort()会修改原列表，若需保留原列表，使用sorted()函数。sort()方法高效且灵活，是Python列表排序的核心工具。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 245浏览 收藏
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- 如何用Python连接数据库？SQLite和MySQL操作指南！
- Python连接数据库可通过特定库实现，SQLite适合小型应用，MySQL适用于中大型应用。1.使用sqlite3模块可连接SQLite数据库，通过connect()方法创建连接，cursor()创建游标执行SQL语句；2.创建表时用CREATETABLEIFNOTEXISTS确保表不存在时才创建，主键设定与字段非空约束需明确；3.插入数据使用?占位符防止SQL注入，并调用commit()提交事务；4.查询数据通过SELECT语句配合fetchall()获取结果；5.MySQL连接需安装mysql-co
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