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- Python虚拟环境创建及使用全攻略
- 在Python中创建虚拟环境使用venv模块，步骤如下：1.创建虚拟环境：python-mvenvmyenv；2.激活虚拟环境：在Windows上使用myenv\Scripts\activate，在macOS和Linux上使用sourcemyenv/bin/activate。使用虚拟环境可以提高项目启动速度和依赖管理效率，但需注意路径问题和包管理，使用requirements.txt文件记录依赖包，并定期清理不再使用的虚拟环境。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 虚拟环境 激活 venv requirements.txt 路径问题 247浏览 收藏
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- Python共享内存实现技巧及应用
- 在Python中实现共享内存可以通过multiprocessing.shared_memory模块实现。1)使用SharedMemory创建共享内存块。2)通过NumPy的ndarray操作内存块。3)需要注意数据一致性和同步，使用Lock避免数据竞争。4)共享内存提高性能但增加复杂性，需权衡使用。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 性能 数据一致性 同步问题 multiprocessing.shared_memory NumPyndarray 122浏览 收藏
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- Python中如何用Gunicorn部署？
- 使用Gunicorn服务器可以有效地将PythonWeb应用部署到生产环境。1.安装Gunicorn：pipinstallgunicorn。2.运行应用：gunicorn-w4-b127.0.0.1:8000app:app。3.配置Gunicorn：调整worker数量、超时时间和日志级别，如gunicorn--workers3--timeout30--log-leveldebugapp:app。4.选择同步或异步worker：使用异步worker如gevent可提高并发处理能力。5.与Nginx结合使用
- 文章 · python教程 | 5天前 | Python Nginx 部署 配置 gunicorn 133浏览 收藏
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- 类属性与方法定义及使用详解
- 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 | 5天前 | 418浏览 收藏
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- Python代码质量检查，pylint工具使用指南
- 使用pylint可以提高Python代码质量和可读性。1)安装pylint：使用pipinstallpylint。2)基本使用：运行pylintyour_script.py来检查代码。3)个性化配置：创建.pylintrc文件定制检查规则。4)高级用法：集成到CI/CD流程中自动检查代码质量。
- 文章 · python教程 | 5天前 | Python Pylint 344浏览 收藏
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- Python类型提示实现方法与技巧详解
- 在Python中实现类型提示可以通过以下步骤：使用PEP484引入的类型注解，如defgreet(name:str)->str，为函数参数和返回值指定类型。为复杂数据结构使用类型提示，如List[int]和Dict[str,int]，提高代码可读性和工具理解。使用高级类型如Union[int,str]和Optional[str]处理多种类型和可选值。结合静态类型检查工具如Mypy，确保代码的一致性和捕获类型错误。类型提示增强了代码的可读性和可维护性，同时保持了Python的动态特性。
- 文章 · python教程 | 5天前 | java php 274浏览 收藏
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- PythonC扩展实现技巧与方法
- 在Python中实现C扩展可以通过以下步骤：1.编写C代码，使用Python的CAPI定义模块和函数；2.创建setup.py文件并编译安装模块。C扩展能显著提高性能，但需谨慎处理内存管理、异常处理和线程安全，并在必要时使用。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 内存管理 异常处理 线程安全 C扩展 PythonCAPI 101浏览 收藏
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- Python生成随机数及代码示例
- 在Python中生成随机数的最常见方法是使用random模块，secrets模块用于需要高安全性的应用。1.random模块提供基本的随机数生成，如random.random()和random.randint()。2.secrets模块适用于加密应用，使用secrets.SystemRandom().random()和secrets.randbelow()。3.生成特定分布的随机数使用random.gauss()。4.设置种子实现可重复性，用random.seed()。5.优化性能时，可预先生成随机数。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 性能优化 随机数生成 random模块 secrets模块 加密安全性 221浏览 收藏
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- Python自然语言处理应用及常用库推荐
- Python在NLP领域广泛应用，提供了多种功能强大的库。1.NLTK适合文本分词和词性标注，适用于教育和研究。2.spaCy专注于工业级NLP任务，提供高效的实体识别和依赖解析。3.Gensim用于主题建模和文档相似度分析，处理大规模文本数据。4.Transformers库利用预训练模型如BERT进行情感分析等任务。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 266浏览 收藏
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