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- Python项目依赖一键安装技巧
- 使用requirements.txt可实现Python项目依赖的一键安装，首先通过pipfreeze>requirements.txt导出依赖，建议仅保留直接依赖并规范版本控制符如==、>=、~=，然后用户可通过pipinstall-rrequirements.txt在虚拟环境中一键安装，推荐结合虚拟环境避免冲突，新项目也可采用pyproject.toml声明依赖以实现现代化打包方式。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 221浏览 收藏
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- Python字符串与字典转换方法解析
- 字符串与字典互转需根据格式选择方法：1.字符串转字典可用ast.literal_eval()处理单引号Python语法，或json.loads()解析双引号JSON格式；2.字典转字符串可用str()生成单引号格式，或json.dumps()输出双引号JSON，支持indent等选项美化，注意键类型和安全性，避免使用eval()。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 278浏览 收藏
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- Python抓取商品信息详细教程
- 答案：使用Python爬取商品信息需先分析网页结构，再用requests发送请求获取页面内容，通过BeautifulSoup解析HTML提取数据，最后保存为CSV文件。过程中需添加headers避免反爬，控制请求频率，并遵守网站robots.txt规则。对于动态加载的页面，应采用Selenium等工具模拟浏览器操作。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 349浏览 收藏
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- Python包初始化的三大优势解析
- Python包通过__init__.py实现初始化，可统一暴露接口、控制导入行为、执行初始化逻辑并简化结构管理，提升模块易用性与组织清晰度。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 150浏览 收藏
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- SpringBoot调用Python路径问题详解
- 本文旨在解决SpringBoot应用通过Java调用Python脚本时，出现ModuleNotFoundError的常见问题，特别是针对python-dotenv等模块。核心在于Java执行的Python解释器未能正确识别虚拟环境中的模块路径。文章将详细阐述问题根源，并提供Java和Python两侧的修改方案，确保Python脚本及其依赖能在Java环境中顺利执行，适用于开发与部署场景。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 384浏览 收藏
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- Python开发区块链教程及实现方法
- 用Python开发区块链可以通过以下步骤实现：1.定义区块结构，包含索引、时间戳、数据、前哈希及自身哈希；2.创建区块链类管理区块链接与验证；3.加入工作量证明机制增强安全性。具体实现包括构建Block类生成区块信息，使用SHA-256计算哈希值，通过Blockchain类添加区块并校验链的完整性，最后加入挖矿逻辑要求哈希满足特定难度条件。整个过程涵盖了区块链的核心机制，适合初学者快速理解与实践。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 156浏览 收藏
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- Python读取CSV文件的5种方法
- 使用csv模块和pandas是Python读取CSV文件最常用的方法；csv适合基础逐行处理，pandas则擅长高效的数据分析与大规模操作，结合二者可应对绝大多数场景。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python csv文件 201浏览 收藏
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- Python常用开发工具有哪些？
- PyCharm适合工程化开发，提供智能补全、调试及Web框架支持；VSCode轻量开源，插件丰富，适合定制；JupyterNotebook交互性强，适用于数据分析与教学；其他如SublimeText、Spyder等按需选用，工具选择应结合项目类型与个人习惯，熟练掌握一种更利于效率提升。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 开发工具 342浏览 收藏
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- DuckDBSQL转JSON技巧与方法解析
- 本教程详细介绍了如何在DuckDB中直接将SQLSELECT查询结果转换为特定格式的JSON对象，无需借助外部工具或中间文件。通过利用DuckDB的LIST聚合函数和STRUCT数据类型，您可以高效地将多行数据聚合为以列名为键、列值列表为值的JSON结构。本文将提供具体示例和操作步骤，帮助您在DuckDB中实现数据的高级JSON输出。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 344浏览 收藏
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- pandas合并两个DataFrame的常用方法有：concat、merge、join。
- 最核心的合并方法是pd.merge()，它基于共同列或索引进行内、左、右、外连接；on参数指定连接键，支持单列或多列匹配；当列名不同时可用left_on和right_on；重复列名通过suffixes自定义后缀区分；pd.concat()用于沿轴堆叠数据，适合结构相似的数据拼接；基于索引合并需设置left_index和right_index，索引冲突可通过reset_index或ignore_index处理。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 283浏览 收藏
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- Python列表添加元素的5种方法
- 在Python中，向列表添加元素常用append()、extend()和insert()方法；append()用于在末尾添加单个元素，如my_list.append(4)将4添加到列表末尾；extend()可将可迭代对象的元素逐一添加至末尾，如my_list.extend([4,5])；使用+=操作符效果类似extend()；若要在指定位置插入元素，则使用insert(index,element)，如my_list.insert(1,'a')在索引1前插入'a'；此外还可利用切片语法实现插入，如my_li
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 列表 添加元素 330浏览 收藏
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- Python正无穷用inf表示方法
- Python中正无穷用float('inf')表示，math.inf（Python3.5+）为其等价常量；二者均为浮点型无穷值，支持标准数值运算，不可用1e308等有限大数替代。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 正无穷 179浏览 收藏
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- PythonPool方法全解析与使用技巧
- multiprocessing.Pool常用方法包括apply、apply_async、map、map_async、starmap、starmap_async，用于并行执行任务，其中异步方法支持非阻塞执行，配合close和join可安全关闭进程池。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 197浏览 收藏
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- Python浮点转百分比格式技巧
- 本教程详细介绍了如何在PythonPandas中，使用map函数结合字符串格式化，将DataFrame中的浮点数列精确地转换为指定小数位数的百分比字符串。通过'{:.X%}'.format语法，我们能够确保数值在转换为百分比时，能够按照期望的精度进行四舍五入，避免常见格式化方法可能导致的精度丢失问题，从而实现数据的清晰展示。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 133浏览 收藏
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- Python正则多行非贪婪替换技巧详解
- 本教程详细讲解如何使用Python的re.sub函数进行高级文本替换，特别关注在多行文本中，如何通过非贪婪匹配精确捕获特定起始和结束标记之间的内容，并对其进行自定义修改，例如移除内部的换行符。文章将深入探讨非贪婪量词+?、re.DOTALL标志以及替换函数的使用，帮助读者高效处理复杂的文本替换任务。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 172浏览 收藏
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