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- SQLAlchemy查询多列并保留对象结构
- 本文介绍了在使用SQLAlchemy进行多表查询时，如何保持返回对象的类型定义，避免类型推断为"Any"。通过使用.tuples()方法，可以有效地将查询结果转换为元组，从而方便地解包并保持对象类型的明确性，提升代码的可读性和可维护性。
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- C序与Fortran序区别详解
- NumPy多维数组的维度顺序理解是高效使用其核心功能的基础。本文将深入探讨NumPy数组的默认C-order（行主序）内存布局，其中最后一个维度变化最快；同时介绍Fortran-order（列主序）及其应用场景。通过具体示例，帮助读者清晰掌握不同维度顺序的含义、内存表现及其对性能的影响，从而优化数据处理和跨库兼容性。
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- Python中__init__方法详解
- init方法用于在创建对象时自动初始化属性，如设置name和age；它可验证参数、设默认值，并通过super()调用父类初始化方法，确保对象创建后立即具备初始状态。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 对象初始化 self 构造函数 Python类 __init__方法 264浏览 收藏
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- Python多进程编程实战指南
- Python多进程编程依赖multiprocessing模块，通过Process类或Pool进程池实现并行计算，有效规避GIL限制，适用于CPU密集型任务。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 285浏览 收藏
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- Python序列解包技巧详解
- 序列解包可将可迭代对象元素赋值给多个变量，支持元组、列表、字符串等；使用*可接收多余元素，适用于不定长数据；支持嵌套解包及函数参数传递，提升代码可读性与效率。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 107浏览 收藏
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- Python异常处理终极指南：sys.excepthook详解
- sys.excepthook是Python中处理未捕获异常的全局钩子，允许自定义程序崩溃时的行为。它在异常未被try...except捕获时触发，可用于记录日志、显示友好错误信息、执行资源清理或发送错误报告，提升应用的健壮性和用户体验。与局部的try...except不同，sys.excepthook作为全局“兜底”机制，专为无法预知的致命错误提供统一处理入口，确保程序在极端情况下仍能留下调试线索并妥善收尾。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 异常处理 未捕获异常 sys.excepthook 全局钩子 489浏览 收藏
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- Python整数转字符串的几种方法
- 最直接的整数转字符串方法是使用str()函数，如str(123)；反之则用int("123")，但需注意处理ValueError异常以确保转换安全。
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- Python操作InfluxDB：时序数据库入门指南
- Python操作InfluxDB需使用influxdb-client-python库，1.安装库并连接实例；2.配置URL、Token、组织和桶；3.通过WriteAPI写入数据（支持Point对象、字典或LineProtocol）；4.使用QueryAPI执行Flux查询；5.处理查询结果并关闭连接。常见配置陷阱包括URL格式错误、APIToken权限或大小写问题、组织与桶名称不匹配及网络防火墙限制。高效写入大量数据应采用批量写入、异步模式、优化数据结构及并发控制。深度分析数据可通过Flux实现复杂的数
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 275浏览 收藏
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- Gevent高效使用技巧分享
- Gevent通过协程实现高效并发，安装后使用monkey.patch_all()使标准库非阻塞，gevent.spawn()创建协程并发执行任务，结合requests可加速HTTP请求，适用于I/O密集型场景如爬虫、高并发服务器。
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- Python发邮件教程：smtplib使用全解析
- Python发送邮件的核心在于利用smtplib模块与SMTP服务器通信，并用email模块构建邮件内容。常见认证问题包括：1.密码错误或未启用授权码，需使用邮箱生成的专用密码；2.SMTP地址或端口错误，应根据服务商配置正确参数；3.网络或防火墙限制，需检查端口访问权限；4.SSL/TLS协议不匹配，应根据端口选择加密方式。对于HTML或附件邮件，需使用MIMEText设置subtype为html，或通过MIMEMultipart组合多部分内容。整个流程需注意编码、加密连接及邮件内容封装。
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- Python制作数据透视表全攻略
- 在Python中，使用Pandas库的pivot_table方法可实现类似Excel数据透视表功能。1.pivot_table的核心参数包括index（行索引）、columns（列索引）、values（聚合值）和aggfunc（聚合方式），支持多层索引与多种聚合函数组合；2.可通过fill_value参数填充缺失值，提升报表完整性；3.aggfunc支持列表或字典形式，实现对同一列或多列的不同聚合操作；4.相较于Excel，pivot_table在处理大数据量、自动化分析、集成扩展及版本控制方面更具优势；
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- Django视图模块重复导入问题与优化方法
- 本文探讨了在Django视图函数中重复导入模块对性能的影响，并分析了局部导入的优缺点。结论是，重复导入对性能影响甚微，但可能增加调试难度。推荐的做法是在文件顶部统一导入模块，以便尽早发现潜在的导入错误，并保持代码的整洁和可维护性。
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