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- Python中%运算符用法及取模应用
- 在Python中，%符号主要用于取模运算，但它还有其他用法：1.取模运算，用于判断奇偶性等；2.字符串格式化，尽管不常用但在旧代码中可见；3.循环控制，用于周期性操作；4.时间计算，用于周期性事件；5.性能优化中，可用位运算替代以提高效率；6.游戏开发中的碰撞检测，简化逻辑判断。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 126浏览 收藏
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- Python字符串split方法详解
- 在Python中，split()方法用于将字符串根据指定分隔符分割成列表。1)基本用法：使用逗号或默认空白字符分割字符串。2)限制分割次数：使用maxsplit参数。3)处理复杂分割：结合正则表达式处理不规则分隔符。4)性能优化：使用str.splitlines()或re.split()处理大字符串。5)数据处理：与列表推导式结合处理键值对。split()方法是处理字符串分割的强大工具。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 257浏览 收藏
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- Python中import的作用与使用详解
- import在Python中用于导入模块或包，允许使用其内容。1）基本用法：importmath。2）特定功能导入：frommathimportpi,sqrt。3）工作原理：Python动态加载模块。4）注意循环导入和性能优化，使用import时要谨慎管理模块导入和命名空间。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 171浏览 收藏
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- Python中int类型详解与使用方法
- Python中的int代表整数类型，其特点包括：1.无限精度，可以表示非常大的数值；2.支持负数和零；3.支持基本运算和高级运算，如加减乘除、取模和幂运算；4.整数除法使用//运算符；5.int()函数可用于类型转换，但需注意潜在的ValueError异常。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 284浏览 收藏
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- Python向量化操作怎么实现？
- 在Python中，使用NumPy库可以实现向量化操作，提升代码效率。1)NumPy的ndarray对象支持高效的多维数组操作。2)NumPy允许进行逐元素运算，如加法。3)NumPy支持复杂运算，如统计和线性代数。4)注意数据类型一致性、内存管理和广播机制。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 329浏览 收藏
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- Python自动化测试技巧与实战方法
- 使用Python进行自动化测试的核心在于选择合适的框架、编写可维护的测试用例、集成CI/CD流程、并注重日志和报告输出。1.常见测试框架包括unittest、pytest、nose2和RobotFramework，推荐新手从pytest入手；2.测试用例应独立、可读、易维护，使用fixture管理和参数化处理提升复用性和扩展性；3.将测试脚本集成到GitHubActions、Jenkins等CI/CD工具中，实现代码提交自动触发测试；4.通过生成HTML报告、记录日志和使用Allure框架，增强测试结果的
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 315浏览 收藏
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- Python生成器是什么？有何特别之处？
- 生成器是Python中一种特殊的迭代器，使用yield关键字按需生成值，节省内存。普通函数用return返回值并结束执行，而生成器函数通过yield暂停执行并保存状态，下次调用时从中断处继续。生成器适用于处理大数据集、无限序列和惰性计算场景。生成器表达式以圆括号实现，如(x*xforxinrange(10))。send()方法可向生成器传值，throw()引发异常，close()关闭生成器。其缺点包括不支持随机访问、状态保存可能导致意外行为及调试复杂。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 迭代器 普通函数 yield Python生成器 惰性计算 366浏览 收藏
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- Python中ch代表字符的用法解析
- 在Python中，"ch"通常是"character"（字符）的缩写，用于存储单个字符。其他常见字符变量名包括：1.char，2.letter，3.symbol，4.digit。选择变量名时应考虑一致性、语义清晰和避免冲突，以提高代码的可读性和可维护性。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 354浏览 收藏
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- Python中end参数的作用与用法
- 在Python中，print函数的end参数用于指定输出结束时的字符。1)默认情况下，print函数会在输出后添加换行符，但通过end参数可以自定义结束符，如空格。2)使用end参数可以实现不换行的循环输出，如创建进度条。3)使用时需注意保留换行符和避免输出混乱。通过恰当使用end参数，可以提升输出效果和用户体验。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 364浏览 收藏
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- Python入门指南：新手必学用途解析
- Python主要用于数据科学、机器学习、Web开发、自动化脚本和教育。1）在数据科学和机器学习中，Python通过NumPy、Pandas和Scikit-learn等库简化数据处理和模型训练。2）在Web开发中，Django和Flask框架使得快速构建Web应用成为可能。3）Python在自动化和脚本编写方面表现出色，适用于文件处理和系统管理任务。4）在教育领域，Python因其易学性被广泛用于教学。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 286浏览 收藏
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- Python下划线命名规范详解
- Python中推荐使用snake_case命名法以提高代码可读性和一致性。其核心规则是：①所有字母小写；②单词间用下划线分隔；③避免使用单字符变量名（除特殊情况）；④避免使用Python关键字。snake_case适用于变量、函数、方法及模块命名，而UPPER_CASE用于常量命名。此外，它也广泛应用于文件名、数据库表名与列名、API参数及配置文件的命名。重构驼峰命名代码时可通过IDE工具批量转换，并需注意备份、逐步测试及团队沟通。掌握该规范有助于编写清晰、易维护的Python代码。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 代码可读性 命名规范 snake_case UPPER_CASE 117浏览 收藏
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- Python性能优化技巧大全
- Python代码性能优化可通过四个方法提升效率。1.优先使用内置函数和标准库，如sum()和itertools，因其由C实现效率更高；2.减少循环嵌套，采用NumPy进行向量化运算批量处理数据，或用列表推导式优化小规模数据操作；3.选择合适的数据结构，如查找用set、频繁插入删除用deque、键值对更新用字典；4.利用functools.lru_cache缓存纯函数结果，避免重复计算，同时注意内存占用。掌握这些技巧可显著提升程序运行速度。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 388浏览 收藏
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- Python轻松实现GPT-2文本生成教程
- 要使用Python实现GPT-2文本生成，核心在于加载预训练模型并调用生成接口。1.使用HuggingFace的transformers库安装依赖（transformers和torch）；2.通过pipeline快速生成或手动加载模型与分词器进行更精细控制；3.设置生成参数如max_length、do_sample、top_k、top_p以平衡多样性与连贯性；4.提供合适的prompt引导生成内容；5.考虑部署时的资源消耗、生成速度、内容安全及依赖管理问题。整个过程依托于GPT-2的自回归预测机制，基于已
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 476浏览 收藏
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- Pythonformat字符串格式化教程
- 我们需要format方法和f-strings来以更灵活、可读的方式处理字符串，特别是动态插入变量值。1.format方法提供强大灵活性，可通过索引或关键字控制参数顺序和格式。2.f-strings更简洁直观，支持直接计算，适用于Python3.6及以上版本。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 449浏览 收藏
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