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- Python执行系统命令的几种方式
- 使用subprocess.run()执行命令并捕获输出，推荐列表传参以避免注入风险；os.system()仅执行命令无输出捕获，os.popen()可读输出但已过时；错误处理可通过检查returncode、捕获stderr或使用try-except捕获CalledProcessError；后台执行用subprocess.Popen()并调用wait()等待结束；实时输出需结合Popen与TextIOWrapper逐行读取。
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- KivyAndroid黑屏解决与色彩格式优化
- 本文旨在解决Kivy应用在Android设备上显示实时视频帧时出现黑屏的问题。核心内容是解析KivyImage控件在不同平台下处理图像纹理时，色彩格式声明（colorfmt）的兼容性差异。通过将纹理的色彩格式从BGR调整为RGB，可以有效解决Android设备上的渲染失败，确保实时视频流的正常显示。
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- Python-pptx设置标题字体大小技巧
- 本文旨在解决在使用python-pptx库生成PPTX文件时，如何控制幻灯片标题字体大小的问题。通过分析常见错误和提供正确的代码示例，本文将指导您如何有效地修改幻灯片标题的字体大小，从而生成更符合需求的演示文稿。本文重点在于理解TextFrame和Run对象在python-pptx中的作用，以及如何正确地应用字体大小的更改。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 394浏览 收藏
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- Python热力图绘制全攻略
- 在Python中，绘制热力图使用seaborn库的heatmap函数。1)导入必要的库，如seaborn、matplotlib和numpy或pandas。2)准备数据，可以是随机生成的数组或实际的DataFrame。3)使用seaborn.heatmap函数绘制热力图，设置参数如annot、fmt和cmap来调整显示效果。4)添加标题并显示图形。5)处理缺失值时，使用mask参数，调整颜色范围时使用vmin和vmax参数。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 394浏览 收藏
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- Python机器学习流程详解：sklearn实战教程
- 开发一个机器学习模型的完整流程包括数据准备与预处理、模型选择与训练、模型评估与调优、模型保存与部署。1.数据准备与预处理包括加载数据、处理缺失值、特征缩放和类别编码；2.模型选择与训练需根据任务类型选择合适算法并划分训练集与测试集；3.模型评估与调优通过评估指标和超参数搜索优化性能；4.模型保存与部署可使用joblib或集成到Web框架中实现复用或上线。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 394浏览 收藏
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- Python非阻塞后台任务实现方法
- 本文深入探讨了在Python异步应用中，如何利用asyncio.run结合threading.Thread来有效运行独立的、非阻塞的后台协程任务。文章详细解释了直接在线程中调用异步函数时遇到的RuntimeWarning，并提供了解决方案，通过在后台线程中为协程创建并管理独立的事件循环，确保异步操作的正确执行，从而避免阻塞主事件循环，适用于如WebSocket服务器等需要持续后台数据处理的场景。
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- Python中value是字典的值，用于获取键值对数据
- 在Python中，字典中的value是与键相关联的数据。1.基本取值：通过键直接访问，如my_dict['name']。2.键不存在时：使用get方法指定默认值，如my_dict.get('country','Unknown')。3.值的类型：值可以是列表或嵌套字典，需要进一步处理，如my_dict'fruits'或my_dict'person'。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 393浏览 收藏
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- FastAPI三层架构：多服务协同处理接口
- 本文探讨了在FastAPI中实现三层架构，特别是处理需要多个服务协同的复杂端点时，如何有效地组织代码。我们将分析两种方案：一种是在应用层直接调用多个服务，另一种是创建一个专门的服务来聚合数据。最终，我们将讨论如何根据服务的身份和职责来选择最适合的方案，以实现更好的可维护性和可扩展性。
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- Python实现LineString缓冲区转Polygon
- 本文详细介绍了如何使用Python的GeoPandas和Shapely库，将GeoJSON中的LineString几何对象转换为带有指定半径缓冲区的Polygon。教程涵盖了数据加载、坐标系转换（CRS）、缓冲区计算中的单位换算，以及如何通过shapely.union_all处理多个缓冲区合并以避免几何体无效，最终生成并保存新的GeoJSON文件。通过本教程，读者将掌握处理地理空间数据类型转换和几何操作的关键技巧。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 393浏览 收藏
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- python变量如何进行格式化输出
- f-string是推荐的格式化方法，其语法简洁高效，如print(f"我的名字是{name}，今年{age}岁。")；str.format()通过占位符和参数传递实现，如print("我的名字是{}，今年{}岁。".format(name,age))；%格式化采用类似C语言的风格，如print("我的名字是%s，今年%d岁。"%(name,age))，但已逐渐被取代。
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- Python决策树入门教程及实现步骤
- 答案是实现决策树需依次完成数据预处理、训练集划分、模型构建与训练、预测评估四步，使用scikit-learn库可高效完成，关键在于数据清洗、特征编码、参数设置及结果可视化，全过程强调逻辑清晰与细节把控。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 模型训练 scikit-learn 模型评估 数据预处理 Python决策树 393浏览 收藏
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- Pythonrequests上传文件教程详解
- requests库文件上传的核心机制是将文件数据封装成符合multipart/form-data规范的请求体，并自动设置正确的Content-Type头部。它通过生成边界符分隔字段，构建包含Content-Disposition、Content-Type和文件内容的请求块，再拼接成完整请求体。该机制支持单个或多个文件上传、内存中二进制数据上传及与普通表单数据混合提交，同时提供对MIME类型指定、超时控制和SSL验证等配置的支持，简化了复杂性并提升开发效率。
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