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- FastAPI全局异常处理技巧分享
- 答案：FastAPI通过@app.exception_handler注册全局异常处理器，统一捕获HTTPException、RequestValidationError、自定义异常及未处理异常，实现一致的错误响应格式，提升可维护性与安全性。
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- 孤立森林如何识别金融异常数据
- IsolationForest的核心作用是高效识别金融数据中稀有异常行为，无需预设异常模式；2.实施步骤包括数据收集（交易金额、时间、对手等）、特征工程（构建频率、偏差等衍生特征）；3.模型参数关键为contamination（需结合业务经验设定异常比例）和n_estimators（平衡稳定性与效率）；4.异常结果需人工复核并借助SHAP等工具增强可解释性；5.建立反馈机制持续优化模型以应对新型欺诈。该方法凭借高维高效、对稀疏异常敏感的优势，完美适配金融场景的动态博弈需求。
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- Python闭包与函数式编程实战解析
- Python闭包的实际用处包括：1.创建工厂函数，如根据折扣率生成计算函数；2.实现装饰器，用于添加日志、计时等功能；3.维护状态，如计数器。闭包与nonlocal的关系在于nonlocal允许内层函数修改外层非全局变量，避免UnboundLocalError。实际开发中需注意延迟绑定问题（可通过默认参数或functools.partial解决）、内存管理及代码可读性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 245浏览 收藏
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- NumPy优化库存分配与客户均价计算
- 本文介绍如何使用NumPy高效解决多价库存按先进先出原则分配给客户订单的问题，并计算每位客户的平均购买价格。通过利用np.repeat和np.add.reduceat等向量化操作，避免了创建大型中间数组，显著提升了处理大规模数据的性能和内存效率。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 109浏览 收藏
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- Python多列表合并技巧分享
- 合并Python列表的方法包括：+运算符（简洁但有性能开销）、extend()（原地修改，高效）、列表推导式（Pythonic，适合展平列表的列表）、itertools.chain()（内存友好，适合大数据）、*解包（现代语法，简洁高效）。性能上，+适合少量小列表，extend()和列表推导式适合多数场景，chain()在处理大量数据时最优。所有方法均支持不同类型元素的自然合并，无需特殊处理。要去重，可使用set转换（无序）或结合seen集合的循环/列表推导式（保持顺序）。选择方法应根据是否需保留顺序、内
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 307浏览 收藏
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- Pythonsorted函数实用技巧分享
- Python的sorted函数可以对任何可迭代对象进行排序，并返回一个新的排序列表。1)它接受iterable、key和reverse参数，其中key参数用于指定排序依据，reverse参数控制排序顺序。2)可以处理复杂排序，如根据字典键值排序或混合数据类型排序。3)能通过key参数处理包含None值的列表。4)使用Timsort算法，性能高效，适用于大规模数据时可结合heapq模块优化。sorted函数是Python中强大且灵活的排序工具。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 179浏览 收藏
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- Python装饰器详解与使用技巧
- Python装饰器是接收函数并返回增强函数的特殊函数，用于添加日志、权限检查等功能而不修改原函数代码。通过@语法糖应用，结合functools.wraps保留元数据，利用闭包和函数一等公民特性实现功能增强，支持带参装饰和类装饰器，适用于横切关注点，提升代码复用性与可维护性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 闭包 functools.wraps Python装饰器 @符号 函数一等公民 368浏览 收藏
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- 统一企业级Python版本的实用方法
- 统一Python版本需使用pyenv管理环境，通过pyenvinstall和pyenvlocal设置项目专用版本，并生成.python-version文件同步团队环境，结合pyenv-virtualenv隔离依赖，在pyproject.toml中声明requires-python确保CI/CD兼容性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | CI/CD 容器化部署 pyenv pyproject.toml 统一Python版本 493浏览 收藏
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- Geopandas处理地理数据入门指南
- GeoPandas能轻松处理地理数据，安装后即可读取Shapefile或GeoJSON文件，使用gpd.read_file()加载数据并查看结构与坐标系；通过gdf.plot()实现地图可视化，可设置颜色映射与图形比例；常见操作包括1.用gdf.to_crs()转换坐标系统，2.用.cx或.within()按位置筛选数据，3.用pd.concat()合并多个GeoDataFrame，注意统一CRS。新手可从基础入手逐步掌握其强大功能。
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- Python提取数字的实用技巧
- 使用re模块结合正则表达式可精确提取文本中的整数、浮点数、负数及带符号或单位的数字，通过r'[-+]?\d+(?:.\d+)?'等模式匹配，并用findall或search配合捕获组提取所需部分，再转换为数值类型进行处理。
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- Python解析HTML：BeautifulSoup与lxml使用教程
- 答案是BeautifulSoup和lxml各有优势，适用于不同场景。BeautifulSoup容错性强、API直观，适合处理不规范HTML和快速开发；lxml基于C实现，解析速度快，适合处理大规模数据和高性能需求。两者可结合使用，兼顾易用性与性能。
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- PandasSeries字符串拆分与首部修改技巧
- 本文介绍了如何使用Pandas处理包含城市和区域名称的Series，目标是在城市名称后添加"_sub"后缀，同时保留区域信息。文章重点讲解了利用正则表达式进行字符串替换的技巧，并提供了详细的代码示例和解释，帮助读者高效地完成字符串处理任务。
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- Python列表删除元素的4种方法
- Python中删除列表元素的方法各有适用场景：del按索引删除且可删切片，但不返回值；remove按值删除首个匹配项，不存在则报错；pop按索引删除并返回元素，常用于栈操作；批量删除推荐列表推导式或filter避免原地修改陷阱，逆序遍历仅适用于已知索引的原地删除。
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- Python正则编译与复用技巧
- 在Python中，重复使用正则表达式时应提前编译以提升性能。1.使用re.compile()将正则表达式编译为对象，避免重复解析；2.编译对象支持search()、findall()、sub()等方法，便于多次操作；3.注意使用原始字符串、清晰命名及标志位参数，并非所有情况都需编译。合理使用re.compile()可提高效率与代码可读性。
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