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- Pythontelnetlib使用教程与代码示例
- <p>使用telnetlib可实现Python与远程设备的Telnet交互,适用于网络管理与自动化测试。首先创建Telnet对象连接主机,默认端口23,可设置超时:tn=telnetlib.Telnet("192.168.1.1",timeout=10)。登录需用read_until等待提示符并用write发送字节串形式的用户名和密码:</p><pre>tn.read_until(b"Username:",timeout=5)tn.write(b"admin\n")tn
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- Pythonfor循环遍历字典求和方法
- 使用for循环对字典值求和可通过遍历values()实现,先初始化total=0,再逐个累加value,如data={'a':10,'b':20,'c':30},forvalueindata.values():total+=value,最终输出60。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python入门 442浏览 收藏
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- OpenAI函数调用指南:Python正确提交方法
- 本文详细阐述了在OpenAIAssistantAPI中处理函数调用并正确提交工具输出的方法。针对常见的BadRequestError问题,文章深入分析了错误原因,并提供了使用client.beta.threads.runs.submit_tool_outputs的正确解决方案。通过完整的Python代码示例和注意事项,旨在帮助开发者高效、准确地实现Assistant的函数调用功能,确保API交互的顺畅与可靠。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 442浏览 收藏
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- Pythonenumerate统计文本技巧
- enumerate通过提供索引辅助文本统计,可遍历行或字符实现行号标记、关键词定位及出现次数统计,结合条件判断完成具体统计任务。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 文本统计 442浏览 收藏
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- Python递归函数如何实现递推?
- 递推是通过小规模结果推出大规模结果的数学思想,递归是其实现方式;需明确终止条件(如0!=1)和递推关系(如n!=n×(n-1)!),并确保参数递减以避免无限调用。
- 文章 · python教程 | 4星期前 | Python 递归函数递推 442浏览 收藏
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- json.dumps格式化输出详解
- 使用json.dumps并设置indent参数可格式化JSON输出,提升可读性;通过indent指定缩进空格数,sort_keys=True确保键有序,separators压缩体积,ensure_ascii=False支持中文显示。
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- Python编码统一与跨平台兼容技巧
- 显式声明编码可避免跨平台读取源码时出现SyntaxError或乱码;因部分编辑器(如旧版Windows记事本)可能保存为GBK,而Python解释器若未识别BOM或声明,会按系统默认编码解析,导致错误。
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- Shodan模块是什么?Python怎么用
- Shodan模块是Python中与Shodan搜索引擎交互的官方API客户端,用于搜索互联网设备如路由器、摄像头等。通过该模块可查询IP信息、按关键词发现设备、统计服务分布、监控公网资产及评估漏洞影响。使用前需注册账号获取APIKey,并安装模块:pipinstallshodan。初始化后可进行搜索,如查找运行nginx的设备并打印结果。适用于安全分析、渗透测试和学术研究,但免费账户有查询限制,禁止非法探测,需妥善处理敏感数据。掌握该工具可有效观察网络暴露面,深入使用建议查阅官方文档。
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- AI特征工程详解与实战教程
- 特征工程是目标驱动、业务扎根、隔离严谨、可复现的系统性改造。需明确建模目标反向设计特征,区分缺失与异常的业务含义,合理编码高基数与非结构化字段,并严格时间隔离防止信息泄露。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 442浏览 收藏
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- Pythonzip与tar压缩处理详解
- Python处理压缩文件主要用zipfile和tarfile标准库,支持ZIP、GZIP、BZ2、XZ等格式,但不支持RAR、7z;zipfile适合跨平台小文件打包,tarfile适合Linux场景并保留权限等元信息。
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- Python匿名函数的实用优势与场景
- lambda函数使代码更简洁,适合一次性使用场景,如在map、filter中内联操作;支持函数式编程风格,便于与高阶函数结合实现链式数据处理;可用于闭包和回调,如GUI事件响应,提升代码紧凑性和可读性。
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- Python人脸检测教程:dlib库使用全解析
- dlib库实现人脸检测的核心优势在于其基于C++的高性能、HOG+SVM模型的鲁棒性及一体化功能。1.dlib核心用C++编写,运行速度快,适合实时应用;2.默认的人脸检测器结合HOG特征和SVM分类器,在光照和姿态变化下表现稳定;3.提供CNN模型进一步提升精度,适用于复杂场景;4.除人脸检测外还支持关键点检测、对象跟踪等功能,减少依赖管理复杂性;5.安装可通过conda简化流程,避免编译问题;6.可通过图像预处理、调整参数和使用多线程优化性能与精度。
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- Python异常检测:IsolationForest算法全解析
- IsolationForest是一种无监督异常检测算法,其核心思想是异常点更容易被孤立。它适用于无标签数据,适合高维空间且计算效率高。使用Python实现IsolationForest的步骤如下:1.安装scikit-learn、pandas和numpy;2.导入模块并准备数值型数据,必要时进行编码处理;3.设置contamination参数训练模型;4.使用predict方法标记异常(-1为异常);5.分析结果并可选地进行可视化。应用时需注意contamination设置、数据标准化和适用规模,并广泛用
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