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- Python实现PDF签名方法详解
- 数字签名与电子签名不同，前者基于密码学确保文档完整性和身份验证，后者泛指任何形式的电子形式签名。1.电子签名可通过Pillow或PyPDF2实现图像叠加；2.数字签名需用cryptography、PyOpenSSL等库处理加密和证书；3.PyHanko专门用于将数字签名嵌入PDF结构。常见挑战包括PDF内部结构复杂、证书管理、时间戳和长期有效性验证，解决方案为使用PyHanko、cryptography及集成TSA服务。实际步骤：1.生成私钥和自签名证书；2.加载PDF文件并配置签名字典；3.调用sign
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- Python循环中安全修改列表的技巧
- 在Python中，直接在循环中修改列表可能会导致意想不到的结果，因为列表的索引会随着元素的增删而改变。本文将深入探讨这个问题的原因，并提供几种安全、高效的解决方案，确保在迭代过程中正确地修改列表。
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- Python文件找不到错误解决方法
- 本文旨在帮助开发者理解并解决Python文件操作中常见的FileNotFoundError异常。通过分析异常产生的原因，提供有效的代码示例，并详细讲解如何使用try...except块来优雅地处理这类错误，从而提升程序的健壮性和用户体验。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 428浏览 收藏
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- Python嵌套JSON处理技巧：json_normalize实战教程
- json_normalize处理多层嵌套JSON的关键在于record_path和meta参数的配合使用。1.record_path用于指定要展开的列表路径，可以是字符串或列表形式，如'orders'或['orders','items']，表示逐层展开；2.meta用于保留父级字段信息，可指定单层或多层路径，如['contact','email']；3.处理不规则结构时，可通过errors='ignore'忽略缺失键，用NaN填充；4.拍平后的DataFrame可结合Pandas进行数据类型转换、列重命名
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 197浏览 收藏
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- Python中int类型详解及用法示例
- int是Python中的整数类型关键字，用于表示任意精度的整数。1.int类型没有上限，适合大数据和科学计算。2.整数操作直观，不需数据类型转换。3.Python3中的整数不可变，每次操作创建新对象。4.使用NumPy可提高大数运算性能。5.整数除法可用地板除（//）获取整数结果。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 436浏览 收藏
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- 嵌入式Python查看版本方法
- 查看嵌入式Python版本最常用方法是使用sys模块，通过importsys后打印sys.version或sys.version_info获取详细版本信息；2.也可直接在命令行执行python-V或指定路径如/usr/bin/python3-V来查看版本；3.使用platform模块的platform.python_version()函数是另一种可行方式；4.判断环境完整性可通过尝试导入sys、os、time等基础模块，检查sys.path路径列表，或在支持的环境中运行help('modules')查看可
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 版本升级 Python版本 sys模块 嵌入式Python 环境完整性 300浏览 收藏
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- Python打造智能聊天机器人：Transformer模型解析
- Transformer模型在聊天机器人中的核心优势是其注意力机制，它能捕捉长距离依赖和全局上下文信息，实现更自然的对话生成；2.该模型支持并行化训练，大幅提升训练效率，尤其适合在GPU上处理大规模数据；3.采用“预训练-微调”范式，可基于海量文本预训练模型并在特定任务上快速适应，显著降低训练成本和门槛；4.注意力机制使模型在生成回复时能关注输入序列中所有关键信息，避免传统RNN模型的信息衰减问题；5.高效的并行计算能力和大规模参数训练为当前智能聊天机器人的性能飞跃提供了基础。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 数据集 智能聊天机器人 注意力机制 Transformer模型 预训练-微调 443浏览 收藏
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- Spyder显示Lets-Plot图表技巧
- 本文旨在解决在使用SpyderIDE和Lets-Plot库时，图表无法正常显示，而仅在IPython控制台中显示对象的问题。通过修改代码，将图表对象赋值给变量，并调用show()方法，即可在Spyder中正确渲染并显示Lets-Plot图表。本文提供详细的步骤和示例代码，帮助读者快速解决该问题。
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- PandasDataFrame列动态拆分技巧
- 本文档旨在提供一种高效的方法，用于在PandasDataFrame中动态分割多个列，这些列共享相同分隔符。通过循环遍历需要分割的列，并结合Pandas的字符串分割和重命名功能，我们可以避免手动指定每个分割操作，从而简化代码并提高可维护性。本文将提供详细的代码示例和解释，帮助你轻松实现这一目标。
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- Python连接Redis教程，redis-py使用指南
- Python操作Redis常见方式包括1.安装redis-py库；2.直接连接本地Redis服务，默认使用localhost:6379和数据库0；3.通过指定host、port、password、db等参数连接远程实例；4.使用ConnectionPool创建连接池提升高并发场景下的性能；5.通过set/get命令验证连接是否成功，并注意返回值为字节类型需解码。正确选择连接方式并排查配置问题是关键。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 471浏览 收藏
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- Python多进程教程：multiprocessing模块全解析
- Python中绕过GIL实现真正并行计算的最直接方式是使用multiprocessing模块；2.该模块通过创建独立进程，每个进程拥有自己的解释器和内存空间，从而实现多核CPU并行计算；3.multiprocessing提供了Process类创建和管理进程、Queue/Pipe实现进程间通信、以及Pool用于高效管理大量任务；4.多进程适用于CPU密集型任务，而多线程受限于GIL更适合I/O密集型任务；5.进程间通信可通过队列（Queue）、管道（Pipe）和共享内存（SharedMemory）实现，各自
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 229浏览 收藏
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- Python爬虫开发流程全解析
- 实现网络爬虫的关键步骤为：分析目标网站结构、发送请求获取数据、解析页面内容、存储有用信息。首先明确要爬取的网站及内容，如新闻标题或商品价格，并检查页面HTML结构；接着使用requests库发送GET请求，注意添加headers和延时避免被封；然后用BeautifulSoup或XPath解析HTML提取所需数据；最后将数据保存为文本、CSV或存入数据库，根据需求选择合适方式。
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- Pandas滚动窗口生成状态标志方法
- 本文旨在提供一种使用Pandas库中的groupby.rolling函数，根据连续时间段内的状态列高效生成标志位的教程。该方法避免了低效的循环操作，特别适用于处理包含大量数据（例如，数百万行）的数据集。通过示例代码和详细解释，读者将能够理解并应用此技术，以优化数据处理流程。
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- Python操作Excel：openpyxl使用全攻略
- Python操作Excel最常用的库是openpyxl，专门处理.xlsx格式文件。1.安装方法：pipinstallopenpyxl；2.读取数据步骤：用load_workbook()加载文件，选择工作表，通过单元格坐标或iter_rows遍历行列获取内容；3.写入数据流程：创建或加载工作簿，选择/新建工作表，赋值给指定单元格或使用append添加行，最后调用save保存；4.注意事项包括正确切换工作表、灵活访问单元格、合理遍历数据及了解样式设置的局限性。掌握这些核心操作可高效完成Excel数据处理任务
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