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Python中int是什么？整数类型详解

int是Python中的整数类型关键字，用于表示任意精度的整数。1.int类型没有上限，适合大数据和科学计算。2.整数操作直观，不需数据类型转换。3.Python3中的整数不可变，每次操作创建新对象。4.使用NumPy可提高大数运算性能。5.整数除法可用地板除（//）获取整数结果。

文章 · python教程 | 2星期前 | 455浏览收藏
Python定时任务有哪些实现方式

Python实现定时任务有多种方法，根据需求选择合适的方案即可。1.简单延时任务可使用time.sleep()，适合轻量级、周期固定的逻辑；2.定时任务调度可使用schedule库，支持秒、分、小时等周期执行，语法简单适合脚本级别任务；3.专业级任务推荐APScheduler，支持动态管理任务、持久化存储等功能，适合生产环境；4.系统级任务可通过操作系统工具（如cron或任务计划程序）实现，不依赖Python进程运行，更稳定可靠。

文章 · python教程 | 2星期前 | 334浏览收藏
Python排序技巧：sorted与lambda使用全解析

Python中实现排序最常用的是sorted()函数和list.sort()方法。1.sorted()不改变原始数据，返回新列表；2.list.sort()是原地排序，直接修改原列表；3.两者都支持key参数，常使用lambda表达式定义排序规则。例如：可使用lambda按元组的某个元素、字符串长度、字典键值等排序；4.多条件排序可通过返回元组实现，如先按部门升序再按薪水降序；5.对于嵌套结构，可结合lambda提取深层数据进行排序。二者选择上，若需保留原始数据或处理非列表数据用sorted()，内存敏感

文章 · python教程 | 2星期前 | 196浏览收藏
Python语音转文字教程：SpeechRecognition实战教程

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 | 2星期前 | Python 语音识别 SpeechRecognition 实时语音转文字 pyaudio 127浏览收藏
PythonPub/Sub消息过滤失败解决办法

本文档旨在解决PythonPub/Sub订阅者客户端在使用过滤器时无法拉取消息的问题。通过分析问题原因和提供的解决方案，帮助开发者理解Pub/Sub订阅过滤器生效的机制，并提供避免此问题的实用方法，确保消息的正确接收和处理。

文章 · python教程 | 2星期前 | 443浏览收藏
Python分词教程：jieba使用全解析

jieba受欢迎的原因是其高效算法和广泛应用场景。1.提供全模式、精确模式和搜索引擎模式三种分词方式。2.支持词性标注、关键词提取和文本聚类等高级功能。3.可通过加载自定义词典优化分词效果。4.提供并行分词功能，提升大规模文本处理速度。

文章 · python教程 | 2星期前 | 183浏览收藏
Python操作CAD，ezdxf库入门教程

Python操作CAD图纸主要通过ezdxf库实现，1.ezdxf将DXF文件解析为Drawing对象，支持创建、读取、修改各种CAD实体；2.安装使用pipinstallezdxf；3.核心概念包括模型空间、图纸空间和实体类型如线、圆、文本等；4.代码可创建添加几何图形并保存为DXF文件；5.读取文件后可遍历实体进行内容和属性修改；6.支持的实体类型涵盖LINE、CIRCLE、ARC、TEXT、MTEXT、POLYLINE、LWPOLYLINE、INSERT、BLOCK、ATTDEF、ATTRIB、DI

文章 · python教程 | 2星期前 | 236浏览收藏
Python操作HDF5文件与h5py存储技巧

Python操作HDF5文件的核心库是h5py，它将HDF5的层次结构映射为Python对象，使用户能像操作NumPy数组和字典一样高效处理数据。1.文件（File）是顶层容器，通过h5py.File()创建或打开；2.群组（Group）用于组织结构，类似目录；3.数据集（Dataset）存储实际数据，支持NumPy数组操作；4.属性（Attribute）用于附加元数据，增强自描述性。此外，性能优化包括：5.分块（Chunking）提升随机访问效率；6.压缩（Compression）减少I/O开销；7.合

文章 · python教程 | 2星期前 | 181浏览收藏
Python操作Neo4j：py2neo图数据库入门指南

使用Python操作Neo4j最常用的方式是通过py2neo库实现。1.安装py2neo：pipinstallpy2neo；2.连接数据库：提供URI和认证信息；3.创建节点和关系：使用Node和Relationship类；4.查询数据：支持Cypher语句和参数化查询；5.批量操作和事务处理：提高效率和一致性；6.其他功能：自动合并、删除节点/关系、添加索引等。掌握这些核心步骤可以高效地构建图数据应用。

文章 · python教程 | 2星期前 | 166浏览收藏
Python分层抽样与随机抽样教程

随机抽样使用Pandas的sample()函数实现，适合分布均匀的数据；分层抽样通过Scikit-learn的train_test_split或groupby加sample实现，保留原始分布；选择方法需考虑数据均衡性、目标变量和数据量大小。1.随机抽样用df.sample(frac=比例或n=数量)并可划分训练集和测试集；2.分层抽样使用train_test_split时设置stratify=y，或对DataFrame按标签分组后抽样；3.选择策略包括判断类别均衡性、是否存在分类目标变量及数据量是否足够大

文章 · python教程 | 2星期前 | 146浏览收藏
Python图像修复：深度学习技术解析

是的，Python可以实现图像修复，尤其基于深度学习的方法如GAN效果更佳。核心方法包括：1.数据准备需大量高质量图像及对应mask；2.选择基于CNN的GAN模型如ContextualAttentionGAN；3.生成器采用编码器-解码器结构结合注意力机制生成修复图像；4.判别器判断生成图像真实性；5.使用对抗损失、内容损失、感知损失等多类损失函数优化模型；6.经迭代训练后部署模型进行图像修复。评估可通过PSNR、SSIM等指标与主观判断结合，挑战在于处理复杂场景、高分辨率图像及不同类型缺失，此外还可选

文章 · python教程 | 2星期前 | Python 深度学习 GAN 图像修复损失函数 318浏览收藏
管理员运行Python脚本的几种方式

本文介绍如何在Windows操作系统中通过Python脚本启动另一个脚本并赋予其管理员权限。通过创建辅助Python脚本并利用os.system函数调用runas命令，可以有效地提升目标脚本的权限，从而执行需要管理员权限的操作，例如修改系统配置或访问受保护的资源。本文提供详细步骤和示例代码，帮助开发者轻松实现此功能。

文章 · python教程 | 2星期前 | 235浏览收藏
Python单元测试怎么用？unittest使用教程

在Python中，实现单元测试最常用且内置的框架是unittest。unittest框架的核心组件包括TestCase（测试用例）、TestSuite（测试套件）、TestRunner（测试运行器）和TestLoader（测试加载器）。1.TestCase是所有测试的基础，提供断言方法和测试生命周期方法；2.TestSuite用于组合多个测试用例或套件；3.TestRunner负责执行测试并报告结果；4.TestLoader用于发现和加载测试用例。测试用例组织建议与源代码分离，测试文件命名以test_开头

文章 · python教程 | 2星期前 | 219浏览收藏
Python如何做自然语言处理？NLTK库入门教程

要使用NLTK进行自然语言处理，首先需安装库并下载必要资源；其次掌握分词、词性标注、去除停用词和词形还原等基本操作；最后可应用于情感分析、关键词提取、文本分类和实体识别等场景。具体步骤为：1.安装NLTK并下载常用语料如punkt、averaged_perceptron_tagger和wordnet；2.使用word_tokenize实现分词；3.利用pos_tag进行词性标注；4.通过stopwords模块去除停用词；5.借助WordNetLemmatizer进行词形还原；6.结合实际需求开展各类NLP

文章 · python教程 | 2星期前 | Python 自然语言处理分词 nltk 词形还原 207浏览收藏
Python打造语音助手与合成技术全解析

Python开发语音合成首选库包括pyttsx3、gTTS和云服务API。1.pyttsx3支持离线使用，依赖系统TTS引擎，适合简单提示音场景；2.gTTS基于Google翻译服务，音质更自然，适合需联网的应用；3.云服务如GoogleCloudTTS、AWSPolly提供高质量人声，适合商业级应用。提升自然度方面：1.通过engine.getProperty('voices')选择合适音色，匹配语音助手“人设”；2.使用engine.setProperty('rate',value)调整语速，确保播报

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