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- Python发邮件带附件教程详解
- 使用Python发送带附件的邮件，需先开启邮箱SMTP服务并获取授权码。1.导入smtplib和email模块；2.配置发件人、收件人、SMTP服务器及授权码等基本信息；3.使用MIMEMultipart构建邮件内容并添加正文和附件；4.通过SMTP_SSL连接服务器并发送邮件；5.处理异常并确保服务器正确关闭。注意事项包括确认文件路径、控制附件大小、处理中文文件名编码问题、选择正确的SMTP端口，并可通过循环批量添加多个附件。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 174浏览 收藏
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- Pandas列除法出现NaN如何解决
- 本文旨在帮助读者理解PandasDataFrame在进行列除法时出现NaN值的常见原因，并提供使用divide()方法配合axis=0参数的有效解决方案。通过详细的示例和原理分析，读者将能够避免类似错误，并更高效地进行数据处理。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 174浏览 收藏
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- NumPy条件替换技巧：高效修改数组元素方法
- 本教程详细介绍了如何使用NumPy高效处理数组中的特定元素替换问题。内容涵盖了两种复杂场景：一是根据两个数组中共同“1”点位，并向前查找最近的“0”位置来决定哪个数组的“1”应被替换为“0”；二是替换数组中紧跟“1”的“1”为“0”。文章将深入解析NumPy的向量化操作，如np.where、np.maximum.reduceat和切片索引，展示如何以简洁、高性能的方式解决这些问题，远超传统迭代方案。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 174浏览 收藏
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- Pandas多条件筛选技巧与查询方法
- 在Pandas中实现多条件数据筛选的核心方法是使用布尔索引结合位运算符。1.使用括号包裹每个独立条件表达式，以避免运算符优先级问题；2.使用&表示“与”、|表示“或”、~表示“非”，进行逐元素逻辑运算；3.高级方法包括isin()筛选值列表、between()筛选范围、字符串方法匹配模式、isnull()/notnull()处理缺失值、query()实现类SQL语法查询；4.复杂条件可通过定义布尔Series变量、封装筛选函数、链式操作提升可读性和维护性。这些方法共同构建高效、清晰的数据筛选逻辑。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Pandas 位运算符 布尔索引 多条件筛选 query() 174浏览 收藏
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- Python后台运行静默执行技巧
- 要彻底屏蔽Python脚本后台运行时的输出，必须同时重定向标准输出（stdout）和标准错误（stderr）；2.可在Python代码内部使用sys.stdout/sys.stderr重定向到os.devnull，或使用contextlib.redirect_stdout/redirect_stderr在指定代码块内屏蔽输出；3.更推荐使用logging模块替代print，并配置文件处理器记录日志，避免控制台输出；4.在Linux/macOS中，应结合shell命令“nohuppythonscript.p
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 重定向 后台运行 logging 屏蔽输出 174浏览 收藏
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- Python数据透视表与交叉分析详解
- 在Python中，使用pandas实现数据透视和交叉分析的核心函数是pandas.crosstab和pandas.pivot_table。1.pd.crosstab主要用于生成列联表，适用于两个或多个分类变量的频率计数，支持添加总计和归一化百分比；2.pd.pivot_table功能更强大且灵活，可对数值列进行多种聚合操作（如求和、平均等），支持多层索引和多列聚合，并可通过参数控制缺失值填充与总计行/列的添加。选择时，若需纯粹计数或比例分析则用crosstab，若涉及复杂数值聚合则优先使用pivot_ta
- 文章 · python教程 | 4星期前 | 174浏览 收藏
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- Python中//的用法及整除解析
- 在Python中，//运算符用于整除操作，返回两个数相除的整数部分。1.它向下取整，正数结果四舍五入到较小整数，负数结果四舍五入到较大整数。2.应用场景包括数组索引计算和分页分组。3.优点是简洁和高效，劣势是可能丢失精度和负数处理需谨慎。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 174浏览 收藏
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- Python数据采样：随机与分层抽样全解析
- 随机抽样使用pandas的sample方法，分层抽样使用scikit-learn的train_test_split函数并设置stratify参数；1.随机抽样操作简单，适用于数据分布均匀场景；2.分层抽样确保类别比例一致，适用于类别不平衡数据；3.常见挑战包括稀有类别导致分割失败、连续变量误用作分层变量、多标签分层不支持，需通过合并稀有类别、数据分箱或自定义策略解决，使用时需根据数据特性谨慎处理以确保样本代表性。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | scikit-learn 数据采样 Pandas 分层抽样 随机抽样 174浏览 收藏
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- Python优雅运行后台协程的技巧
- 本文旨在解决在Pythonasyncio应用中，将异步协程函数作为独立后台线程执行时遇到的RuntimeWarning:coroutine'...'wasneverawaited警告。我们将深入探讨该警告产生的原因，并提供一种利用asyncio.run结合threading模块的有效解决方案，确保异步任务能在不阻塞主事件循环的前提下，在独立的线程中正确启动并持续运行。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 174浏览 收藏
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- Python协程与异步编程全解析
- 答案：调试和优化Python异步代码需理解事件循环、使用asyncio内置工具、避免阻塞调用、合理管理任务与异常。具体包括：利用asyncio.run()和日志监控协程执行；用asyncio.create_task()并发运行任务并捕获异常；避免在协程中调用time.sleep()等阻塞函数，改用asyncio.sleep()；使用异步数据库和HTTP客户端（如asyncpg、httpx）；通过asyncio.gather()并发等待多个协程；分析性能瓶颈时结合cProfile和aiomonitor等工具
- 文章 · python教程 | 1星期前 | Python 协程 异步编程 并发 asyncio 174浏览 收藏
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- Python_numpy宝库揭秘：NumPy让数值计算如此简单
- NumPy的核心是其多维数组对象ndarray，提供了高效的数组操作和数学函数。1)NumPy简化了数组操作和基本统计计算，如数组乘法和均值计算。2)它支持复杂的矩阵运算，如矩阵乘法和求逆。3)NumPy的向量化操作显著提升了大规模数据处理的性能。4)使用时需注意内存管理和广播机制，及时更新版本并使用内存映射和调试工具。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 173浏览 收藏
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- Python处理CSV教程：csv模块使用详解
- Python处理CSV文件最高效的方式是使用内置csv模块。1.读取CSV文件可使用csv.reader将每行解析为列表，或使用csv.DictReader将每行转为字典，便于通过字段名访问数据；2.写入CSV文件可使用csv.writer写入列表数据，或使用csv.DictWriter写入字典数据，并支持自动写入表头；3.处理大型CSV文件时应逐行迭代，避免一次性加载全部数据至内存；4.编码问题可通过open()函数指定encoding参数解决，读取时需匹配文件实际编码，写入时推荐使用utf-8-sig
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 173浏览 收藏
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- Pythonlogging配置全解析
- Python处理日志的核心工具是其内置的logging模块，它提供了一套全面且高度可配置的日志管理框架。logging模块包含四个核心组件：Logger负责产生日志；Handler决定日志输出位置；Formatter定义日志格式；Filter控制日志内容过滤。相比print语句，logging支持多级日志分类（DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL），具备线程安全机制，适用于多线程和异步环境。此外，logging模块提供了多种内置Handler，如StreamHandler（输
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 173浏览 收藏
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- Python项目结构怎么规划？
- 组织Python项目结构应根据项目规模选择合理布局。1.小项目可采用基础结构，包含main.py、utils.py、config.py和requirements.txt；2.中大型项目使用标准结构，核心代码放于同名目录，分模块管理，测试放tests/，配置放config/；3.团队协作或长期维护项目可用进阶结构，加入src/、setup.py、pyproject.toml、scripts/和examples/等；4.常见误区包括单文件开发、模块交叉引用、忽略测试和依赖混乱，建议初期规划结构、模块职责单一、
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 173浏览 收藏
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