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- pycharm字体大小调整技巧详解
- 在PyCharm中调整字体和字体大小可以通过以下步骤实现：1)打开设置：File->Settings（Windows/Linux）或PyCharm->Preferences（MacOS）；2)进入编辑器设置：Editor->Font；3)调整字体：选择如Consolas、Monaco等；4)调整字体大小：输入12到14点；5)应用更改：点击Apply并OK。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 165浏览 收藏
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- 手把手教你用Python搭建WebSocket通信，超简单！
- 在Python中实现WebSocket通信可以使用websockets或aiohttp库，我推荐使用websockets库。1)安装并导入websockets库。2)创建异步服务器和客户端示例代码。3)注意WebSocket的全双工特性和异步编程的重要性。4)考虑重连机制、性能优化和安全性等挑战。通过这些步骤和最佳实践，可以构建高效、可靠的WebSocket通信应用。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 165浏览 收藏
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- Pythoneval函数怎么用？手把手教你用字符串运行代码
- eval()函数在Python中用于执行字符串表达式并返回结果，但存在安全风险。1)eval()可以动态计算表达式，适用于计算器应用。2)然而，eval()可能执行任意代码，导致安全漏洞。3)建议使用ast.literal_eval()或解析器处理表达式以增强安全性。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 165浏览 收藏
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- Pythonsort()vssorted()：手把手教你两种排序方法的区别
- 在Python中，sort()和sorted()的区别在于：1.sort()方法直接修改原列表，适用于不需要保留原列表的情况；2.sorted()函数返回新列表，不修改原列表，适用于需要保留原数据的场景。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 165浏览 收藏
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- Python代码安全审计实战：轻松揪出漏洞+防护技巧
- 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装饰器从入门到精通，原理+实战一网打尽！
- 装饰器是一种语法糖，用于在不修改函数代码的情况下增加功能。1.定义装饰器函数，接收函数作为参数并返回新函数；2.在装饰器内部定义包装函数，执行原始函数及额外操作；3.返回包装函数；4.使用@语法应用装饰器。例如，通过@my_decorator装饰say_hello函数，实现在其执行前后打印信息。装饰器可接受参数，如使用三层嵌套实现函数执行次数控制。常见用途包括日志记录、权限验证、缓存和重试机制。调试时可用functools.wraps保留元数据、插入print语句或使用调试器单步执行。掌握装饰器能显著提升
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 高阶函数 代码复用 functools.wraps Python装饰器 语法糖 165浏览 收藏
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- Python中len函数用法详解
- 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 | 1个月前 | 165浏览 收藏
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- input在Python中是什么意思？
- 在Python中，"input"这个词通常指的是input()函数，它是Python语言中用于接收用户输入的内置函数。这个函数允许程序在运行时从用户那里获取数据，使得交互式程序的开发变得更加简单和直观。当我们谈到input()函数的用法时，我们不仅仅是在讨论如何使用它来获取用户输入，更是在探讨如何通过这种方式来增强程序的交互性和灵活性。让我们深入探讨一下input()函数的使用方法，并分享一些我在这方面的经验和见解。让我们从input()函数的基础用法开始：user_input=in
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 165浏览 收藏
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- PySpark大数据处理入门教程
- 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
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 165浏览 收藏
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- Python搭建数据看板：Dash动态可视化教程
- 用Python做实时更新、交互性强的数据看板推荐使用Dash。1.安装依赖：pipinstalldashpandasplotly；2.基础结构包含layout定义页面内容和Graph显示图表；3.通过回调函数实现交互，如根据下拉菜单选择动态更新图表；4.接入数据源可结合pandas从CSV或API加载数据；5.使用Interval组件实现定时刷新功能；6.部署时注意关闭debug模式、调整静态资源路径、优化性能及模块拆分以提升维护性。掌握这些步骤即可快速构建稳定高效的数据看板。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 回调函数 Dash 数据看板 动态可视化 165浏览 收藏
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- Python连接Redis教程：redis-py配置全解析
- 使用Python操作Redis最常用的方式是redis-py库。1.安装：pipinstallredis；2.基础连接：通过redis.Redis()并指定host、port、db等参数建立连接；3.数据操作：支持字符串、哈希、列表、集合、有序集合等数据类型的操作；4.安全配置：设置password参数进行认证，必要时启用SSL/TLS加密；5.高效配置：使用ConnectionPool或BlockingConnectionPool管理连接池，提升性能；6.异常处理：捕获ConnectionError、A
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 165浏览 收藏
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- Python操作Excel：openpyxl教程详解
- 最直接有效的方式是使用openpyxl库操作.xlsx格式文件。首先安装openpyxl，通过pipinstallopenpyxl命令完成；接着加载工作簿并选择工作表，可按名称或活动工作表方式访问；随后可读取或写入单元格数据，支持单个赋值和追加多行数据；最后保存工作簿以生成新文件或覆盖原文件。openpyxl还能处理公式、样式、数据类型，并提供read_only和write_only模式优化大型文件的性能，分别降低内存占用与提升写入效率。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 165浏览 收藏
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- Python语音识别教程：SpeechRecognition实战教程
- 语音识别在Python中借助SpeechRecognition库实现非常简便。1.安装SpeechRecognition库，使用pipinstallSpeechRecognition；2.若需使用非GoogleAPI的服务，需额外申请密钥或安装依赖；3.需安装pyaudio库支持麦克风输入，Linux和macOS可能需要特殊处理；4.使用Recognizer和Microphone对象获取并识别音频；5.可通过adjust_for_ambient_noise减少噪音干扰，设置语言参数调整识别语种；6.支持离
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 165浏览 收藏
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- Python处理脑电数据：MNE快速入门教程
- MNE库处理脑电波数据的流程包括加载数据、预处理、分段与平均、最终获取ERP。首先，使用MNE加载.fif、.edf等格式数据为Raw对象；其次进行预处理，1）滤波去除噪声，2）检测并插值坏导，3）通过ICA或SSP剔除生理伪迹；接着定义事件并分割数据为Epochs，同时进行基线校正和坏段剔除；最后对分段数据平均生成ERP，并可视化分析结果。整个过程需反复调试参数以确保数据质量与分析准确性。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 165浏览 收藏
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- Pythonyield作用与生成器使用详解
- 在Python中，yield关键字用于创建生成器，帮助高效处理大数据流。1.yield创建生成器，按需生成数据，节省内存。2.生成器状态不可重置，不支持索引操作。3.适用于处理大文件和数据流，提高响应速度。4.使用时需注意外部状态和调试难度。yield让代码简洁高效，是处理大数据的强大工具。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 165浏览 收藏
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