• Python爬虫代理IP防封技巧
    Python爬虫代理IP防封技巧
    使用代理IP可避免爬虫IP被封,常见方法包括:requests库通过proxies参数设置;urllib模块配置ProxyHandler;Selenium在ChromeOptions中添加代理;建议轮换多个代理并检测有效性,配合请求频率控制与User-Agent切换提升效果。
    文章 · python教程   |  2星期前  |   Requests Python爬虫 代理IP IP被封 轮换代理IP 427浏览 收藏
  • 列表推导式与生成器表达式区别解析
    列表推导式与生成器表达式区别解析
    列表推导式立即生成完整列表并占用较多内存,而生成器表达式按需生成值、内存占用小,适合处理大数据;前者适用于需多次访问或索引的场景,后者更高效于单次遍历和数据流处理。
    文章 · python教程   |  13小时前  |   427浏览 收藏
  • Pandas条件新增列方法教程
    Pandas条件新增列方法教程
    本文旨在指导读者如何在JupyterNotebook中使用Python的Pandas库,基于现有数据列的条件判断,高效地创建新的数据列。我们将详细讲解如何使用.loc方法,并提供多种实现方式,包括使用单个条件语句和预设默认值的方法,以提升数据处理的效率和代码的可读性。
    文章 · python教程   |  1个月前  |   426浏览 收藏
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    Anaconda安装Jupyter详细教程
    本教程详细介绍了如何在Anaconda创建的非基础环境中安装JupyterNotebook。通过激活目标环境,用户可以确保Jupyter及其依赖项被正确安装到指定环境中,从而实现环境隔离和项目依赖的有效管理,避免与基础环境的冲突。
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  • Python连接ActiveMQ教程:消息队列集成详解
    Python连接ActiveMQ教程:消息队列集成详解
    使用Python操作ActiveMQ的核心库是stomp.py,1.它基于STOMP协议,具备良好的可读性和调试便利性;2.ActiveMQ原生支持STOMP,无需额外配置;3.stomp.py功能完善且社区活跃,适合快速开发。消息持久化由ActiveMQ服务端配置决定,客户端需确保队列为持久化类型;事务处理通过conn.begin()、conn.commit()和conn.abort()实现,保证操作的原子性;构建健壮消费者需异步处理、错误重试及利用死信队列机制,结合ACK/NACK控制消息确认与重投递
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  • FPDF图像居中设置教程
    FPDF图像居中设置教程
    本文旨在解决FPDF库中图片居中显示的问题。通过深入分析FPDF的图像定位机制,揭示了直接设置X坐标的局限性。核心解决方案是采用手动计算X坐标的方法,即利用页面宽度和图片宽度来精确确定图片在页面上的中心位置,并提供了详细的代码示例和注意事项,确保图片能够完美居中。
    文章 · python教程   |  1个月前  |   426浏览 收藏
  • Python中*args和**kwargs区别详解
    Python中*args和**kwargs区别详解
    args和kwargs用于增强函数灵活性,args收集位置参数为元组,kwargs收集关键字参数为字典,二者在函数定义中收集参数,在调用时可解包传递,适用于可变参数场景。
    文章 · python教程   |  2星期前  |   426浏览 收藏
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    本文旨在解决SeleniumPython自动化过程中常见的AttributeError:'WebDriver'objecthasnoattribute'send_keys'错误。该错误源于将send_keys方法错误地调用在WebDriver对象上。教程将详细阐述WebDriver和WebElement对象的职责区别,并通过示例代码演示如何正确地定位到目标网页元素,并利用WebElement对象的send_keys方法向其输入文本,确保自动化脚本的顺畅运行。
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  • Python变量作用域全解析
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    局部作用域变量仅在函数内有效,全局作用域变量在整个模块可访问,通过global修改全局变量,nonlocal用于嵌套函数中修改外层函数变量。
    文章 · python教程   |  1星期前  |   全局作用域 global 局部作用域 nonlocal Python变量作用域 426浏览 收藏
  • Python发送HTTP请求教程详解
    Python发送HTTP请求教程详解
    使用requests库发送HTTP请求是Python中最直接推荐的方式,它简化了GET和POST请求的实现。首先通过pipinstallrequests安装库。发送GET请求时,调用requests.get(url)获取数据,参数可通过params传递;发送POST请求时,使用requests.post(url,json=data)提交JSON数据或data参数提交表单。相比标准库urllib,requests语法更简洁、功能更强大,支持超时设置、自定义头部、会话管理等高级特性。实际开发中需处理超时(ti
    文章 · python教程   |  2个月前  |   425浏览 收藏
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    孤立森林如何识别金融异常数据
    IsolationForest的核心作用是高效识别金融数据中稀有异常行为,无需预设异常模式;2.实施步骤包括数据收集(交易金额、时间、对手等)、特征工程(构建频率、偏差等衍生特征);3.模型参数关键为contamination(需结合业务经验设定异常比例)和n_estimators(平衡稳定性与效率);4.异常结果需人工复核并借助SHAP等工具增强可解释性;5.建立反馈机制持续优化模型以应对新型欺诈。该方法凭借高维高效、对稀疏异常敏感的优势,完美适配金融场景的动态博弈需求。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   Python 425浏览 收藏
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    Python装饰器详解与实战应用
    Python装饰器通过封装函数增强功能,实现日志记录、权限校验、性能监控等横切关注点的分离。
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  • Python多进程编程技巧与实战
    Python多进程编程技巧与实战
    Python多进程编程依赖multiprocessing模块,通过Process类或Pool进程池实现并行计算,有效规避GIL限制,适用于CPU密集型任务。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   425浏览 收藏
  • 多线程还是多进程?Python选择全攻略
    多线程还是多进程?Python选择全攻略
    答案:Python中多线程适用于I/O密集型任务,因线程在I/O等待时释放GIL,提升并发效率;多进程适用于CPU密集型任务,可绕过GIL实现多核并行。选择时需根据任务类型、数据共享需求、通信开销和资源消耗综合权衡,混合模式可用于复杂场景,同时注意避免竞态条件、死锁、僵尸进程等陷阱,合理使用线程池或进程池优化性能。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   多进程 多线程 并发 gil 进程池/线程池 425浏览 收藏
  • PythonGIL详解:多线程性能影响解析
    PythonGIL详解:多线程性能影响解析
    GIL是CPython中限制多线程并行执行的互斥锁,确保同一时刻只有一个线程运行字节码,导致计算密集型任务无法充分利用多核CPU;但在I/O密集型任务中,因线程会释放GIL,多线程仍可提升吞吐量;为应对GIL限制,开发者应根据任务类型选择合适的并发策略:I/O密集型使用threading或asyncio,计算密集型采用multiprocessing,或借助能释放GIL的C扩展库如NumPy实现并行计算。
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