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- Python模块变量导入技巧
- Python模块间导入变量的常见方式有三种：importmodule、frommoduleimportname和frommoduleimport。最推荐使用importmodule形式，它通过模块名访问变量，避免命名冲突；frommoduleimportname可直接使用变量名，但可能引发覆盖问题；不建议使用frommoduleimport，因其易导致命名空间混乱。导入的是对象引用而非副本，修改可变对象（如列表、字典）会影响原模块，而不可变对象（如数字、字符串）的修改仅在局部生效。为避免命名冲突，应优先使
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- AnacondaNavigator窗口大小调整技巧
- 本文旨在解决AnacondaNavigator启动后窗口无法调整大小或最小化的问题。我们将探讨如何通过简单的按键操作退出全屏模式，恢复窗口的正常控制，以便用户可以自由地访问和管理其他应用程序。
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- Python循环获取索引的3种方法
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- 文章 · python教程 | 2个月前 | 157浏览 收藏
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- Python获取USADA营养数据突破限制方法
- 本文介绍了如何使用Python访问USDA（美国农业部）的营养数据API，并解决默认情况下只能获取50条记录的限制。通过分析API文档，了解分页机制和参数设置，我们将学习如何迭代所有页面，获取完整的数据集，并将其用于后续的数据分析和处理。本文提供详细的代码示例，帮助读者快速上手。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 142浏览 收藏
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- Python搭建简易HTTP服务器教程
- Python内置HTTP服务器的局限性包括性能差、安全性低、缺乏动态路由和高级功能，仅适合开发测试。
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- Python生成器表达式如何节省内存？
- <p>生成器表达式是一种节省内存的迭代工具，语法类似列表推导式但使用圆括号，如(x*2forxinrange(1000000))，它按需生成值而非一次性存储所有数据。相比列表推导式会占用大量内存，生成器在处理大规模数据时优势明显，适用于一次遍历场景如大文件处理、数据流过滤，并可作为sum、max等函数参数，但不可重复迭代，需注意使用限制。</p>
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- Python循环累加金额的正确方法
- 本文旨在解决在Python循环中进行数值累加时常见的错误，特别是当需要计算多个商品的总价时。我们将深入探讨原始代码中导致计算错误的逻辑缺陷，并提供一个使用独立累加器变量的优化解决方案，确保每次迭代都能准确地将当前项的计算结果加入到总和中，最终实现正确的总价计算。
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- PEP8代码规范详解与实用技巧
- PEP8是Python代码风格指南，核心在于提升可读性与一致性，推荐使用4空格缩进、79字符行长、规范命名，并通过Flake8、Black、isort等工具自动化检查与格式化，结合pre-commit钩子确保代码质量，虽存在行长度限制等争议，但其核心精神是团队共识与代码美学的统一。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 代码质量 代码可读性 自动化工具 PEP8 Python代码规范 334浏览 收藏
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- Python实现文件断点续传教程
- Python实现文件断点续传的关键在于利用HTTP协议的Range请求头，通过1.检查本地文件大小确定下载起点；2.在请求头中添加Range字段如bytes=1024-以请求指定字节范围；3.发送请求后根据状态码判断服务器支持情况，206表示支持断点续传，200则需重新下载；4.解析Content-Range响应头获取文件总大小并校验续传一致性；5.以追加模式写入数据并实时更新进度；6.结合HEAD请求预判服务器是否支持Accept-Ranges:bytes及Content-Length；7.加入异常处理
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- Python装饰器详解与实战应用
- Python装饰器通过封装函数增强功能，实现日志记录、权限校验、性能监控等横切关注点的分离。
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- Python电梯楼层控制：从0层开始实现
- 本教程探讨如何在Python电梯模拟程序中，将初始楼层设置为0（大堂），并确保楼层上升或下降过程中正确显示中间楼层。通过分析现有代码的循环和变量更新机制，我们发现只需简单地将起始楼层变量初始化为0，即可完美兼容现有逻辑，无需对核心移动函数进行修改，从而实现更贴近实际的楼层表示。
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- Discord.py高效更新JSON，新增参数方法
- 本文档旨在指导Discord.py开发者如何高效地更新JSON文件，向已存在的JSON数据中添加新的参数。通过优化文件读写操作，避免在循环中频繁写入，从而提升代码效率。文章将提供示例代码，并详细解释其工作原理，帮助开发者更好地理解和应用。
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- Python嵌套循环优化技巧分享
- 本文探讨了Python处理大规模数据集时，如何优化效率低下的嵌套循环。通过将O(N^2)的暴力比较转换为基于哈希表（如collections.defaultdict）或专业数据分析库（如Pandasgroupby）的O(N)分组策略，可以显著提升性能。文章提供了详细的代码示例和性能对比，指导读者在不同场景下选择最佳优化方案。
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