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- Python字符串高效处理技巧分享
- Python操作字符串的核心方法包括切片、查找、替换、大小写转换等基础操作，以及正则表达式、高效拼接、去除空白、格式化和处理Unicode等高级技巧。1.切片用于提取子字符串，通过索引范围或步长灵活获取内容；2.查找使用find()、index()、startswith()、endswith()及in关键字定位子字符串位置；3.替换通过replace()方法修改字符串内容，注意字符串不可变性；4.大小写转换使用upper()、lower()、capitalize()和title()统一格式；5.正则表达式
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 471浏览 收藏
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- Python防范不安全pickle操作的方法
- 检测Python中不安全的pickle操作的核心答案是：避免反序列化不可信数据，并通过技术手段进行预防。1.使用pickletools对pickle字节码进行静态分析，检查如GLOBAL和REDUCE等可疑opcode；2.通过自定义Unpickler类的find_class方法，实现白名单机制，限制允许加载的模块和类；3.对pickle数据进行哈希校验，确保数据完整性和来源可信。这些方法共同构成防御不安全pickle操作的多层防线。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 白名单 反序列化 pickle 不安全 Unpickler 471浏览 收藏
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- Python性能优化技巧全解析
- 要分析Python代码的性能瓶颈异常，核心在于找出程序执行过程中耗时最多、资源占用最大的那部分。这通常涉及对CPU时间、内存使用、I/O操作等进行量化测量，然后根据数据定位问题所在。简单来说，就是用专门的工具去“看”代码跑起来到底哪里慢了，哪里消耗大了。解决方案面对Python代码的性能瓶颈，我的经验是，首先得明确我们想优化的是什么：是CPU密集型计算慢，还是内存占用过高导致的问题，抑或是I/O操作（比如文件读写、网络请求、数据库查询）拖了后腿。不同的瓶颈类型，对应的分析和解决策略也大相径庭。通常，我们会
- 文章 · python教程 | 1星期前 | gil 内存分析 cProfile I/O瓶颈 Python性能瓶颈 471浏览 收藏
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- Python爬虫实战：requests与BeautifulSoup教程
- 使用Python实现网页爬虫的核心流程包括：发起请求、获取响应、解析HTML、提取数据；2.选择requests和BeautifulSoup组合的原因是其学习曲线平缓、功能强大且灵活，requests库封装了HTTP请求的复杂性，BeautifulSoup能高效解析不规范的HTML结构；3.应对反爬机制的方法包括：设置浏览器User-Agent头模拟真实访问、使用time.sleep()控制请求频率以避免IP被封、利用requests.Session()管理登录状态和Cookies；4.爬取数据的存储方式
- 文章 · python教程 | 4天前 | 数据存储 Requests beautifulsoup Python爬虫 反爬机制 471浏览 收藏
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- Python遍历详解：迭代元素过程深析
- 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 | 470浏览 收藏
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- Pythonif语句详解与条件判断技巧
- <p>在Python中使用if语句的方法包括：1.基本用法：if条件:#代码块；2.多条件判断：使用elif和else；3.嵌套使用：形成复杂逻辑；4.优化建议：避免过度嵌套，使用逻辑运算符和字典映射条件。通过这些方法，可以编写出逻辑清晰、易于维护的代码。</p>
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 470浏览 收藏
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- PyCharm代码界面放大缩小神技
- 在PyCharm中，你可以通过以下方法放大代码和调整界面缩放：1)使用快捷键（Windows/Linux:Ctrl+鼠标滚轮，macOS:Cmd+鼠标滚轮）；2)调整字体大小（在设置中导航到Editor->Font）；3)更改IDE的缩放设置（在设置中导航到Appearance&Behavior->Appearance）。这些方法可以帮助你在不同需求和设备下灵活调整界面，提升编程体验。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 470浏览 收藏
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- d在Python中代表整数，详解字符串格式化技巧
- 在Python中，d用于字符串格式化，表示一个整数。1）%操作符使用%d插入整数，如"Iam%dyearsold."%age。2）str.format()方法提供更灵活的格式化，如"Mynameis{0}andIam{1}yearsold.".format(name,age)。3）f-strings在Python3.6引入，简洁且直观，如f"Mynameis{name}andIam{age}yearsold."。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 470浏览 收藏
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- range在Python中怎么用 Python范围函数详解
- range函数在Python中用于生成整数序列。1)基本用法是range(5)，生成0到4的序列。2)可以指定起始值和步长，如range(2,11,2)，生成2到10的偶数序列。3)range返回可迭代对象，可用list()转换为列表。4)注意结束值不包括在内，避免逻辑错误。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 470浏览 收藏
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- Python中len函数详解及长度计算用法
- 在Python中，len函数用于计算序列或集合的长度。1)len可用于列表、字符串、元组、字典和集合等数据类型。2)它常用于条件判断和循环控制。3)使用时需注意其在自定义对象和Unicode字符串上的表现，以及避免对None使用len。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 470浏览 收藏
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- Pythonsplit函数怎么用？手把手教你字符串分割超详细教程
- 在Python中，split函数用于将字符串按指定分隔符分割成列表。1.基本用法：usernames.split(",")将逗号分隔的用户名转换为列表。2.使用maxsplit参数：sentence.split("",3)限制分割次数。3.注意事项：分隔符不存在时返回原字符串；空字符串作为分隔符会导致错误，应使用列表推导式。4.性能优化：缓存分割结果可提高处理大规模数据的效率。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 470浏览 收藏
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- Pythonappend是什么？手把手教你用好列表追加方法
- 在Python中，append方法用于向列表末尾添加元素。1)它是原地操作，直接修改原列表，不返回新列表。2)使用时需注意可变对象可能导致意外的修改。3)对于频繁添加元素，考虑使用extend方法或初始化大列表。append方法简洁高效，是列表操作的重要工具。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 470浏览 收藏
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- Django处理500错误返回JSON方法
- 要全局处理Django中的500错误并返回自定义JSON响应，需创建自定义错误处理函数并在urls.py中配置。1.创建名为custom_500_handler的函数，接收request和exception参数，返回包含错误信息的JSON响应；2.在urls.py中定义handler500变量指向该函数；3.测试时故意引发异常以验证是否返回预期JSON；4.通过日志记录错误以便调试，可在settings.py配置日志处理器，并在错误处理函数中使用logger.exception记录详细信息；5.根据set
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Django 500错误 470浏览 收藏
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- Pythonsorted函数排序技巧与使用方法
- Python的sorted函数可以对任何可迭代对象进行排序，并返回一个新的排序列表。1)它接受iterable、key和reverse参数，其中key参数用于指定排序依据，reverse参数控制排序顺序。2)可以处理复杂排序，如根据字典键值排序或混合数据类型排序。3)能通过key参数处理包含None值的列表。4)使用Timsort算法，性能高效，适用于大规模数据时可结合heapq模块优化。sorted函数是Python中强大且灵活的排序工具。
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