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- Bandit如何检测except:pass高风险代码？
- Bandit通过静态分析检测忽略所有异常的代码模式。1.运行Bandit扫描Python代码中的try...except块，标记except:pass等结构。2.报告指出具体代码行及风险等级，需审查判断是否合理。3.修复方式包括捕获特定异常、记录异常信息、重新抛出异常或添加详细注释。4.Bandit默认检查此类问题，可通过配置文件调整行为。5.它可与其他工具集成，如CI/CD和pre-commit。6.最佳实践包括定期扫描、审查报告、及时修复、更新工具、自定义规则并结合其他安全工具。此外，Bandit还能
- 文章 · python教程 | 3星期前 | Python 静态分析 代码安全 Bandit except:pass 188浏览 收藏
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- 正则表达式预定义字符类详解
- 预定义字符类在正则表达式中提升效率与可读性。\d匹配数字，\D匹配非数字，\w匹配单词字符，\W匹配非单词字符，\s匹配空白符，\S匹配非空白符。常见用途包括：1.用\d提取电话号码或价格；2.用\s清理多余空格或换行；3.用^[a-zA-Z_]\w*$校验变量名合法性。注意大小写互斥、语言差异、避免过度依赖及正确转义反斜杠，以确保精准匹配。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 188浏览 收藏
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- Python异步编程怎么实现？asyncio入门教程
- Python实现异步编程的核心是asyncio库，它通过协程和事件循环机制，在等待I/O操作时切换任务，避免阻塞进程，从而提升效率。1.使用async定义协程函数，返回协程对象；2.用await暂停协程，等待其他协程或可等待对象完成；3.利用asyncio.create_task()将协程包装为任务并调度运行；4.通过asyncio.gather()同时等待多个任务结果；5.由asyncio.run()创建和管理事件循环驱动整个异步流程。这种方式适用于网络请求、数据库查询等I/O密集型任务，并发执行显著缩
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- Python地理数据处理：Geopandas全面解析
- Geopandas是地理数据处理首选，因它整合了Shapely、Fiona、Matplotlib和Pandas功能于一体。1.它基于PandasDataFrame扩展出GeoDataFrame和GeoSeries，支持空间数据操作；2.提供统一API简化从加载、清洗到分析、可视化的流程；3.通过.area、.intersects()等方法实现简便空间计算；4.支持多种格式读取如Shapefile、GeoJSON；5.允许CRS检查与转换避免操作错误；6.内置buffer、dissolve等空间操作方法；7
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 可视化 Geopandas GeoDataFrame 空间分析 地理数据 188浏览 收藏
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- Python判断文件是否存在常用方法
- 在Python中检查文件是否存在可以使用以下方法：1.使用os.path.exists()，但它不能区分文件和目录；2.使用os.path.isfile()，它只对文件返回True；3.使用pathlib.Path.is_file()，适用于Python3.4及以后版本。检查多个文件时可以使用列表推导式，但需注意性能问题。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 188浏览 收藏
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- Python性能优化技巧分享
- 优化Python程序效率的关键在于减少循环、选择合适数据结构、利用内置函数和标准库、合理使用并发技术。1.避免多重循环，改用集合或itertools等工具提升效率；2.根据场景选用list、set、dict、tuple等数据结构，如频繁查询用set更快；3.使用map、filter等内置函数及lru_cache等标准库功能减少重复计算；4.多线程适合IO密集型任务，多进程适合CPU密集型任务，异步编程适用于高并发IO场景。掌握这些技巧可显著提升代码性能。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 188浏览 收藏
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- Python图像处理：Pillow库进阶技巧解析
- Pillow库通过convert()方法实现颜色空间转换，应用ImageFilter模块支持滤镜效果，使用rotate()和resize()进行几何变换，并可通过load()方法实现像素级操作。例如，convert("L")可将图像转为灰度图；filter(ImageFilter.BLUR)可应用模糊效果；rotate(45)和resize((200,100))分别实现图像旋转与缩放；而load()方法允许遍历并修改像素值，满足高级图像处理需求。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 188浏览 收藏
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- Python卡方检验方法及实例解析
- 要使用Python实现卡方检验，核心步骤是构建列联表并调用scipy.stats.chi2_contingency函数。1.首先确保数据为分类变量，并整理为列联表形式；2.使用pandas的crosstab函数生成列联表；3.将列联表传入chi2_contingency函数，获取卡方统计量、P值、自由度和期望频率；4.通过比较P值与显著性水平（如0.05）判断变量是否独立；5.若P值小于显著性水平，则拒绝原假设，表明变量间存在显著关联，否则无法拒绝原假设。此外，scipy.stats.chisquare适
- 文章 · python教程 | 22小时前 | Python 卡方检验 scipy.stats.chi2_contingency P值 列联表 188浏览 收藏
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- Python解析JSON响应的终极攻略
- 在Python中解析JSON响应使用json模块，通过json.loads()方法将JSON字符串转换为Python对象。1)使用try-except块处理错误，如JSONDecodeError和KeyError。2)对于复杂的JSON结构，使用嵌套访问和循环处理。3)对于大型数据，使用ujson或orjson提高解析性能。4)确保安全性，使用安全解析方法并验证输入数据。
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- Python数据可视化技巧及实现攻略
- 在Python中实现数据可视化的常用库有Matplotlib、Seaborn和Plotly。1.Matplotlib适合高度定制化的图表。2.Seaborn适合统计数据的快速可视化。3.Plotly适合需要交互性的场景。选择合适的工具并结合使用可达到最佳效果。
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- PythonLock对象使用方法与技巧详解
- 在Python中使用Lock对象可以确保线程安全。1)通过获取锁来确保每次只有一个线程可以执行特定代码块。2)注意死锁风险，始终以相同顺序获取锁或使用threading.RLock。3)减少锁的粒度以优化性能。4)使用acquire(timeout)方法设置锁的超时时间。5)最小化锁的范围，使用with语句自动管理锁，避免忙等待。
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- Python字符串格式化功能详解：format用法
- format方法是Python中用于字符串格式化的强大工具。1)基本用法是用{}作为占位符并通过format方法填充。2)可以进行复杂格式化，如指定小数点位数。3)支持索引或关键字指定参数位置。4)注意避免参数数量不匹配的错误。5)性能上通常优于%操作符。6)最佳实践是使用命名参数并保持格式化简单。format方法提升了代码的可读性和可维护性。
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- PyCharm笔记创建与使用全攻略
- 在PyCharm中创建和使用笔记功能可以通过以下步骤实现：1)点击菜单栏中的"View"，选择"ToolWindows"，然后点击"ScratchFiles"或使用快捷键Ctrl+Alt+Shift+Insert（Windows）或Cmd+Option+Shift+Insert（macOS）；2)创建笔记时，给笔记起一个有意义的名字，如"Algorithm_Study_Notes.py"；3)在笔记中记录代码片段和注释，帮助理解和回顾代码；4)使用"FindAction"功能（快捷键Ctrl+Shift+
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- Python中mod用法详解：取模运算教程
- Python中mod运算符是%，用于计算余数。其应用包括：1.基本计算，如10%3=1；2.判断素数，如检查n是否能被2到n的平方根整除；3.处理周期性事件，如每7天的事件；4.处理负数时需注意，-10%3=2；5.性能优化时可使用乘法代替频繁取模。
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