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- Pythonint无法迭代怎么解决
- 本文旨在帮助开发者理解并解决Python中常见的“TypeError:'int'objectisnotiterable”错误，尤其是在尝试迭代一个整数值时。文章将通过分析错误原因、提供示例代码和最佳实践，指导读者编写更健壮的Python代码。
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- Python用hashlib加密数据教程
- 数据加密是通过算法将数据转化为不可读形式以保障安全。1.Python中常用hashlib进行哈希处理，但其为单向操作，无法解密，适用于验证数据完整性；2.直接用哈希存密码不安全，需加盐（随机字符串）提升破解难度，可用secrets模块生成盐；3.推荐使用bcrypt或scrypt等专用密码哈希算法，安全性更高；4.若需解密，应使用对称加密（如AES）或非对称加密（如RSA），Python的cryptography库支持这些操作；5.防止中间人攻击可采用HTTPS协议或数字签名；6.密钥存储应使用硬件安全模
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- Python代码安全审计：漏洞与防护全解析
- Python代码安全问题易被忽视但后果严重，尤其在Web应用、API服务等场景中。常见漏洞及防护措施如下：1.代码注入：因使用eval()、exec()或拼接命令引发，建议避免此类用法，改用subprocess.run()并传入参数列表；2.命令注入：用户输入影响系统命令执行，应避免拼接字符串构造命令，使用shlex.quote()转义或内置函数替代；3.文件路径穿越：用户输入未经验证导致访问敏感文件，需检查路径是否包含../或~，推荐使用pathlib模块进行路径规范化判断；4.第三方库风险：依赖可能存
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- Python报表自动化：Jinja2模板使用教程
- 使用Python和Jinja2可实现自动化报表，核心是数据处理与模板渲染。1.数据准备：用Pandas从数据库、CSV或API提取并清洗数据，如读取SQLite数据并转换日期和数值类型。2.Jinja2模板创建：定义HTML模板，使用{{variable}}插入动态数据，{%for%}循环遍历数据行。3.数据填充与生成：通过Jinja2环境加载模板，将Pandas数据转为字典传入，渲染后保存为HTML文件。4.处理大型数据集：为避免内存溢出，使用Pandas的chunksize分块读取CSV，或数据库游标
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 模板渲染 Pandas jinja2 自动化报表 153浏览 收藏
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- PyCharm安装教程图文详细步骤
- PyCharm的安装步骤如下：1.访问JetBrains官网，下载社区版或专业版；2.双击安装包，同意许可协议，选择安装路径；3.启动PyCharm，创建新项目，使用默认Python解释器。PyCharm提供代码自动补全、调试工具和版本控制功能，使用虚拟环境可避免配置问题。
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- Dask并行处理千万数据实战教程
- Dask是Python中用于并行处理大规模数据的库，适合处理超出内存、计算密集型的数据。1.它兼容Pandas接口，学习成本低；2.支持多线程、多进程及分布式计算；3.采用延迟执行机制，按需计算，节省资源；4.可高效处理CSV、Parquet等格式数据；5.使用时注意控制分区大小、减少compute()频率、优先使用列式存储格式，并根据硬件配置调整并发数。
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- JAX嵌套列表规约操作全解析
- 本文介绍了如何使用JAX库有效地对嵌套列表进行规约操作，例如求和或求积。通过jax.tree_util.tree_map函数结合Python内置的sum函数，可以简洁地实现对具有相同结构的多个列表的元素级规约，从而得到与子列表结构相同的规约结果。
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- Jupyter查看Python版本的几种方法
- 最直接的方法是在JupyterNotebook的代码单元格中运行importsys;print(sys.version)来查看当前内核所使用的Python版本，该命令会输出完整的版本信息及编译细节，若需简洁版本号可使用importplatform;print(platform.python_version())，而Jupyter通过“内核”机制关联不同的Python环境，每个内核对应一个独立的Python解释器和依赖集合，因此可通过sys.executable确认当前内核路径，并通过在对应虚拟环境中安装i
- 文章 · python教程 | 3星期前 | Python版本 Python环境 内核 环境管理 JupyterNotebook 153浏览 收藏
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- Numba加速嵌套循环技巧分享
- 本文旨在提供一种使用Numba库加速Python中嵌套循环计算的方法。通过使用Numba的JIT编译和并行计算功能，可以将原本耗时较长的嵌套循环代码的执行速度显著提高，从而更高效地完成计算任务。文章将提供详细的代码示例和优化技巧，帮助读者理解和应用这些技术。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 153浏览 收藏
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- 正则提取HTML内容方法全解析
- 正则表达式可用于提取HTML中的特定内容，但并非最佳工具，推荐使用BeautifulSoup等库。1.提取标签内文本可用类似<title.*?>(.*?)</title>的正则，捕获组提取所需内容；2.提取属性值如图片src可用<img.*?src="(.*?)".*?>，并可通过src=(['\"])(.*?)\1兼容单双引号；3.匹配带特定类名的标签内容如<divclass="content">...&l
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- Python中fd是什么意思？文件描述符超详细解读
- 在Python中，fd是文件描述符（FileDescriptor）的简写。文件描述符是用于表示打开文件的非负整数，通过os模块进行操作。使用文件描述符的好处包括：1.提供了更底层的控制能力，2.适合非阻塞I/O和处理大量文件，但需要注意资源管理、错误处理和跨平台兼容性。
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- PySpark大数据处理新手教程
- PySpark是Python在大数据生态中的重要工具，适合处理海量数据。它基于Spark的分布式计算能力，支持并行处理数十GB到TB级数据。与Pandas不同，PySpark可跨节点分片数据，避免内存限制。安装需配置Java、ApacheSpark和PySpark包，本地模式适合开发测试。核心结构包括RDD和DataFrame，后者更推荐使用。常用操作如select()、filter()、groupBy()等，注意惰性执行机制。性能优化建议：用Parquet格式、减少shuffle、合理分区、适当缓存，并
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- PyCharm最新版教程与功能全解析
- 选择PyCharm作为Python开发的IDE是因为其丰富的功能和不断更新的特性能提升开发效率和代码质量。新版PyCharm在以下方面有显著提升：1.增强的代码补全功能，使用新的机器学习模型提供更准确的补全建议；2.调试工具的显著提升，特别是对于多线程程序的调试支持；3.项目管理功能的提升，提供更强大的项目结构管理工具；4.更好的Git集成，提供更直观的提交界面和版本控制工具。
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