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- Dask并行处理，Python高效处理千万数据教程
- 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。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 441浏览 收藏
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- Python元编程：动态代码生成实战技巧
- Python元编程中的动态代码生成可通过三种核心方法实现：一是使用importlib动态导入模块，适用于插件系统和自动加载模块场景，需注意异常处理和用户输入校验；二是利用eval和exec执行动态表达式或语句，适合构建脚本解释器和DSL，但需警惕安全风险；三是通过type和metaclass动态创建类，广泛应用于ORM框架和类自动注册，但会增加理解成本。掌握这些技术能提升代码灵活性和可维护性，但也需关注适用场景及潜在问题。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 441浏览 收藏
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- Python装饰器使用教程与实战解析
- 装饰器是Python中用于增强函数行为的特殊函数。它接受一个函数作为参数并返回一个新的函数，从而可以在不修改原函数代码的情况下为其添加额外功能。通过@符号应用装饰器，其基本结构依赖于函数嵌套和闭包，使用args和*kwargs以支持任意参数，并可通过functools.wraps保留原函数元数据。常见应用场景包括：1.记录日志或性能计时；2.权限检查或登录验证；3.缓存函数结果以避免重复计算。当多个装饰器同时存在时，执行顺序是从下往上依次包裹并外层先执行。掌握装饰器的关键在于理解函数包装机制、处理带参情况
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 函数 应用场景 闭包 Python装饰器 @符号 441浏览 收藏
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- PyCharm账号登录方法与问题解决
- 在PyCharm中登录账号需点击右上角的“JetBrainsAccount”图标，输入账号和密码；常见问题包括忘记密码、网络问题、账号锁定和无法自动登录。忘记密码时点击“ForgotPassword”重置；网络问题需检查连接或使用VPN；账号锁定需等待并重置密码；无法自动登录时清除缓存并重新登录。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 441浏览 收藏
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- Python爬虫教程：BeautifulSoup使用详解
- Python爬虫开发的核心在于高效抓取和精准解析。1.安装requests和beautifulsoup4库，用于发送HTTP请求和解析HTML内容；2.使用requests获取网页内容，并检查状态码确保请求成功；3.利用BeautifulSoup解析HTML，提取所需数据如链接和段落文本；4.对JavaScript渲染页面，使用Selenium或Pyppeteer模拟浏览器行为执行JavaScript代码；5.应对反爬虫机制，设置请求头、使用代理IP、设置延迟及处理验证码；6.高效爬取大量数据可采用多线程
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 异步IO 数据抓取 beautifulsoup Python爬虫 反爬虫 441浏览 收藏
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- Python网络嗅探教程：Scapy实战详解
- 使用Scapy开发网络嗅探器的核心步骤包括：1.导入Scapy库并定义数据包处理函数；2.使用sniff函数捕获流量并传递给回调函数；3.在回调函数中解析IP、TCP、Raw等层级信息。Scapy的优势在于其灵活性和强大的协议支持，不仅能捕获数据包，还可构造、发送和修改数据包，适用于网络安全测试和协议调试。HTTP嗅探示例通过过滤端口80流量并解析GET/POST请求提取URL和Host信息，但无法用于HTTPS加密流量。网络嗅探器的合法用途包括网络故障排查和安全审计，非法用途如窃取敏感信息则违反法律。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 441浏览 收藏
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- Python捕获未处理生成器异常方法
- 生成器异常处理的关键在于尽早发现并主动捕获。生成器函数因延迟执行特性，导致异常可能在后续使用时才爆发，难以及时察觉。为解决此问题，可在生成器内部使用try...except块直接捕获异常并处理；利用contextlib.contextmanager装饰器统一捕获和管理生成器异常；借助第三方库如sentry自动跟踪异常；通过单元测试覆盖各种输入场景以提高健壮性；调试时可使用pdb逐步排查或添加日志追踪变量状态；此外，输入验证、防御性编程和代码审查有助于预防潜在错误。虽然异常处理会带来轻微性能开销，但程序的稳
- 文章 · python教程 | 3天前 | 异常处理 延迟执行 contextlib.contextmanager try...except 生成器异常 441浏览 收藏
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- Pythonquery方法怎么用？详解数据筛选技巧
- Pandas的query方法通过类似SQL的字符串表达式高效筛选DataFrame数据，适用于复杂条件、动态构建查询、追求性能及熟悉SQL的场景。1.query使用字符串定义筛选逻辑，提升可读性和性能，尤其适合涉及多列的复杂条件；2.支持引用外部变量（通过@符号）和简单数学运算，便于动态构建查询；3.对大型数据集性能更优，但不支持复杂函数或Series方法。使用时需注意引号冲突、列名与变量名区分等陷阱。
- 文章 · python教程 | 14小时前 | 441浏览 收藏
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- Python打造工业机器人异常轨迹检测方案
- 工业机器人异常轨迹检测需关注位置、速度、加速度、力矩、轨迹一致性等关键特征。1）位置和姿态数据反映空间状态，结合速度与加速度可提前预警异常；2）关节力矩和电机电流揭示内部受力变化，有助于发现机械问题；3）轨迹重复性与偏差分析确保执行任务的稳定性；4）多维特征关联性识别复杂异常模式。针对模型选择，1）IsolationForest适合高维快速识别孤立异常点；2）One-ClassSVM用于非线性边界下的正常区域界定；3）LocalOutlierFactor识别局部密度差异异常；4）LSTM捕捉时序依赖关系；
- 文章 · python教程 | 7小时前 | 无监督学习 时序数据 机器学习模型 特征工程 机器人异常轨迹检测 441浏览 收藏
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- PyCharm是Python开发者的首选IDE，功能强大且用户友好。它的主要特点包括：1.**集成开发环境（IDE）**：提供代码编辑、调试、版本控制和项目管理，提升开发效率。2.**Python专用**：专为Python设计，支持Django、Flask等框架。3.**专业和社区版本**：专业版支持Web开发和数据库，社区版免费适用于一般开发。4.**跨平台支持**：兼容Windows、macO
- PyCharm是专为Python设计的高级IDE，适合各种规模的Python开发项目。1.提供代码编辑、调试、测试、版本控制等全面支持。2.特别适合数据科学、机器学习、Web开发领域。3.功能强大，提升开发效率，但内存占用高，初学者可能觉得界面复杂。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 440浏览 收藏
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- Pythonwhile循环详解与实战教程
- Python中的while循环会在条件为真时重复执行其代码块，直到条件变为假。具体表现为：1)基本语法是while条件:执行代码块；2)适用于不确定次数的迭代任务；3)需注意退出条件和break语句的使用，以避免无限循环；4)可结合try-except处理异常，提升程序健壮性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 440浏览 收藏
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- 如何定义与使用类属性及方法？
- 如何定义和使用类的属性和方法？在类中定义属性和方法是编写类的核心任务。1）定义类的属性和方法：属性可以是任何数据类型，方法是类中的函数。2）使用类的属性和方法：通过对象访问和操作属性和方法，属性的访问和修改可以通过直接访问或通过getter和setter方法实现，方法的调用通过对象执行。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 440浏览 收藏
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- Python学习路线与最佳实践攻略
- 学习Python的路径应从基础语法开始，逐步深入到高级用法和性能优化。1.掌握基本编程概念和Python安装。2.学习基本语法和数据结构。3.理解函数、模块和面向对象编程。4.熟悉基本和高级用法。5.掌握常见错误调试和性能优化。通过实践和应用，你将逐渐掌握Python。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 440浏览 收藏
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