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Python语音转文字教程：SpeechRecognition库使用详解

要实现实时语音转文字，可使用Python的SpeechRecognition库配合pyaudio进行音频捕获和识别。首先安装SpeechRecognition和pyaudio（可通过下载wheel文件解决安装问题），然后使用Google语音识别API或其他API如recognize_sphinx进行识别。为实现持续实时识别，需在循环中分段录音并处理，通过pause_threshold和phrase_time_limit控制录音结束条件，并使用adjust_for_ambient_noise减少背景噪音。选

文章 · python教程 | 4星期前 | Python SpeechRecognition 实时语音转文字 pyaudio 语音识别API 199浏览收藏
Python发邮件带附件教程详解

使用Python发送带附件的邮件，需先开启邮箱SMTP服务并获取授权码。1.导入smtplib和email模块；2.配置发件人、收件人、SMTP服务器及授权码等基本信息；3.使用MIMEMultipart构建邮件内容并添加正文和附件；4.通过SMTP_SSL连接服务器并发送邮件；5.处理异常并确保服务器正确关闭。注意事项包括确认文件路径、控制附件大小、处理中文文件名编码问题、选择正确的SMTP端口，并可通过循环批量添加多个附件。

文章 · python教程 | 4星期前 | 315浏览收藏
Python图像处理：Pillow库高级用法解析

Pillow库通过convert()方法实现颜色空间转换，应用ImageFilter模块支持滤镜效果，使用rotate()和resize()进行几何变换，并可通过load()方法实现像素级操作。例如，convert("L")可将图像转为灰度图；filter(ImageFilter.BLUR)可应用模糊效果；rotate(45)和resize((200,100))分别实现图像旋转与缩放；而load()方法允许遍历并修改像素值，满足高级图像处理需求。

文章 · python教程 | 4星期前 | 192浏览收藏
Python启动画面查看版本技巧

启动Python解释器时，版本信息会直接显示在启动画面中，通过命令行输入python或python3即可查看；2.准确识别Python版本对代码兼容性、依赖管理和项目稳定性至关重要，不同版本间的语法和库支持差异可能导致代码报错；3.Python启动画面在各平台均显示核心版本号，但编译器信息（如MSC、GCC、Clang）和操作系统标识存在细节差异；4.更高级的版本检查方式包括使用python--version或-V参数获取简洁版本号，以及在Python程序中通过importsys模块调用sys.versi

文章 · python教程 | 4星期前 | 命令行 Python版本版本检查启动画面 sys模块 471浏览收藏
Python协程怎么实现？

Python中协程通过async/await实现高效并发，适合I/O密集型任务。1.使用asyncdef定义协程函数，调用后返回协程对象；2.用await等待其他协程完成，但只能在async函数内使用；3.通过asyncio.run启动事件循环执行协程；4.用asyncio.create_task将多个协程封装为任务实现并发；5.异步库如aiohttp可提升网络请求效率；6.注意避免混用阻塞代码并正确管理事件循环。

文章 · python教程 | 4星期前 | 175浏览收藏
Python正则匹配浮点数的写法大全

要全面匹配Python中各种格式的浮点数，需考虑基础格式、科学计数法及正负号等要素。1.基础格式包括整数和小数部分组合，如123.456、.789或0.0，正则应支持可选符号、可省略的整数或小数点部分，但需避免匹配非法值如“.”；2.科学计数法格式如123e5或-1.2E-3，需添加非捕获组(?:eE?\d+)?以匹配指数部分；3.完整正则表达式为r'^[-+]?(\d+.\d*|.\d+|\d+)(?:eE?\d+)?$'，涵盖所有合法格式并确保完整匹配；4.实际使用时可根据需求调整，如排除纯整数、处理

文章 · python教程 | 4星期前 | 383浏览收藏
Python数据标准化方法及sklearn应用

数据标准化在机器学习和数据分析中至关重要，尤其在使用sklearn进行预处理时。1.使用StandardScaler进行Z-score标准化，通过减去均值并除以标准差使数据符合标准正态分布；2.最小最大值标准化（Min-MaxScaling）通过缩放至指定范围如[0,1]，但对异常值敏感；3.其他方法包括RobustScaler、Normalizer、PowerTransformer和QuantileTransformer，分别适用于异常值多、按行归一化、非正态分布等情况。注意：标准化前需处理缺失值，仅用

文章 · python教程 | 4星期前 | 464浏览收藏
Mac终端运行Python脚本的技巧分享

要解决Mac终端运行Python脚本的问题，首先需确认Python环境已正确安装并配置PATH，可通过python3--version检查版本，若提示“commandnotfound:python”，应检查环境变量、使用python3命令或创建符号链接；接着使用cd命令进入脚本所在目录，运行python3your_script_name.py执行脚本，若遇权限问题可使用chmod+x赋予执行权限；如需传递命令行参数，可在脚本中导入sys模块并使用sys.argv获取参数；若希望脚本在后台运行，可使用noh

文章 · python教程 | 4星期前 | Python 命令行参数后台运行 Mac终端脚本运行 339浏览收藏
Python脚本嵌套调用技巧全解析

在Python脚本中调用另一个Python脚本，推荐使用subprocess.run()方法，因为它安全、功能强大且能捕获输出和错误；os.system()虽简单但存在安全风险且无法获取输出；subprocess.Popen()支持异步执行但使用复杂；exec()和eval()不推荐因会污染命名空间；参数通过命令行列表传递并在被调用脚本中用sys.argv接收；返回值可通过print输出并由调用脚本捕获标准输出实现；异常处理依赖检查子进程的returncode和stderr，结合check=True可自动

文章 · python教程 | 4星期前 | 异常处理命令行参数跨平台兼容 Python脚本调用 subprocess.run() 414浏览收藏
Python读取DICOM医疗数据全攻略

Python读取和处理DICOM文件的关键在于使用pydicom库。1.安装必要库：通过pip安装pydicom、numpy和matplotlib。2.读取DICOM文件：使用pydicom的dcmread方法加载文件并访问元数据，如患者姓名、图像尺寸等。3.显示图像：提取pixel_array属性并通过matplotlib显示图像，必要时调整对比度。4.处理多帧DICOM：检查NumberOfFrames字段，对三维数组循环逐帧显示。5.注意事项：关注路径、权限、标签缺失及内存管理问题。掌握这些步骤是医

文章 · python教程 | 4星期前 | 441浏览收藏
Python操作DynamoDB，boto3使用教程

使用Python操作DynamoDB最直接且官方推荐的方式是使用AWSSDKboto3，通过pipinstallboto3安装后，配置AWS凭证和区域即可使用；2.boto3提供client和resource两种模式，client为低级别API，适合需要精细控制的场景，resource为高级面向对象抽象，适用于标准CRUD操作，推荐日常开发使用；3.查询（Query）需指定分区键，效率高，应优先设计表结构以支持查询，扫描（Scan）会读取全表，性能差，应尽量避免，可借助GSI或LSI优化访问模式；4.常见

文章 · python教程 | 4星期前 | Python 查询性能优化 DynamoDB boto3 121浏览收藏
PyCharm英文界面设置教程

可以把PyCharm的界面切换成英文。具体步骤是：1.点击右上角的File，选择Settings，或使用快捷键Ctrl+Shift+Alt+S（Windows/Linux）或Cmd+Shift+Alt+S（Mac）。2.在设置窗口中，搜索Language，在Appearance&Behavior->SystemSettings->Language中选择English。3.点击Apply并重启PyCharm，界面即变为英文。

文章 · python教程 | 4星期前 | 372浏览收藏
Python动态加载字典的实用方法

本文介绍了如何在运行时根据用户指定的Python文件名，动态导入该文件中的字典变量。重点讲解了使用importlib库实现动态导入的方法，并强调了安全风险及替代方案，如使用JSON文件。通过本文，你将学会如何在Python项目中灵活地加载外部字典数据，并了解潜在的安全隐患。

文章 · python教程 | 4星期前 | 190浏览收藏
Python多进程怎么用？multiprocessing模块详解

Python中绕过GIL实现真正并行计算的最直接方式是使用multiprocessing模块；2.该模块通过创建独立进程，每个进程拥有自己的解释器和内存空间，从而实现多核CPU并行计算；3.multiprocessing提供了Process类创建和管理进程、Queue/Pipe实现进程间通信、以及Pool用于高效管理大量任务；4.多进程适用于CPU密集型任务，而多线程受限于GIL更适合I/O密集型任务；5.进程间通信可通过队列（Queue）、管道（Pipe）和共享内存（SharedMemory）实现，各自

文章 · python教程 | 4星期前 | 479浏览收藏
Pandas多条件筛选：字符串包含与排除技巧

本教程详细介绍了如何在PandasDataFrame中利用str.contains()方法进行字符串的高级筛选。我们将重点讲解如何结合逻辑运算符（如&表示“与”，~表示“非”）实现多条件匹配，包括“包含特定字符串A且不包含字符串B”的复杂逻辑。通过实例代码，帮助读者高效地从DataFrame中提取符合特定模式的数据，提升数据处理能力。

文章 · python教程 | 4星期前 | 161浏览收藏

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